Redis注解式开发并整合ssm项目以及击穿，穿透和雪崩的介绍及解决方案

news2024/11/24 20:32:24

目录

一. Redis整合ssm项目

1.1 pom配置

1.2 spring-redis.xml

        ①注册一个redis.properties

        ②配置数据源

        ③连接工厂

        ④配置序列化器

        ⑤配置redis的key生成策略

1.3 applicationContext.xml 中添加spring-redis.xml

二. Redis的注解式开发

2.1 @Cacheable

2.2 @CachePut  

 2.3 @CacheEvict

三. Redis的击穿，穿透，雪崩以及解决方案

3.1 击穿

产生原因

解决思路

3.2 穿透

解决思路

3.3 雪崩

解决思路

一. Redis整合ssm项目

1.1 pom配置

<redis.version>2.9.0</redis.version>
<redis.spring.version>1.7.1.RELEASE</redis.spring.version>

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>${redis.version}</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.data</groupId>
	<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
	<version>${redis.spring.version}</version>
</dependency>

注意：resources的配置必须要涵盖读取.properties结尾的文件 

1.2 spring-redis.xml

        ①注册一个redis.properties

redis.properties

redis.hostName=localhost1
redis.port=6379
redis.password=123456
redis.timeout=10000
redis.maxIdle=300
redis.maxTotal=1000
redis.maxWaitMillis=1000
redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000
redis.numTestsPerEvictionRun=1024
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000
redis.testOnBorrow=true
redis.testWhileIdle=true
redis.expiration=3600

注意：当spring上下文中需要注册多个以.properties结尾的配置文件，不能在spring-*中添加注册

 

        ②配置数据源

        ③连接工厂

        ④配置序列化器

        ⑤配置redis的key生成策略

spring-redis.xml 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://www.springframework.org/schema/context
       http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
       http://www.springframework.org/schema/cache
       http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd">

    <!-- 1. 引入properties配置文件 -->
    <!--<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties" />-->

    <!-- 2. redis连接池配置-->
    <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        <!--最大空闲数-->
        <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/>
        <!--连接池的最大数据库连接数  -->
        <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/>
        <!--最大建立连接等待时间-->
        <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/>
        <!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)-->
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/>
        <!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3-->
        <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/>
        <!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1-->
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/>
        <!--是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个-->
        <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/>
        <!--在空闲时检查有效性, 默认false  -->
        <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/>
    </bean>

    <!-- 3. redis连接工厂 -->
    <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory"
          destroy-method="destroy">
        <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/>
        <!--IP地址 -->
        <property name="hostName" value="${redis.hostName}"/>
        <!--端口号  -->
        <property name="port" value="${redis.port}"/>
        <!--如果Redis设置有密码  -->
        <property name="password" value="${redis.password}"/>
        <!--客户端超时时间单位是毫秒  -->
        <property name="timeout" value="${redis.timeout}"/>
    </bean>

    <!-- 4. redis操作模板,使用该对象可以操作redis
        hibernate课程中hibernatetemplete，相当于session，专门操作数据库。
    -->
    <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
        <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
        <!--如果不配置Serializer，那么存储的时候缺省使用String，如果用User类型存储，那么会提示错误User can't cast to String！！  -->
        <property name="keySerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
        </property>
        <property name="valueSerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
        </property>
        <property name="hashKeySerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
        </property>
        <property name="hashValueSerializer">
            <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/>
        </property>
        <!--开启事务  -->
        <property name="enableTransactionSupport" value="true"/>
    </bean>

    <!--  5.配置缓存管理器  -->
    <bean id="redisCacheManager" class="org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager">
        <constructor-arg name="redisOperations" ref="redisTemplate"/>
        <!--redis缓存数据过期时间单位秒-->
        <property name="defaultExpiration" value="${redis.expiration}"/>
        <!--是否使用缓存前缀，与cachePrefix相关-->
        <property name="usePrefix" value="true"/>
        <!--配置缓存前缀名称-->
        <property name="cachePrefix">
            <bean class="org.springframework.data.redis.cache.DefaultRedisCachePrefix">
                <constructor-arg index="0" value="-cache-"/>
            </bean>
        </property>
    </bean>

    <!--6.配置缓存生成键名的生成规则-->
    <bean id="cacheKeyGenerator" class="com.zking.ssm.redis.CacheKeyGenerator"></bean>

    <!--7.启用缓存注解功能-->
    <cache:annotation-driven cache-manager="redisCacheManager" key-generator="cacheKeyGenerator"/>
</beans>

1.3 applicationContext.xml 中添加spring-redis.xml

applicationContext.xml 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">
    <!--1. 引入外部多文件方式 -->
    <bean id="propertyConfigurer"
          class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
        <property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
        <property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
        <property name="locations">
            <list>
                <value>classpath:jdbc.properties</value>
                <value>classpath:redis.properties</value>
            </list>
        </property>
    </bean>

<!--  随着后续学习，框架会越学越多，不能将所有的框架配置，放到同一个配制间，否者不便于管理  -->
    <import resource="applicationContext-mybatis.xml"></import>
    <import resource="spring-redis.xml"></import>
    <import resource="applicationContext-shiro.xml"></import>
</beans>

二. Redis的注解式开发

2.1 @Cacheable

配置在方法或类上.

作用：本方法执行后，先去缓存看有没有数据，如果没有，从数据库中查找出来，给缓存中存一份，返回结果。 下次本方法执行，在缓存未过期情况下，先在缓存中查找，有的话直接返回，没有的话从数据库查找。

value：缓存位置的一段名称，不能为空
key：缓存的key，默认为空，表示使用方法的参数类型及参数值作为key，支持SpEL
condition：触发条件，满足条件就加入缓存，默认为空，表示全部都加入缓存，支持SpEL 

测试代码： 

    @Cacheable(value = "xx",key = "'cid:'+#cid",condition = "#cid > 6")
    Clazz selectByPrimaryKey(Integer cid);
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations={"classpath:applicationContext.xml"})
public class ClazzBizTest {
    @Autowired
    private ClazzBiz clazzBiz;

    @Test
    public void test1(){
        System.out.println(clazzBiz.selectByPrimaryKey(10));
        System.out.println(clazzBiz.selectByPrimaryKey(10));
    }

   
}

测试结果：redis中有数据，则访问redis；如果没有数据，则访问MySQL；

 

2.2 @CachePut  

类似于更新操作，即每次不管缓存中有没有结果，都从数据库查找结果，并将结果更新到缓存，并返回结果。

value：缓存的名称，在 spring 配置文件中定义，必须指定至少一个
key：缓存的 key，可以为空，如果指定要按照 SpEL 表达式编写，如果不指定，则缺省按照方法的所有参数进行组合
condition：缓存的条件，可以为空，使用 SpEL 编写，返回 true 或者 false，只有为 true 才进行缓存

测试代码： 

    @CachePut(value = "xx",key = "'cid:'+#cid",condition = "#cid > 6")
    Clazz selectByPrimaryKey(Integer cid);
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations={"classpath:applicationContext.xml"})
public class ClazzBizTest {
    @Autowired
    private ClazzBiz clazzBiz;

    @Test
    public void test1(){
        System.out.println(clazzBiz.selectByPrimaryKey(10));
        System.out.println(clazzBiz.selectByPrimaryKey(10));
    }

   
}

 测试结果：只存不取

 2.3 @CacheEvict

用来清除用在本方法或者类上的缓存数据（用在哪里清除哪里）

value：缓存位置的一段名称，不能为空
key：缓存的key，默认为空，表示使用方法的参数类型及参数值作为key，支持SpEL
condition：触发条件，满足条件就加入缓存，默认为空，表示全部都加入缓存，支持SpEL
allEntries：true表示清除value中的全部缓存，默认为false

测试代码：

    @CacheEvict(value = "xx",key = "'cid:'+#cid",allEntries = true)
    int deleteByPrimaryKey(Integer cid);
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations={"classpath:applicationContext.xml"})
public class ClazzBizTest {
    @Autowired
    private ClazzBiz clazzBiz;


    @Test
    public void test2(){
        clazzBiz.deleteByPrimaryKey(10);
    }
}

测试结果：可以配置删除指定缓存数据，也可以删除符合规则的所有缓存数据；  

三. Redis的击穿，穿透，雪崩以及解决方案

3.1 击穿

缓存击穿就是在处于集中式高并发访问的情况下，当某个热点 key 在失效的瞬间，大量的请求在缓存中获取不到。瞬间击穿了缓存，所有请求直接打到数据库，就像是在一道屏障上击穿了一个洞。

产生原因

  • Key 过期

在 Redis 中，key 有过期时间。如果某一时刻（淘宝秒杀，双十一零点开始）key 失效，那么零点之后对某个 key 失效的商品的所有请求将会直接打到数据库上，很有可能倒是数据库崩掉，仅而造成整个服务的不可用。

  • Key 被内存淘汰机制淘汰

因为内存是有限的，时时刻刻都有新的缓存数据被放到内存中，而旧的数据被淘汰移除内存。如果开启了 Redis 的内存淘汰机制，Key 会存在被所设置的内存淘汰机制所淘汰的情况。

解决思路

由于 key 过期在所难免（注意：非必要情况下不要设置缓存时间永不过期），根据 Redis 的单线程特性，可认为任务是在队列中依次执行的。当请求到达 Redis 发现 key 已经过期时，进行一个操作：设置锁。

具体流程大概如下：

  1. 获取 Redis 锁，如果没有获取到，则回到任务队列继续排队
  2. 获取到锁，从数据库拉取数据并放入缓存中
  3. 释放锁，其他请求从缓存中拿到数据

限流：请求redis之前做流量削峰

3.2 穿透

穿透主要原因是很多请求都在访问数据库一定不存在的数据，造成请求将缓存和数据库都穿透的情况。

例如一个卖书的商城一直被请求查询茶叶产品，由于 Redis 缓存主要是用来缓存热点数据，此数据是在数据库上存在的。对于数据库都不存在的数据，是没法缓存的。这种异常流量就会直接到达数据库并且返回“NULL”的查询结果。

解决思路

  • 规则排除

可以增加一些参数检验。例如数据库数据 id 一般都是递增的，如果请求 id = -10 这种参数，势必绕过Redis。避免这种情况，可以对用户真实性检验等操作。

  • null值填充

当缓存穿透时，redis存入一个类似null的值，下次访问则直接缓存返回空，当数据库中存在该数据的值则需要把redis存在的null值清除并载入新值，此方案不能解决频繁随机不规则的key请求。

3.3 雪崩

雪崩和击穿类似，不同的是击穿是一个热点 Key 某时刻失效，而雪崩是大量的热点 Key 在一瞬间失效。当大量缓存的过期时间相同时，缓存到达过期时间集体失效或者未加载到内存中，大量请求绕过缓存层直接访问数据库 load 数据，导致数据库频繁 IO，性能下降乃至宕机崩溃。

例如：双十一零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存30分钟。那么到了凌晨零点半的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。

解决思路

  • 随机过期时间策略，尽量让缓存失效的时间均匀分布。

可以采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

注意：但是随机过期时间策略在有时点性的情况下是有问题的方案。举个例子：银行做活动，之前这个利息系数为2%，过了零点系数改为3%，这种情况能将用户的对应的 key 改为随机过期吗？明显不可以，同样存钱，你存到年底利息300万，隔壁老王才200万，银行经理不被天天打才怪。

  • 触发批量更新

正确的思路是：首先要看看这个 Key 过期是不是时点性有关，时点性无关的话，可以随机过期时间解决。如果是时点性有关，例如上述的银行利率调整，那么就要利用强依赖击穿方案，策略是先过去的线程更新一下所有 key。这样带来的问题是一次对要对批量更新操作加上锁，防止重复更新，也要保证批量更新的时间不会对用户体验带来影响。

  • 缓存标记

给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存；

缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长 1 倍。例：标记缓存时间 30 分钟，数据缓存设置为 60 分钟。 这样，当缓存标记 key 过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。R

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