黑马点评笔记 redis缓存三大问题解决

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原创最新推荐文章于 2026-09-17 15:19:16 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【黑马点评优化】之使用Caffeine+Redis实现应用级二层缓存【黑马点评优化】之商户查询缓存雪崩之使用Caffeine+Redis实现应用级二层缓存阅读详情

文章目录

缓存问题
- 缓存穿透问题的解决思路
- - 编码解决商品查询的缓存穿透问题
- 缓存雪崩问题及解决思路
- 缓存击穿问题及解决思路
- - 问题分析
  - 使用锁来解决
  - - 代码实现
  - 逻辑过期方案
  - - 代码实现

缓存问题

我们熟知的是用到缓存就会遇到缓存三大问题：

缓存穿透
缓存击穿
缓存雪崩

接下来让我介绍在黑马点评中这三个问题是如何解决了。

缓存穿透问题的解决思路

缓存穿透：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

常见的解决方案有两种：

缓存空对象
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：
  - 额外的内存消耗
  - 可能造成短期的不一致
布隆过滤
- 优点：内存占用较少，没有多余key
- 缺点：
  - 实现复杂
  - 存在误判可能

缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了

布隆过滤：布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。

这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突
在这里插入图片描述

编码解决商品查询的缓存穿透问题

查询数据时，如果这个数据不存在，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，欧当再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个value是否是null，如果是null，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。
在这里插入图片描述

public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.不存在，根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }

缓存雪崩问题及解决思路

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者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：

给不同的Key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

一般情况下，我们都采用随机值过期的来解决雪崩问题。

缓存击穿问题及解决思路

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是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。

常见的解决方案有两种：

互斥锁方案：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行性能肯定受到影响

逻辑过期方案 ：线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦

问题分析

假设线程1在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存的，此时只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据了，但是假设在线程1没有走完的时候，后续的线程2，线程3，线程4同时过来访问当前这个方法，那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没查到，接着同一时间去访问数据库，同时的去执行数据库代码，对数据库访问压力过大，如果有人利用此漏洞进行攻击就会导致数据库崩溃。
在这里插入图片描述

使用锁来解决

因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行到休眠，直到线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。

在这里插入图片描述

代码实现

加锁的核心方案就是在redis未查询到数据时，如果向数据库就要获取锁，未获取到锁的线程就暂停执行，这样就可以把原来并行的程序变成单线程的程序，从而减少并发带来的问题。

public Shop queryWithMutex(Long id)  {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
        // 2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在,直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断命中的值是否是空值
        if (shopJson != null) {
            //返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重构
        //4.1 获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断否获取成功
            if(!isLock){
                //4.3 失败，则休眠重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.4 成功，根据id查询数据库
             shop = getById(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if(shop == null){
                 //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return null;
            }
            //6.写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        }catch (Exception e){
            throw new RuntimeException(e);
        }
        finally {
            //7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }

逻辑过期方案

方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。

我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个线程去进行以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁，而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。

这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。

代码实现

核心思路：相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是进行查询之后，如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得到了锁，如果没有获得到，则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询

如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入redis，再释放锁，返回数据，利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿

在这里插入图片描述

操作锁的代码：

核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁，该方法含义是redis中如果没有这个key，则插入成功，返回1，在stringRedisTemplate中返回true，如果有这个key则插入失败，则返回0，在stringRedisTemplate返回false，我们可以通过true，或者是false，来表示是否有线程成功插入key，成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。


private boolean tryLock(String key) {
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unlock(String key) {
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

操作代码：

 public Shop queryWithMutex(Long id)  {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
        // 2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在,直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断命中的值是否是空值
        if (shopJson != null) {
            //返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重构
        //4.1 获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断否获取成功
            if(!isLock){
                //4.3 失败，则休眠重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            //4.4 成功，根据id查询数据库
             shop = getById(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if(shop == null){
                 //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return null;
            }
            //6.写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        }catch (Exception e){
            throw new RuntimeException(e);
        }
        finally {
            //7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }