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Redis缓存相关的几个问题「终于解决」

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Redis缓存相关的几个问题「终于解决」1 缓存穿透 问题描述 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。 解

Redis缓存相关的几个问题

1  缓存穿透

问题描述

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。

解决方案

缓存空值，即对于不存在的数据，在缓存中放置一个空对象（注意，设置过期时间）

2  缓存击穿

问题描述

缓存击穿是指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到数据库。

解决方案

加互斥锁，在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。

3  缓存雪崩

问题描述

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。

解决方案

可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。

4  缓存服务器宕机

问题描述

并发太高，缓存服务器连接被打满，最后挂了

解决方案

  • 限流：nginx、spring cloud gateway、sentinel等都支持限流
  • 增加本地缓存（JVM内存缓存），减轻redis一部分压力

5  Redis实现分布式锁

问题描述

如果用redis做分布式锁的话，有可能会存在这样一个问题：key丢失。比如，master节点写成功了还没来得及将它复制给slave就挂了，于是slave成为新的master，于是key丢失了，后果就是没锁住，多个线程持有同一把互斥锁。

解决方案

必须等redis把这个key复制给所有的slave并且都持久化完成后，才能返回加锁成功。但是这样的话，对其加锁的性能就会有影响。

zookeeper同样也可以实现分布式锁。在分布式锁的的实现上，zookeeper的重点是CP，redis的重点是AP。因此，要求强一致性就用zookeeper，对性能要求比较高的话就用redis

5  示例代码

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
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        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
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    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>demo426</name>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
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            <artifactId>redisson</artifactId>
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            <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
            <artifactId>caffeine</artifactId>
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        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
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            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.12.0</version>
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            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
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        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
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                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

Product.java

package com.example.demo426.domain;

import lombok.Data;

import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;

/**
 * @Author ChengJianSheng
 * @Date 2022/4/26
 */
@Data
public class Product implements Serializable {

    private Long productId;

    private String productName;

    private Integer stock;

    private LocalDateTime createTime;

    private LocalDateTime updateTime;

    private Integer isDeleted;

    private Integer version;
}

ProductController.java

package com.example.demo426.controller;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.example.demo426.domain.Product;
import com.example.demo426.service.ProductService;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RReadWriteLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.Duration;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Author ChengJianSheng
 * @Date 2022/4/26
 */
@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    private ProductService productService;

    private final Cache
    
   
   
   
     PRODUCT_LOCAL_CACHE = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(60)) .build(); private final String PRODUCT_CACHE_PREFIX = "cache:product:"; private final String PRODUCT_LOCK_PREFIX = "lock:product:"; private final String PRODUCT_RW_LOCK_PREFIX = "lock:rw:product:"; /** * 更新 * 写缓存的方式有这么几种： * 1. 更新完数据库后，直接删除缓存 * 2. 更新完数据库后，主动更新缓存 * 3. 更新完数据库后，发MQ消息，由消费者去刷新缓存 * 4. 利用canal等工具，监听MySQL数据库binlog，然后去刷新缓存 */ @PostMapping("/update") public void update(@RequestBody Product productDTO) { RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock(PRODUCT_RW_LOCK_PREFIX + productDTO.getProductId()); RLock wLock = readWriteLock.writeLock(); wLock.lock(); try { // 写数据库 // update product set name=xxx,...,version=version+1 where id=xx and version=xxx Product product = productService.update(productDTO); // 放入缓存 PRODUCT_LOCAL_CACHE.put(product.getProductId(), product); stringRedisTemplate.opsForValue().set(PRODUCT_CACHE_PREFIX + product.getProductId(), JSON.toJSONString(product), getProductTimeout(60), TimeUnit.MINUTES); } finally { wLock.unlock(); } } /** * 查询 */ @GetMapping("/query") public Product query(@RequestParam("productId") Long productId) { // 1. 尝试从缓存读取 Product product = getProductFromCache(productId); if (null != product) { return product; } // 2. 准备从数据库中加载 // 互斥锁 RLock lock = redissonClient.getLock(PRODUCT_LOCK_PREFIX + productId); lock.lock(); try { // 再次先查缓存 product = getProductFromCache(productId); if (null != product) { return product; } // 为了避免缓存与数据库双写不一致 // 读写锁 RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock(PRODUCT_RW_LOCK_PREFIX + productId); RLock rLock = readWriteLock.readLock(); rLock.lock(); try { // 查数据库 product = productService.getById(productId); if (null == product) { // 如果数据库中没有，则放置一个空对象，这样做是为了避免”缓存穿透“问题 product = new Product(); } else { PRODUCT_LOCAL_CACHE.put(productId, product); } // 放入缓存 stringRedisTemplate.opsForValue().set(PRODUCT_CACHE_PREFIX + productId, JSON.toJSONString(product), getProductTimeout(60), TimeUnit.MINUTES); } finally { rLock.unlock(); } } finally { lock.unlock(); } return null; } /** * 查缓存 */ private Product getProductFromCache(Long productId) { // 1. 尝试从本地缓存读取 Product product = PRODUCT_LOCAL_CACHE.getIfPresent(productId); if (null != product) { return product; } // 2. 尝试从Redis中读取 String key = PRODUCT_CACHE_PREFIX + productId; String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if (StringUtils.isNotBlank(value)) { product = JSON.parseObject(value, Product.class); return product; } return null; } /** * 为了避免缓存集体失效，故而加了随机时间 */ private int getProductTimeout(int initVal) { Random random = new Random(10); return initVal + random.nextInt(); } }

原文地址：https://www.cnblogs.com/cjsblog/archive/2022/04/26/16196302.html

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