redis缓存击穿问题解决思路及代码实现

缓存击穿定义

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
  • 逻辑过期

逻辑分析: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

在这里插入图片描述

解决方案一、使用互斥锁来解决:

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。

模拟操作锁代码实现: 核心思路就是利用redis的setnx方法来模拟获取锁,该方法含义是redis中如果没有这个key,则插入成功,返回1,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。

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

    //模拟释放锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

互斥锁解决缓存击穿代码实现:
在这里插入图片描述

    //互斥锁解决缓存击穿
    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字符串(解决缓存穿透的空字符串 "")
        if (shopJson == "") {
            //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_KEY + 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);
            //模拟重建的时间
            Thread.sleep(3000);
            // 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;

    }

测试:
用JMeter模拟一百个线程并发访问,结果如下
在这里插入图片描述
设置访问地址、端口和请求方式:在这里插入图片描述
返回结果:
在这里插入图片描述

解决方案二、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。
在这里插入图片描述
代码:

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    public Shop queryWithLogicalExpire( Long id ) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + 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.isBlank(json)) {
            // 3.不存在,直接返回
            return null;
        }
        // 4.命中,需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1.未过期,直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        // 5.2.已过期,需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock){
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{
                try{
                    //重建缓存
                    this.saveShop2Redis(id,20L);
                }catch (Exception e){
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        // 1.查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        //模拟缓存重建时间
        Thread.sleep(30);
        // 2.封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        // 3.写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

测试:
目前的缓存已过期,前面请求的数据为110,没拿到锁的线程返回的脏数据。
在这里插入图片描述
缓存数据重建以后,返回新数据如下:在这里插入图片描述

### Java 实现 Redis 缓存雪崩解决方案 缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间过期,导致请求直接打到数据库上,造成数据库压力骤增。为了避免这种情况发生,可以通过多种方式来缓解这个问题。 #### 方法一:设置不同的过期时间 通过给不同键设置随机的过期时间,可以避免所有缓存同时失效的情况。这可以在一定程度上减少因缓存集中失效带来的冲击[^1]。 ```java public class RedisCacheUtil { private static final int MIN_EXPIRE_TIME = 60; // 单位秒 private static final int MAX_EXPIRE_TIME = 300; /** * 设置带有随机过期时间的数据到Redis中 */ public void setWithRandomExpireTime(String key, String value) { Random random = new Random(); int expireSeconds = random.nextInt(MAX_EXPIRE_TIME - MIN_EXPIRE_TIME + 1) + MIN_EXPIRE_TIME; Jedis jedis = getJedisConnection(); // 获取连接方法需自行实现 try { jedis.setex(key, expireSeconds, value); } finally { closeJedis(jedis); // 关闭资源的方法也需自行实现 } } } ``` #### 方法二:加锁机制防止击穿 当某个热点key即将过期时,先尝试获取分布式锁再更新该key对应的value值并重置其TTL(生存周期)。这样即使有多个线程试图刷新同一个key也不会引发连锁反应[^2]。 ```java public boolean refreshKeyIfExpired(String key){ Jedis jedis = null; try{ jedis = pool.getResource(); Long ttl = jedis.ttl(key); if(ttl!=null && ttl<=0){ // 如果ttl小于等于零则表示已经到期或者不存在此key // 尝试获得锁 String lockKey = "lock:" + key; long acquireLockTimeoutMs = 5_000L; if(!jedis.setnx(lockKey,"locked")){ return false; // 已经被其他客户端锁定,则返回false不处理 } // 加入超时控制防死锁 jedis.expire(lockKey,(int)(acquireLockTimeoutMs/1000)); Object newValue = loadValueFromDBByKey(key); // 假设这是加载新值的方式 if(newValue != null){ jedis.setex(key,DEFAULT_TTL,newValue.toString()); // 解除锁 jedis.del(lockKey); return true; } } }catch(Exception e){ log.error("Error occurred while refreshing expired key.",e); }finally{ if(jedis!=null){ jedis.close(); } } return false; } ``` #### 方法三:使用布隆过滤器预判是否存在 在查询之前利用布隆过滤器快速判断某条记录是否可能存在于缓存数据库内。如果布隆过滤器认为存在,则继续访问;反之可以直接告知用户未找到相应信息而无需进一步查找[^3]。 ```java // 这里仅提供思路示意,具体实现依赖于所使用的库 BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilters.create(...); if (!bloomFilter.mightContain(cacheKey)) { System.out.println("The item is definitely not present."); } else { // 可能存在,仍需实际验证 ... } ```
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