关于Redis(热点数据缓存,分布式锁,缓存安全(穿透,击穿,雪崩))；

news2024/11/24 21:00:38

热点数据缓存:

为了把一些经常访问的数据，放入缓存中以减少对数据库的访问频率。从而减少数据库的压力，提高程序的性能。【内存中存储】成为缓存;

缓存适合存放的数据:

  1. 查询频率高且修改频率低

  2. 数据安全性低

作为缓存的组件:

  1. redis组件

  2. memory组件

  3. ehcache组件

  4. 等

Redis实现缓存功能
涉及的内容:

spring缓存组件 Redis数据库 AOP面向切面编程

实现:
Spirng缓存组件
//开启缓存注解
@EnableCaching
public class CalassNameApplication {
 public static void main (String[] arge) {
     SpringApplication.run(CalssNameApplication.class,args);
 }
}
添加注解
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
     RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
     Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
     //解决查询缓存转换异常的问题
     ObjectMapper om = new ObjectMapper();
     om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
     om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
     jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
     // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
     RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
             .entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) //缓存过期10分钟 ---- 业务需求。
             .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))//设置key的序列化方式
             .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)) //设置value的序列化
             .disableCachingNullValues();
     RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
             .cacheDefaults(config)
             .build();
     return cacheManager;
}
实现缓存功能
//所在的类和注入
@Service
public class ClazzServiceImpl implements ClazzService {
​
    @Autowired
    private ClazzDao clazzDao;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
查询

  1. 查询缓存中是否存在名称为cacheNames::key的值

  2. 如果存在则方法不会执行

  3. 如果不存在则执行方法体并把方法的返回结果放入缓存cacheNames::key

//Cacheable:表示查询时使用的注解。
//cacheNames:缓存的名称
//key:缓存的唯一表示值
@Cacheable(cacheNames ={ "clazz"}, key = "#id")
@Override
public Clazz getById(Integer id) {
    //查询数据库
    Clazz clazz = clazzDao.selectById(id);
    return clazz;
}
修改

  1. 先执行方法体

  2. 把方法的返回结果放入缓存中

//CachePut:表示修改时使用的注解.
//cacheNames:缓存的名称
//key:缓存的唯一表示值
@CachePut(cacheNames = "clazz", key = "#clazz.cid")
public Clazz update(Clazz clazz) {
    //修改数据库
    int i = clazzDao.updateById(clazz);
    return clazz;
}
删除

  1. 先执行方法体

  2. 把缓存中名称为cacheNames::key的值删除

//CacheEvict:表示删除时使用的注解
//cacheNames:缓存的名称
//key:缓存的唯一表示值
@CacheEvict(cacheNames = "clazz", key = "#cid")
@Override
public int delete(Integer cid) {
    int i = clazzDao.deleteById(cid);
    return i;
}
原理:
@Service
public class ClazzServiceImpl implements ClazzService {
​
    @Autowired
    private ClazzDao clazzDao;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    @Override
    public Clazz getById(Integer id) {
        //1.查询redis缓存是否命中
        ValueOperations<String, Object> forValue = redisTemplate.opsForValue();
        Object o = forValue.get("clazz::" + id);
        //表示缓存命中
        if(o!=null){
            return (Clazz) o;
        }
        //查询数据库
        Clazz clazz = clazzDao.selectById(id);
        if(clazz!=null){
            forValue.set("clazz::" + id,clazz);
        }
        return clazz;
    }
​
    @Override
    public Clazz save(Clazz clazz) {
        int insert = clazzDao.insert(clazz);
        return clazz;
    }
​
    @Override
    public Clazz update(Clazz clazz) {
        //修改数据库
        int i = clazzDao.updateById(clazz);
        if(i>0){
            //修改缓存
            redisTemplate.opsForValue().set("clazz::"+clazz.getCid(),clazz);
        }
        return clazz;
    }
​
    @Override
    public int delete(Integer cid) {
        int i = clazzDao.deleteById(cid);
        if(i>0){
            //删除缓存
            redisTemplate.delete("clazz::"+cid);
        }
        return i;
    }
}

分布式锁:

自理解:

分布式:一个网站部署多台服务器

锁:保证线程安全(将并行改为串行)只允许同时只有一个可以访问;

分布式锁:通过共享的锁保证每台服务器都能共享到同一个实时数据(进行操作);

涉及内容:

syn和lock锁 nginx代理群 Redis数据库 看门狗redisson

使用工具:

Jmeter压测工具 nginx代理

Jmeter:

模拟高并发工具

使用:
分布式锁实现:
@Service
public class StockService {
​
 @Autowired
 private StockDao stockDao;
 @Autowired
 private RedissonClient redisson;
​
 //
 public String decrement(Integer productid) {
     RLock lock = redisson.getLock("product::" + productid);
     lock.lock();
     try {
         //根据id查询商品的库存: 提前预热到redis缓存中
         int num = stockDao.findById(productid);
         if (num > 0) {
             //修改库存---incr---定时器[redis  数据库同步]
             stockDao.update(productid);
             System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");
             return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";
         } else {
             System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");
             return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";
         }
     }finally {
         lock.unlock();
     }
 }
}
原理:

  1. 加入syn和lock锁;

    syn和lock虽然解决了并发问题,但是项目部署时可能要部署集群模式。

     public String decrement(Integer productid) {
        //根据id查询商品的库存
        int num = stockDao.findById(productid);
        synchronized (this) {
​
            if (num > 0) {
                //修改库存
                stockDao.update(productid);
                System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");
                return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";
            } else {
                System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");
                return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";
            }
        }
    }

  1. nginx集群部署并使用redis解决分布式锁文件;

    打开并使用nginx代理集群exe文件;

    nginx(详细操作见linux笔记内):
    代理集群使用
    配置文件:nginx/conf/nginx.conf
    @Service
public class StockService {
​
    @Autowired
    private StockDao stockDao;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    //
    public String decrement(Integer productid) {
        ValueOperations<String, String> opsForValue = redisTemplate.opsForValue();
        //1.获取共享锁资源
        Boolean flag = opsForValue.setIfAbsent("product::" + productid, "1111", 30, TimeUnit.SECONDS);
        //表示获取锁成功
        if(flag) {
            try {
                //根据id查询商品的库存
                int num = stockDao.findById(productid);
                if (num > 0) {
                    //修改库存
                    stockDao.update(productid);
                    System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");
                    return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";
                } else {
                    System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");
                    return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";
                }
            }finally {
                //释放锁资源
                redisTemplate.delete("product::"+productid);
            }
        }else{
            //休眠100毫秒 在继续抢锁
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return decrement(productid);
        }
    }
}

  1. redis超时问题[业务代码执行时间超过了上锁时间]

    使用第三方redisson插件
    <!--引入redisson依赖,看门狗-->
<dependency>
 <groupId>org.redisson</groupId>
 <artifactId>redisson</artifactId>
 <version>3.24.3</version>
</dependency>
    //配置文件
@Configuration
public class RedissonConfig {
​
 @Bean
 public RedissonClient redisson(){
     Config config = new Config();
//        //连接的为redis集群
//        config.useClusterServers()
//                // use "rediss://" for SSL connection
//                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7181","","","")
//        ;
     //连接单机
     config.useSingleServer().setAddress("redis://172.16.7.18:6379");
     RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
     return redisson;
 }
}
    代码实现:
    @Service
public class StockService {
​
    @Autowired
    private StockDao stockDao;
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
​
    //
    public String decrement(Integer productid) {
        RLock lock = redisson.getLock("product::" + productid);
        lock.lock();
        try {
            //根据id查询商品的库存: 提前预热到redis缓存中
            int num = stockDao.findById(productid);
            if (num > 0) {
                //修改库存---incr---定时器[redis  数据库同步]
                stockDao.update(productid);
                System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个");
                return "商品编号为:" + productid + "的商品库存剩余:" + (num - 1) + "个";
            } else {
                System.out.println("商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。");
                return "商品编号为:" + productid + "的商品库存不足。";
            }
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

问题集:

使用StringRedisTemplate调用get方法获取map数据,使用String接出现

org.springframework.data.redis.RedisSystemException:Error in execution; nested exception is io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value

DefaultSerializer需要一个可序列化的有效负载，但接收到一个类型的对象

java.lang.IllegalArgumentException: DefaultSerializer requires a Serializable payload but received an object of type [com.day51.entity.MyEntity]

缓存安全:

什么是缓存穿透以及如何解决？

缓存穿透: 查询的数据在数据库中不存在缓存中也不存在，这时有人恶意访问这种数据，请求到达数据库。

解决方案 :

第一步:在controller层校验数据。对一些不合法的数据过滤掉.

第二步: 使用bloom布隆过滤器。

第三步: 存放一个空对象，并且设置过期时间不能超过5分钟。

什么是缓存击穿以及如何解决？

缓存击穿: 数据库中存在，但是缓存中该数据过期了。这是有大量的请求访问该过期的数据。压力顶到数据库。

解决方案: [1]使用互斥锁 [2]设置永不过期。

什么是缓存雪崩以及如何解决?

缓存雪崩: 当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。

解决方案: [1] 设置散列的过期时间。 [2]预热数据 [3]搭建redis集群

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