Redis篇:缓存击穿及解决方案

1.何为缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了(有可能是正好过期了),无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种:

  • 互斥锁

  • 逻辑过期

逻辑分析:假设线程1在查询缓存之后,本来应该去查询数据库,然后把这个数据重新加载到缓存的,此时只要线程1走完这个逻辑,其他线程就都能从缓存中加载这些数据了,但是假设在线程1没有走完的时候,后续的线程2,线程3,线程4同时过来访问当前这个方法, 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据,那么他们就会同一时刻来访问查询缓存,都没查到,接着同一时间去访问数据库,同时的去执行数据库代码,对数据库访问压力过大

2.解决方案

2.1.互斥锁(分布式锁)

因为锁能实现互斥性。假设线程过来,只能一个人一个人的来访问数据库,从而避免对于数据库访问压力过大,但这也会影响查询的性能,因为此时会让查询的性能从并行变成了串行,我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问,他查询缓存没有命中,但是此时他获得到了锁的资源,那么线程1就会一个人去执行逻辑,假设现在线程2过来,线程2在执行过程中,并没有获得到锁,那么线程2就可以进行到休眠,直到线程1把锁释放后,线程2获得到锁,然后再来执行逻辑,此时就能够从缓存中拿到数据了。

2.2.设置逻辑过期

方案分析:我们之所以会出现这个缓存击穿问题,主要原因是在于我们对key设置了过期时间,假设我们不设置过期时间,其实就不会有缓存击穿的问题,但是不设置过期时间,这样数据不就一直占用我们内存了吗,我们可以采用逻辑过期方案。

我们把过期时间设置在 redis的value中,注意:这个过期时间并不会直接作用于redis,而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存,然后从value中判断出来当前的数据已经过期了,此时线程1去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞,获得了锁的线程他会开启一个新线程去进行 以前的重构数据的逻辑,直到新开的线程完成这个逻辑后,才释放锁, 而线程1直接进行返回,假设现在线程3过来访问,由于线程线程2持有着锁,所以线程3无法获得锁,线程3也直接返回数据,只有等到新开的线程2把重建数据构建完后,其他线程才能走返回正确的数据。

这种方案巧妙在于,异步的构建缓存,缺点在于在构建完缓存之前,返回的都是脏数据。

进行对比

**互斥锁方案:**由于保证了互斥性,所以数据一致,且实现简单,因为仅仅只需要加一把锁而已,也没其他的事情需要操心,所以没有额外的内存消耗,缺点在于有锁就有死锁问题的发生,且只能串行执行性能肯定受到影响

逻辑过期方案: 线程读取过程中不需要等待,性能好,有一个额外的线程持有锁去进行重构数据,但是在重构数据完成前,其他的线程只能返回之前的数据,且实现起来麻烦

3.利用互斥锁解决缓存击穿问题

核心思路:相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言,现在的方案是 进行查询之后,如果从缓存没有查询到数据,则进行互斥锁的获取,获取互斥锁后,判断是否获得到了锁,如果没有获得到,则休眠,过一会再进行尝试,直到获取到锁为止,才能进行查询

如果获取到了锁的线程,再去进行查询,查询后将数据写入redis,再释放锁,返回数据,利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑,防止缓存击穿

操作锁的代码:

核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁,该方法含义是redis中如果没有这个key,则插入成功,返回1,在stringRedisTemplate中返回true, 如果有这个key则插入失败,则返回0,在stringRedisTemplate返回false,我们可以通过true,或者是false,来表示是否有线程成功插入key,成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。

private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

操作代码:

//防止缓存击穿(也包含了缓存穿透)
    public Shop queryWithMutex(Long id){
        //1.从redis查询商铺缓存
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            //3.存在,返回商铺信息
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }

        //判断命中的是否为空值
        if(shopJson != null){
            //返回错误信息
            return null;
        }

        //4.实现缓存重建

        //4.1.获取互斥锁
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            //4.2.判断是否获取成功
            if(!isLock){
                //4.3.如果失败,则休眠,并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

            //获取锁成功也要再次判断redis中缓存是否存在,做双重校验

            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            //2.判断是否存在
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
                //3.存在,返回商铺信息
                return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            }
            //4.4.如果成功获取锁,根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建的耗时
            Thread.sleep(200);
            //5判断数据库中是否存在
            if(shop == null){
                //6.数据库中不存在,返回错误信息,并且缓存空数据
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            //7.数据库中存在,将商铺信息写入redis,返回商铺信息
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));
            //8.设置过期时间
            stringRedisTemplate.expire(key,RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e){
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //9.释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }

        return shop;
    }

4.测试

先把redis中的缓存清掉,然后重启服务,清空控制台

我们使用Jmeter开启1000线程在5秒内访问/shop/1这个接口,并发量大概达到200QPS。

可以看到,结果全成功访问:

并且控制台也只打印了一次查询Mysql的日志,说明只有一次请求(第一次)打到数据库上了:

redis中也缓存了cache:shop:1的数据:

说明我们基于互斥锁解决缓存击穿问题得以实现!

5.基于逻辑过期解决缓存击穿问题

一般情况热点key问题都是在活动期间,会提前把热点Key进行预热到redis中,如果没预热到redis中,说明不是热点key,就无需管它

需求:修改根据id查询商铺的业务,基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题

思路分析:当用户开始查询redis时,判断是否命中,如果没有命中(说明不是热点key)则直接返回空数据,不查询数据库,而一旦命中后,将value取出,判断value中的过期时间是否满足,如果没有过期,则直接返回redis中的数据,如果过期,则在开启独立线程后直接返回之前的数据,独立线程去重构数据,重构完成后释放互斥锁。

如果封装数据:因为现在redis中存储的数据的value需要带上过期时间,此时要么你去修改原来的实体类,要么你可以新建一个实体类,对Java对象和过期时间封装

我们采用第二种方式,这样对原来的代码没有侵入性

步骤一:新建一个实体类

@Data
public class RedisData {
    private LocalDateTime expireTime;
    private Object data;
}

步骤二:ShopServiceImpl 新增此方法,利用单元测试进行缓存预热(意思就是我们程序员先把数据存入redis,避免用户第一次来访问的时候再存):

 public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds){
        //1.查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        //2.封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        //3.写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,JSONUtil.toJsonStr(redisData));

    }

写一个测试类:

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {

    @Resource
    private ShopServiceImpl shopService;

    @Test
    void testSaveShop(){
        shopService.saveShop2Redis(1L,20L);
    }
}

先跑一遍测试类,然后就会在redis中存入数据:

步骤三:修改正式代码:ShopServiceImpl:

public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        //1.从redis查询商铺缓存
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if(StrUtil.isBlank(shopJson)){
            //3.不存在,返回商铺信息
            return null;
        }

        //4.命中,需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        //5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            //5.1 未过期,直接返回店铺信息
            return shop;
        }

        //5.2 已过期,需要缓存重建
        //6.缓存重建
        //6.1 获取互斥锁
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        //6.2.判断是否获取锁成功
        if(isLock) {
            //获取到锁之后,需再次判断redis中的缓存是否过期,做二次校验,如果存在则无需缓存重建
            //6.3 获取锁成功,开启独立线程,实现缓存重建
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            //2.判断是否存在
            if(StrUtil.isBlank(shopJson)){
                //3.不存在,返回商铺信息
                return null;
            }

            //4.命中,需要先把json反序列化为对象
             redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
             data = (JSONObject) redisData.getData();
             shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
             expireTime = redisData.getExpireTime();
            //5.判断是否过期
            if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
                //5.1 未过期,直接返回店铺信息
                return shop;
            }
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    this.saveShop2Redis(id,20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    //释放锁
                    unLock(lockKey);
                }
            });
        }

        //6.4 失败,直接返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

此时我们重启服务,但是别把redis中我们预热的缓存删掉!!

然后我们把数据库中的数据改一下(改成 103餐厅):

6.测试

清空服务控制台:

接下来就是使用Jmeter测试了!

先看看Jmeter结果:(前几个都是102,因为我们代码中设置了sleep(200),过了这个时间,就都是修改后的103)

我们打开控制台看看:确实只有一次请求去了mysql,也就是只有一次重建。

然后看看redis客户端中的缓存是否改变了:已经改变了

基于逻辑过期解决缓存击穿问题也解决了!

相关推荐
Yz987619 分钟前
hive的存储格式
大数据·数据库·数据仓库·hive·hadoop·数据库开发
wkj00120 分钟前
php操作redis
开发语言·redis·php
苏-言31 分钟前
Spring IOC实战指南:从零到一的构建过程
java·数据库·spring
Ljw...37 分钟前
索引(MySQL)
数据库·mysql·索引
菠萝咕噜肉i1 小时前
超详细:Redis分布式锁
数据库·redis·分布式·缓存·分布式锁
长风清留扬1 小时前
一篇文章了解何为 “大数据治理“ 理论与实践
大数据·数据库·面试·数据治理
OpsEye1 小时前
MySQL 8.0.40版本自动升级异常的预警提示
数据库·mysql·数据库升级
Ljw...1 小时前
表的增删改查(MySQL)
数据库·后端·mysql·表的增删查改
登云时刻2 小时前
Kubernetes集群外连接redis集群和使用redis-shake工具迁移数据(二)
redis·容器·kubernetes
远歌已逝4 小时前
维护在线重做日志(二)
数据库·oracle