0.前言
这篇文章主要实现短链接跳转的功能，包括基础功能的实现以及缓存穿透、缓存击穿问题的解决。
1.短链接跳转原理
大多短链接系统短链接跳转逻辑应该是这样的：用户通过浏览器输入短链接访问，通过短链接获取到原始链接并进行跳转。短短一句话就把短链接跳转的逻辑说完了，但事实上里面要考虑的东西非常多，下面我们一层一层分析。
2.数据库准备
前期我们通过分库分表创建了16张t_link表，用于存放短链接，但其中的分片键是gid，也就是分组标识，但我们在跳转的时候，肯定是只输入一个短链接的 ，如果我们只通过短链接去查找link表，其效率可想而知，因此我们还需要创建一张路由表（同样用分库分表完成）。这张t_link_goto表只有三个字段：id，gid，fullShortUri 。因此我们的跳转流程是：先根据传入的参数shortUri来查路由表t_link_goto，查到对应的gid后再去查主表t_link，获取对应的原始链接。
3.基础代码
- ShortLinkServiceImpl.java
java
/**
* 短链接跳转
* @param shortLink
* @param request
* @param response
*/
@SneakyThrows
@Override
public void redirect(String shortLink, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
String serverName=request.getServerName();
String fullShortUrl=serverName+"/"+shortLink;
LambdaQueryWrapper<ShortLinkGotoDO> gotoQueryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkGotoDO.class)
.eq(ShortLinkGotoDO::getFullShortUrl, fullShortUrl);
ShortLinkGotoDO shortLinkGotoDO = shortLinkGotoMapper.selectOne(gotoQueryWrapper);
if(shortLinkGotoDO==null){
return;
}
LambdaQueryWrapper<ShortLinkDO> queryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkDO.class)
.eq(ShortLinkDO::getGid, shortLinkGotoDO.getGid())
.eq(ShortLinkDO::getFullShortUrl, fullShortUrl)
.eq(ShortLinkDO::getEnableStatus, 0)
.eq(ShortLinkDO::getDelFlag, 0);
ShortLinkDO shortLinkDO = baseMapper.selectOne(queryWrapper);
if(shortLinkDO!=null){
response.sendRedirect(shortLinkDO.getOriginUrl());
}
}在基础的代码中，我们不考虑任何功能，只实现基础功能，首先由request获取域名，拼接上短链接，然后根据拼接后的fullShortUrl，去查找路由表，如果为空的话直接返回。不为空的话就根据fullShortUrl去查找主表，如果查找到的不为空，就实现跳转。（在这之前大家需要先配置下本地host，可以去搜一下教程，这边不做介绍，就是充当Nginx的作用）。
4.缓存击穿
缓存击穿 指在高并发的系统中 ，一个热点数据缓存过期或者在缓存中不存在 ，导致大量并发请求直接访问数据库，从而给数据库造成巨大压力，甚至可能引起宕机。
具体来说，当某个热点数据在缓存中过期时，如果此时有大量并发请求同时访问这个数据，由于缓存中不存在，所有请求都会直接访问数据库，导致数据库负载急剧增加。
这里使用基于Redisson的分布式锁来实现。
java
/**
* 短链接跳转
* @param shortLink
* @param request
* @param response
*/
@SneakyThrows
@Override
public void redirect(String shortLink, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
String serverName=request.getServerName();
String fullShortUrl=serverName+"/"+shortLink;
//缓存为空，加锁
RLock lock=redissonClient.getLock(String.format(LOCK_GOTO_SHORT_LINK_KEY,fullShortUrl));
try {
lock.lock();
originalLink = stringRedisTemplate.opsForValue().get(String.format(GOTO_SHORT_LINK_KEY, fullShortUrl));
if(StrUtil.isNotBlank(originalLink)){
//缓存不为空，直接跳转
response.sendRedirect(originalLink);
return;
}
LambdaQueryWrapper<ShortLinkGotoDO> gotoQueryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkGotoDO.class)
.eq(ShortLinkGotoDO::getFullShortUrl, fullShortUrl);
ShortLinkGotoDO shortLinkGotoDO = shortLinkGotoMapper.selectOne(gotoQueryWrapper);
if(shortLinkGotoDO==null){
return;
}
LambdaQueryWrapper<ShortLinkDO> queryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkDO.class)
.eq(ShortLinkDO::getGid, shortLinkGotoDO.getGid())
.eq(ShortLinkDO::getFullShortUrl, fullShortUrl)
.eq(ShortLinkDO::getEnableStatus, 0)
.eq(ShortLinkDO::getDelFlag, 0);
ShortLinkDO shortLinkDO = baseMapper.selectOne(queryWrapper);
if(shortLinkDO!=null){
response.sendRedirect(shortLinkDO.getOriginUrl());
}
}finally {
lock.unlock();
}
}5.缓存穿透
缓存穿透 是指在缓存中查询一个一定不存在的数据 ，由于缓存不命中，导致请求直接访问数据库，这将导致大量的请求打到数据库上，可能会导致数据库压力过大。
通常情况下，缓存是为了提高数据访问速度，避免频繁查询数据库。但如果攻击者故意请求缓存中不存在的数据，就会导致缓存不命中，请求直接访问数据库。
5.1 空对象值缓存
当查询结果为空时，也将结果进行缓存，但是设置一个较短的过期时间。这样在接下来的一段时间内，如果再次请求相同的数据，就可以直接从缓存中获取，而不是再次访问数据库，可以一定程度上解决缓存穿透问题。
这种方式是比较简单的一种实现方案，会存在一些弊端。那就是当短时间内存在大量恶意请求，缓存系统会存在大量的内存占用。如果要解决这种海量恶意请求带来的内存占用问题，需要搭配一套风控系统，对用户请求缓存不存在数据进行统计，进而封禁用户。整体设计就较为复杂，不推荐使用。
5.2 使用锁
当请求发现缓存不存在时，可以使用锁机制来避免多个相同的请求同时访问数据库，只让一个请求去加载数据，其他请求等待。
这种方式可以解决数据库压力过大问题，如果会出现"误杀"现象，那就是如果缓存中不存在但是数据库存在这种情况，也会等待获取锁，用户等待时间过长，不推荐使用。
5.3 布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构，可以用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它可以在很大程度上减轻缓存穿透问题，因为它可以快速判断一个数据是否可能存在于缓存中。
这种方式较为推荐，可以将所有存量数据全部放入布隆过滤器，然后如果缓存中不存在数据，紧接着判断布隆过滤器是否存在，如果存在访问数据库请求数据，如果不存在直接返回错误响应即可。
但是这种问题还是会有一些小概率问题，那就是如果使用一种小概率误判的缓存进行攻击，依然会对数据库造成比较大的压力。
6.组合方案
上面的这些方案或多或少都会有些问题，应该用三者进行组合用来解决缓存穿透问题。
如果说缓存不存在，那么就通过布隆过滤器进行初步筛选，然后判断是否存在缓存空值，如果存在直接返回失败。如果不存在缓存空值，使用锁机制避免多个相同请求同时访问数据库。最后，如果请求数据库为空，那么将为空的 Key 进行空对象值缓存。
6.1 常规缓存查询
- 用户发起请求时，首先访问Redis缓存，如果命中了，直接返回进行跳转，流程结束。
- 缓存未命中，可能是数据不存在，也可能是热点Key刚过期，继续执行下面的流程。
6.2 布隆过滤器（防穿透）
判断请求Key是否存在于布隆过滤器中。如果布隆过滤器说不存在，那就一定不存在！直接返回404，并退出。如果布隆过滤器说存在，那有一定的误判几率，继续向下执行。
6.3 缓存空值判断
判断RedisKey是否存在空值，如果存的是null，直接返回空，不再往下走。如果不为空，说明这可能是个真正的热点 Key 失效，准备去查库。
6.4 分布式锁
此时，可能已经有了1w+个请求通过了前面的流程，要去查数据库来了。这里利用Redisson的分布式锁，只允许一个线程拿到锁，剩下的在门外等待。
6.5 查数据库
拿到锁的线程去查MySQL数据库。查到了就将真实数据写入Redis，释放锁；没查到说明布隆过滤器产生了误判，为了防止下一次请求来到数据库，必须往Redis写入一个空值，并设置较短的过期时间。
java
/**
* 短链接跳转
* @param shortLink
* @param request
* @param response
*/
@SneakyThrows
@Override
public void redirect(String shortLink, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
String serverName=request.getServerName();
String fullShortUrl=serverName+"/"+shortLink;
//解决缓存穿透和缓存击穿
/**
* 阶段1：查询缓存
*/
//从redis获取原始链接
String originalLink = stringRedisTemplate.opsForValue().get(String.format(GOTO_SHORT_LINK_KEY, fullShortUrl));
if(StrUtil.isNotBlank(originalLink)){
//判断请求key是否为空值
if(GOTO_IS_NULL_SHORT_LINK_KEY.equals(originalLink)){
//Redis里存储的是空值，说明以前查过数据库不存在，返回404
response.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
}
//查到缓存，直接跳转
response.sendRedirect(originalLink);
return;
}
//缓存为空，去布隆过滤器中查询
/**
* 阶段2：布隆过滤器(防穿透)
*/
if(!shortUriCreateCachePenetrationBloomFilter.contains(fullShortUrl)){
//布隆过滤器说不存在，一定不存在，返回404
response.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
return;
}
//布隆过滤器说存在，代表可能存在，需要进一步查询
/**
* 阶段3：分布式锁&数据库查询（防击穿）
*/
//缓存为空，加锁
RLock lock=redissonClient.getLock(String.format(LOCK_GOTO_SHORT_LINK_KEY,fullShortUrl));
lock.lock();
try {
originalLink = stringRedisTemplate.opsForValue().get(String.format(GOTO_SHORT_LINK_KEY, fullShortUrl));
//-----双重检查-----
if(StrUtil.isNotBlank(originalLink)){
if (GOTO_IS_NULL_SHORT_LINK_KEY.equals(originalLink)) {
response.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
return;
}
//缓存不为空，直接跳转
response.sendRedirect(originalLink);
return;
}
//查询数据库
//1.先查路由表
LambdaQueryWrapper<ShortLinkGotoDO> gotoQueryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkGotoDO.class)
.eq(ShortLinkGotoDO::getFullShortUrl, fullShortUrl);
ShortLinkGotoDO shortLinkGotoDO = shortLinkGotoMapper.selectOne(gotoQueryWrapper);
if(shortLinkGotoDO==null){
//数据不存在，需要缓存空值到redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(String.format(GOTO_SHORT_LINK_KEY, fullShortUrl), GOTO_IS_NULL_SHORT_LINK_KEY,30, TimeUnit.SECONDS);
response.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
return;
}
//2.查主表
LambdaQueryWrapper<ShortLinkDO> queryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkDO.class)
.eq(ShortLinkDO::getGid, shortLinkGotoDO.getGid())
.eq(ShortLinkDO::getFullShortUrl, fullShortUrl)
.eq(ShortLinkDO::getEnableStatus, 0)
.eq(ShortLinkDO::getDelFlag, 0);
ShortLinkDO shortLinkDO = baseMapper.selectOne(queryWrapper);
if(shortLinkDO!=null){
//将数据新增进缓存
String targetUrl=shortLinkDO.getOriginUrl();
if(!targetUrl.startsWith("http://")){
targetUrl="http://"+targetUrl;
}
stringRedisTemplate.opsForValue().set(String.format(GOTO_SHORT_LINK_KEY, fullShortUrl), targetUrl,1, TimeUnit.DAYS);
response.sendRedirect(targetUrl);
}
else {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(String.format(GOTO_SHORT_LINK_KEY, fullShortUrl), GOTO_IS_NULL_SHORT_LINK_KEY,30, TimeUnit.SECONDS);
response.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
}
}finally {
// 释放锁
if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
lock.unlock();
}
}
}