Redis缓存相关的几个问题

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

database

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"?>
<projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.6.7</version>
<relativePath/><!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>demo426</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>demo426</name>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<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>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.17.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.2</version>
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<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>2.0.1</version>
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<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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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
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</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</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();
    }
}

以上是 Redis缓存相关的几个问题 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/536450.html

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