双重检测同步锁---防止Redis缓存穿透_双判断同步锁-优快云博客

我们在用缓存的时候，不管是Redis或者Memcached，基本上会通用遇到以下三个问题：

缓存穿透
缓存并发
缓存失效

一、缓存穿透

注：
上面三个图会有什么问题呢？

我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，可能DB就挂掉了。

那这种问题有什么好办法解决呢？

要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
有一个比较巧妙的作法是，可以将这个不存在的key预先设定一个值。
比如，”key” , “&&”。
在返回这个&&值的时候，我们的应用就可以认为这是不存在的key，那我们的应用就可以决定是否继续等待继续访问，还是放弃掉这次操作。如果继续等待访问，过一个时间轮询点后，再次请求这个key，如果取到的值不再是&&，则可以认为这时候key有值了，从而避免了透传到数据库，从而把大量的类似请求挡在了缓存之中。

二、缓存并发

有时候如果网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。

我现在的想法是对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。

这种情况和刚才说的预先设定值问题有些类似，只不过利用锁的方式，会造成部分请求等待。

三、缓存失效

引起这个问题的主要原因还是高并发的时候，平时我们设定一个缓存的过期时间时，可能有一些会设置1分钟啊，5分钟这些，并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间都一样，这个时候就可能引发一当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。

那如何解决这些问题呢？
其中的一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

我们讨论的第二个问题时针对同一个缓存，第三个问题时针对很多缓存。

以上来源:http://ifeve.com/concurrency-cache-cross/

根据缓存并发这种思想,写了以下的双重检测同步锁，解决缓存穿透:

@Service
public class StudentServiceImpl implements StudentService {
 
    @Autowired
    private StudentMapper studentMapper;
 
    //springboot自动配置的，直接注入到类中即可使用
    @Autowired
    private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;
 
    /**指定key的序列化方式，字符串的方式*/
    private RedisSerializer keyRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
 
    /**指定value的序列化方式，字符串的方式*/
    private RedisSerializer valueRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Student>(Student.class);
 
    /**
     * 查询所有学生信息，带有缓存
     *
     * @return
     */
    public List<Student> getAllStudent() {
        //KEY 是按照字符串方式序列化，可读性较好
        redisTemplate.setKeySerializer(keyRedisSerializer);
        
        //在高并发条件下，会出现缓存穿透
        List<Student> studentList = (List<Student>)redisTemplate.opsForValue().get("allStudent");
 
        if (null == studentList) {
            //5个人， 4个等，1个进入
            synchronized (this) {
    //双重检测锁,假使同时有5个请求进入了上一个if(null == studentList),加了锁之后one by one 的访问,这里再次对缓存进行检测,尽一切可能防止缓存穿透的产生,但是性能会有所损失
                studentList = (List<Student>)redisTemplate.opsForValue().get("allStudent");
                if (null == studentList) {
                    studentList = studentMapper.getAllStudent();
                    redisTemplate.opsForValue().set("allStudent", studentList);
                    System.out.println("请求的数据库。。。。。。");
                } else {
                    //System.out.println("请求的缓存。。。。。。");
                }
            }
        } else {
            System.out.println("请求的缓存。。。。。。");
        }
        return studentList;
    }
}

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/hjl021/article/details/79168783