黑马点评技术汇总（四）缓存雪崩 && 缓存击穿

缓存雪崩： 是指在同一时段大量的缓存key同时失效（TTL同时到期）或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案：
1. 给不同的Key的TTL添加随机值**（因为在进行批量导入的时候TTL可能都一样）**
2. 利用Redis集群提高服务的可用性
3. 给缓存业务添加降级限流策略**（限流保护服务器）**
**4.**给业务添加多级缓存

缓存击穿： 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，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

eg：多个线程同时访问一个商品页面，由于查询数据库速度较慢，多个线程同时访问就会导致多线程同时查询数据库，很多重复操作，增加数据库压力。

解决方案：

1.互斥锁

第一个线程在查询到未命中是先获取互斥锁，在开始查询数据库。
优点： 保证数据的一致性
**缺点：**会导致多个线程进行等待，降低性能

案例：

java 复制代码

   @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 根据id查询商铺信息
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //缓存穿透
        //Shop shop = queryWithPassThrough(id);

        //互斥锁解决缓存击穿
        Shop shop = queryWithMutex(id);
        if(shop==null){
            return Result.fail("商铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * 缓存穿透
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithMutex(Long id){
        //从redis查缓存
        String key = CACHE_SHOP_KEY+ id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            //存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }
        //命中
        if(shopJson!=null){
            return null;
        }
        //未命中
        //获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:"+id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            //判断是否获取成功
            if(!isLock){
                //失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建延时
            Thread.sleep(200);
            if(shop == null){
                //不存在，将控制写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            //存在，写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        
        
        //返回商铺信息
        return shop;
    }

2.逻辑过期

就是过期后手动处理过期，而不是立刻删除。在第一个线程获取锁后，将查询数据库的任务交给另一个线程，自己返回过期数据。此时其他线程来来访问，发现获取锁失败也返回过期数据。

优点： 提高线程利用率
**缺点：**数据不一致

案例：

缓存命中后判断是否过期，如果过期尝试获取互斥锁，获取失败就返回过期信息，如果获取到锁，就开启一个独立线程进行数据重建，并返回过期信息。

java 复制代码

    //线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    /**
     * 逻辑过期，解决缓存击穿
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        //从redis查缓存
        String key = CACHE_SHOP_KEY+ id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //判断是否存在
        if(StrUtil.isBlank(shopJson)){
            //存在，直接返回
            return null;
        }
        //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();
        //判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            //未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        //已过期，需要缓存重建
        //缓存重建
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        //获取互斥锁
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        //判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            //成功，开启独立线程实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    saveShop2Redis(id,20L);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        //返回过期商铺信息
        return shop;
    }

java 复制代码

/**
     * 锁
     * @param key
     * @return
     */
    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    /**
     * 解锁
     * @param key
     * @return
     */
    private void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

java 复制代码

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

RedisData

逻辑过期本质是永不过期，所以我们不能直接存在redis中，而是定义一个类。当程序读取到数据后 ，会比较当前时间和数据中的 expireTime。如果当前时间更大，说明数据"逻辑上"已经失效了。

java 复制代码

import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

@Data
public class RedisData {
    //过期时间
    private LocalDateTime expireTime;
    private Object data;
}