【Redis实战】击穿+雪崩+穿透

架构

image.png

短信登录

基于session实现登录

流程图

image.png

代码实现
@Slf4j
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
   
   

    /**
     * session用户key
     */
    public static final String USER_CONSTANT = "user";

    @Override
    public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
   
   
        //校验手机号码
        boolean phoneInvalid = RegexUtils.isPhoneInvalid(phone);
        if (phoneInvalid) {
   
   
            return Result.fail("手机号码格式错误!");
        }
        //生成6位数的验证码
        String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
        session.setAttribute("code", code);
        //发送验证码
        log.info("send code success,code={}", code);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
   
   
        //校验手机号码
        if (Objects.isNull(loginForm)) {
   
   
            return Result.fail("参数为空!");
        }
        String phone = loginForm.getPhone();
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
   
   
            return Result.fail("手机号码格式错误!");
        }
        //验证码校验
        String code = (String) session.getAttribute("code");
        if (StringUtils.isBlank(code) || !StringUtils.equals(code, loginForm.getCode())) {
   
   
            return Result.fail("验证码错误!");
        }
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getPhone, phone);
        User user = getOne(wrapper);
        if (!Objects.nonNull(user)) {
   
   
            //注册新用户
            user = getNewUserByPhone(phone);
            save(user);
        }
        session.setAttribute(USER_CONSTANT, BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
        return Result.ok();
    }

    /**
     * 根据手机号码创建新用户
     *
     * @param phone 手机号码
     * @return
     */
    private User getNewUserByPhone(String phone) {
   
   
        User user = new User();
        user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        user.setPhone(phone);
        user.setNickName(SystemConstants.USER_NICK_NAME_PREFIX + RandomUtil.randomString(10));
        user.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        return user;
    }
}
集群session共享问题

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session数据拷贝可以解决这个问题,但是多台tomcat之间存储相同的数据会浪费内存空间,拷贝会有数据延迟。
session每个浏览器有不同的code,tomcat里保存里很多code。

基于Redis实现session登录

验证码流程图

image.png

代码实现
    public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
   
   
        //校验手机号码
        boolean phoneInvalid = RegexUtils.isPhoneInvalid(phone);
        if (phoneInvalid) {
   
   
            return Result.fail("手机号码格式错误!");
        }
        //生成6位数的验证码
        String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
        //保存验证码到redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(LOGIN_CODE_KEY + phone, code, LOGIN_CODE_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        //发送验证码
        log.info("send code success,code={}", code);
        return Result.ok();
    }
校验流程图

image.png

代码实现

登录

    public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
   
   
        //校验手机号码
        if (Objects.isNull(loginForm)) {
   
   
            return Result.fail("参数为空!");
        }
        String phone = loginForm.getPhone();
        if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
   
   
            return Result.fail("手机号码格式错误!");
        }
        //验证码校验
        String code = (String) session.getAttribute("code");
        if (StringUtils.isBlank(code) || !StringUtils.equals(code, loginForm.getCode())) {
   
   
            return Result.fail("验证码错误!");
        }
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getPhone, phone);
        User user = getOne(wrapper);
        if (!Objects.nonNull(user)) {
   
   
            //注册新用户
            user = getNewUserByPhone(phone);
            save(user);
        }
        session.setAttribute(USER_CONSTANT, BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class));
        return Result.ok();
}

登录拦截器

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.http.HttpStatus;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils
### 三级标题:Redis缓存击穿穿透雪崩的区别与解决方法 Redis缓存是高并发系统中提高性能的重要工具,但其在特定场景下可能引发缓存击穿缓存穿透缓存雪崩等问题。这些问题虽然都与缓存失效有关,但其触发条件和影响范围各不相同,解决方案也各有侧重。 #### 缓存击穿 缓存击穿指的是某个热点数据在缓存中过期后,短时间内有大量请求直接访问数据库,导致数据库压力骤增[^2]。这种情况通常发生在访问频率极高的数据上,例如双十一期间的商品信息。解决缓存击穿的方法包括: - **永不过期策略**:将热点数据设置为永不过期,或者通过后台异步更新机制来刷新缓存,避免因过期而引发数据库压力[^2]。 - **互斥锁(Mutex)**:当缓存未命中时,第一个线程获取互斥锁并查询数据库,其他线程等待锁释放后再从缓存中获取数据,从而避免并发请求直接访问数据库[^3]。 #### 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个既不在缓存也不在数据库中的数据,导致每次请求都直接访问数据库[^1]。攻击者可以通过构造不存在的查询来恶意攻击数据库。常见的解决方法有: - **布隆过滤器(Bloom Filter)**:在请求到达数据库之前,使用布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器返回不存在,则直接返回错误,不查询数据库[^1]。 - **缓存空值(Null Value)**:对于查询结果为空的情况,可以将空值也缓存一段时间,并设置较短的过期时间,以减少对数据库的无效查询[^1]。 #### 缓存雪崩 缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间过期,或者Redis服务宕机,导致所有请求都转发到数据库,可能引发数据库崩溃[^1]。这种情况通常发生在系统时间同步或缓存集中失效时。解决缓存雪崩的方法包括: - **分散过期时间**:为缓存数据设置随机的过期时间,避免所有缓存同时失效。例如,在基础过期时间上加上一个随机值。 - **集群部署与高可用**:通过Redis集群部署和主从复制机制,确保即使某个节点宕机,其他节点仍能提供服务,从而避免缓存雪崩[^1]。 - **降级熔断机制**:当Redis服务不可用时,系统可以启用降级模式,例如返回默认值或缓存中的历史数据,以减轻数据库压力[^1]。 #### 总结 缓存击穿穿透雪崩虽然都与缓存失效有关,但它们的触发条件和影响范围不同: - **缓存击穿**:热点数据过期后引发大量请求访问数据库。 - **缓存穿透**:查询不存在的数据,导致请求直接访问数据库。 - **缓存雪崩**:大量缓存同时失效或Redis服务宕机,导致请求全部转发到数据库。 针对不同的问题,需要采取相应的解决方案,例如互斥锁、布隆过滤器、分散过期时间和高可用部署等。 ```java // 示例:使用互斥锁解决缓存击穿问题 public String getData(String key) { String data = redis.get(key); if (data == null) { synchronized (this) { data = redis.get(key); if (data == null) { data = db.query(key); // 从数据库中查询数据 redis.set(key, data, 60); // 设置缓存 } } } return data; } ``` ```java // 示例:使用布隆过滤器解决缓存穿透问题 BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 1000000); public String getDataWithBloomFilter(String key) { if (!bloomFilter.mightContain(key)) { return "Key does not exist"; } String data = redis.get(key); if (data == null) { data = db.query(key); redis.set(key, data, 60); } return data; } ``` ```java // 示例:分散过期时间解决缓存雪崩问题 public void setCacheWithRandomExpire(String key, String value) { int expireTime = 60 + new Random().nextInt(20); // 基础过期时间加上随机值 redis.setex(key, expireTime, value); } ```
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