文章目录
- Redis缓存结构详解
- 前言
- Redis 缓存架构
- redis 和db数据一致性
- 先写db还是写redis
- 如果是先写db,再删除缓存呢？
- 延迟双删
- 简单的缓存,并发不高,没啥流量
- 简单的缓存,并发高,但是存在redis和 Db 双写不一致,读写并发不一致问题
- 解决方案 1
- 解决方案 2
- 解决方案 3
- 读写锁
- 缓存构建
- 解决方案 1 加分布式锁
- 解决方案 2 dcl 双重校验
- 解决方案 3 定时器兜底
- 双重校验以及防止大流量从缓存构建
- 多级缓存
- 缓存穿透
- 方案 1
- 方案 2
- 缓存雪崩
Redis缓存结构详解
前言
一般开发中我们都会使用 Redis 作缓存，提高查询效率，但 Redis 缓存在使用时还会有很多问题，如，缓存穿透，击穿，雪崩等。
一般对于不同的业务我们使用不同的缓存结构。
-
1、对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等)，这种几乎不用考虑这个问题，很少会发生 缓存不一致，可以给缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可。
-
2、就算并发很高，如果业务上能容忍短时间的缓存数据不一致(如商品名称，商品分类菜单等)，缓存加上过期 时间依然可以解决大部分业务对于缓存的要求。
-
3、如果不能容忍缓存数据不一致，可以通过加分布式读写锁保证并发读写或写写的时候按顺序排好队，读读的 时候相当于无锁。
-
4、也可以用阿里开源的canal通过监听数据库的binlog日志及时的去修改缓存，但是引入了新的中间件，增加 了系统的复杂度。
Redis 缓存架构
首先，我们在开发中经常这么写，先从 redis 查询，redis没有再从db查，一般都是这么写的，但是不同业务对数据一致性和实时性要求很高，一些业务又不需要特别强的一致性，有一些又需要强一致性，对此我们再使用 Redis 做缓存时候需要针对不同业务提供不同的缓存架构。
这里逐步对数据一致性和性能以及并发问题，用 Redis 做为缓存，针对不同业务模型使用 Redis逐级递增。
redis 和db数据一致性
先写db还是写redis
先更新redis还是先更新db，无论更新那个都存在问题。
1 双写不一致
线程 1 写数据稍微慢点，中间有线程 2 更新成功，此时线程 1 再更新成功，对于线程 2 来说缓存还是旧数据，同理先更新reids再db也是一样的。
如果是先写db,再删除缓存呢？
读写并发不一致问题
t1 更新 a=7提交成功,删除缓存，t2更新a=6删除db，此时 t2 还没提交事务，t3查缓存a=7 ，此时t2在t3更新缓存之前更新成功同时也删除缓存，t3最后更新了缓存。缓存数据还是7 相比t2操作就是脏数据了。
那该如何更新缓存呢？
延迟双删
延迟双删，先更新db，再删除缓存，隔几秒再删除缓存，但是这中间几秒如果有别的节点可能又接着改库了，所以更新缓存貌似没啥意义，删除就好了，最大程度保证缓存和数据库数据一致。
中间这几秒数据不一致，之后重建缓存，尽可能保证数据源一致，但是这几秒的业务逻辑是有问题的。
- Bin log更新缓存
利用bin log mq 异步重试更新
但是一般来说具体的业务使用不同的方案，很少有哪种方法是完美的，都是各种因素综合考虑下来认为相对较优的解。
简单的缓存,并发不高,没啥流量
首先简单的缓存,并发不高,没啥流量，代码如下：
更新放缓存
@Transactional
public Product update(Product product) {
Product productResult = productDao.update(product);
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return productResult;
}
也不怎么关心缓存是否更新成功，本来业务就没啥流量，更不怎么去关心数据一致性问题。
//从缓存读
public Product get1(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
}
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
return null;
}
//更新缓存
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return product;
}
如果流量稍微大点或者间接性有请求，不想从db读，尽量从redis读取，可以将时间设置久点，也可以每次进来就续期，延长缓存时间。
从缓存读 并且 读延期
//从缓存读 并且 读延期
public Product get2(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return new Product();
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
return product;
}
简单的缓存,并发高,但是存在redis和 Db 双写不一致,读写并发不一致问题
如果对实时性要求不高,直接设置缓存时间即可
如果对实时性要求高：
- 1 如果稍微对实时性要求比较高,可以允许短时间内的不一致,设置缓存时间(设置短一点即可)
- 2 延迟双删策略,读的时候从新加载,短时间内读的旧数据.可以接受
- 3 一点也不能接受,加分布式锁，强一致性
- 4 binlog订阅 ,mq 更新
解决方案 1
缓存设置时间
public Product get1(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return new Product();
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
return product;
}
解决方案 2
延迟双删策略,读的时候从新加载,短时间内读的旧数据.可以接受
更新修改缓存
@Transactional
public Product update2(Product product) {
Product productResult = productDao.update(product);
//这里先删除
redisUtil.del(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId());
//ToDo 延迟几秒后可以再删除一次 防止删除失败或者另一个线程进来也操作更新数据
//这里用线程异步模拟删除
new Thread(()->{
redisUtil.del(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId());
}).start();
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return productResult;
}
读数据和上面一致
public Product get2(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return product;
}
解决方案 3
加分布式锁,强一致性
这里分布式锁不考虑使用哪个，不在本文讨论，具体查redis分布式锁
这里我用的是redisson 分布式锁
更新缓存
//todo 这里应该先加锁,再开事务
@Transactional
public Product update3(Product product) {
RLock lock = redisson.getLock("product:" + product.getId());
//加锁尽量加时间
//lock.lock();
lock.lock(5,TimeUnit.SECONDS);
Product productResult;
try {
productResult = productDao.update(product);
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
}finally {
lock.unlock();
}
return productResult;
}
加分布式锁,并发过程中还是会读到旧数据,读写不互斥
多个线程下，有一个更新缓存，其他的并行读取的还是旧数据。
当然你也可以给读加锁，但是读性能就下降了。没必要。对此需要使用读写锁
public Product get3(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return product;
}
读写锁
加分布式锁,强一致性，读写锁互斥,写操作读阻塞,防止并发读旧数据。
//todo 应该先加锁，再开事务
@Transactional
public Product update3_1(Product product) {
RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("product:" + product.getId());
//加锁
RLock rLock = lock.writeLock();
rLock.lock(5,TimeUnit.SECONDS);
Product productResult;
try {
productResult = productDao.update(product);
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
}finally {
rLock.unlock();
}
return productResult;
}
读取数据
此时，更新数据的时候，其他读线程会阻塞，直到更新成功，读读不回互斥，读读根本就没有数据变化，也就不存在竞争条件了。
读写锁请参考aqs里的java读写锁，原理是一样的,只不过redis redisson基于分布式封装了一个分布式场景的
public Product get3_1(Long productId) throws InterruptedException {
RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("product:" + productId);
//加锁
RLock rLock = lock.readLock();
Product product = null;
rLock.lock(5,TimeUnit.SECONDS);
try {
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
}finally {
rLock.unlock();
}
return product;
}
缓存构建
以上缓存，前提是缓存里有数据，不会访问缓存，如果说某一瞬间，缓存里数据都没有或者某个商品没有缓存，瞬时进来大量的流量，直接缓存击穿，并发高大量线程同时查询db，严重可能会直接打满db，造成后端服务出故障。
对于这种问题，我们需要防止出现此类问题，尽量让少部分线程打到db，或者让少部分线程去 Db查然后构建到redis里。
解决办法:
- 1 加分布式锁
- 2 dcl 双重校验
- 3 定时器兜底
解决方案 1 加分布式锁
防止大流量进来从db构建缓存,但是没有解决缓存不一致问题,双写问题,以及并发读写问题不一致问题（这里不考虑，需要请看上面实例哦）
public Product get0(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
product = getProductFromRedis(productId, product);
if (product == null) return null;
RLock lock = redisson.getLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId);
lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
try {
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
} finally {
lock.unlock();
}
return product;
}
解决方案 2 dcl 双重校验
但加个分布式锁，确实是能解决，但是并发高的情况下，还是会有很多线程先去查redis，缓存没查到，会加锁，再排队走db。这把锁感觉没加似的，这个有没很像我们单例模式哪里？对此可以参考dcl 单例模式哪里去解决，在锁里再去判断一下，后面就不会再走db了。
//dcl 双重校验 防止大流量从db构建缓存
public Product get1(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
product = getProductFromRedis(productId, product);
if (product == null) return null;
RLock lock = redisson.getLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId);
lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
//dcl 校验从缓存里获取
product = getProductFromRedis(productId, product);
if (product == null) return null;
try {
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
} finally {
lock.unlock();
}
return product;
}
但目前很多线程这里排队等待，之后还是会走加锁这个逻辑。
1w 个线程在这里lock，然后串行，这得多慢。
解决这种办法，我们可以让试着获取锁，没获取到就从缓存里查，只要有一个线程构建成功，之后根本就不需要加锁了，直接从缓存查就 Ok…
lock.tryLock(5, TimeUnit.SECONDS);
尝试获取锁，其实也会存在问题，如果都没获取到，还是会走db查询，但这种也不大可能，大概不会出现这种问题，除非db特别拉胯，一个线程拿到锁，构建缓存构建半天…
加锁和尝试加锁都有一些优点和缺点，这种问题出现的概率一般不大，具体问题具体对待，没有哪一种方案是特别完美的。
解决方案 3 定时器兜底
有些业务缓存场景查询，可以用定时器去查结果然后缓存到redis里
有那么一段时间缓存里可能没预热数据，也可以用定时器去定时job跑数据，存redis里。
双重校验以及防止大流量从缓存构建
上面单独防止大流量从缓存构建 , 读写锁数据强一致性
组合起来就是既能强一致性又能防止大流量从db构建缓存
读缓存
public Product get2(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
product = getProductFromRedis(productId, product);
if (product == null) return null;
RLock lock = redisson.getLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId);
lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
try {
//dcl 校验从缓存里获取
product = getProductFromRedis(productId, product);
if (product == null) return null;
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId);
RLock readLock = readWriteLock.readLock();
readLock.lock(5,TimeUnit.SECONDS);
try {
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
}finally {
readLock.unlock();
}
} finally {
lock.unlock();
}
return product;
}
更新缓存
public Product update2(Product product) {
Product productResult;
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId());
RLock writeLock = readWriteLock.writeLock();
writeLock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
try {
productResult = productDao.update(product);
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
} finally {
writeLock.unlock();
}
return productResult;
}
多级缓存
我们都知道单台 redis 节点 可以抗10w 并发，像一些场景，某个直播带货，一个冷门商品，突然爆火了，瞬时 几千万流量进来，redis根本扛不住，如果我们将数据缓存到jvm里呢？
设置jvm本地缓存,以及及时更新本地缓存(用mq或者 bin log订阅,会有一点点延迟,可以接受),如果再扛不住,扩容和限流…
//ToDo 这里用map 模拟, 应该用淘汰策略的jvm本地缓存框架,如spring cache , Guava Cache
public static final Map<String,Object> LOCAL_CACHE = new ConcurrentHashMap<>();
构建缓存
public Product create3(Product product) {
Product productResult;
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId());
RLock writeLock = readWriteLock.writeLock();
writeLock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
try {
productResult = productDao.create(product);
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productResult.getId(), JSON.toJSONString(productResult),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
LOCAL_CACHE.put(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(),product);
} finally {
writeLock.unlock();
}
return productResult;
}
读取缓存
public Product get3(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
product = getProductFromRedisAndLoclCache(productId, product);
if (product == null) return null;
RLock lock = redisson.getLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId);
lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
//dcl 校验从缓存里获取
product = getProductFromRedisAndLoclCache(productId, product);
if (product == null) return null;
try {
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId);
RLock readLock = readWriteLock.readLock();
readLock.lock(5,TimeUnit.SECONDS);
try {
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
LOCAL_CACHE.put(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId,product);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
LOCAL_CACHE.put(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId,product);
}finally {
readLock.unlock();
}
} finally {
lock.unlock();
}
return product;
}
// 从redis里获取数据 和本地缓存里获取
private Product getProductFromRedisAndLoclCache(Long productId, Product product) {
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
//从jvm本地缓存虎丘
Object o = LOCAL_CACHE.get(productCacheKey);
if (o != null) {
return (Product) o;
}
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
return product;
}
如果从本地读取缓存，那我们也需要维护本地缓存，本来 db 和redis数据一致性就够麻烦了，再多一层本地缓存，意味着系统复杂性又增加。
维护本地缓存，这里我们可以使用bin log去维护，延迟性不是很高，偶尔有一点点不一致，是可以接受的。
这种缓存需要注意的是
- jvm本地cache 是需要同步更新所有的… 如果有一个没更新成功会产生脏数据，建议使用binl log订阅去更新.
- 这种方案不能解决热点中实时热点的数据,可能需要配合大数据去实时计算监控热点数据…
- 可能过一段时间就不是热点了,需要实施维护,另外jvm缓存空间是有限的,针对这种建议用另外一种针对热点的系统进行维护…
缓存穿透
上面解决了缓存击穿，缓存一致性问题，但是面对恶意攻击，如果说查一些数据我们缓存里没有，redis里也没有，我们的缓存就形同虚设。
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储 层查不到数据则不写入缓存层。 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。 造成缓存穿透的基本原因有两个：
第一， 自身业务代码或者数据出现问题。
第二， 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。
面对(缓存穿透问题) 解决方案
- 1 设置null值
- 2 布隆过滤器
这里不考虑,双写一致,并发读写,大流量缓存构建以及实时性等问题
方案 1
public static final Integer PRODUCT_CACHE_TIMEOUT = 60 * 60 * 24;
public static final String EMPTY_CACHE = "{}";
//短时间内 null 缓存
public Product get0_1(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
product = productDao.create(product);
if (product == null) {
// //读延期
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId, EMPTY_CACHE, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
redisUtil.set(RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + product.getId(), JSON.toJSONString(product),
genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return product;
}
方案 2
使用布隆过滤器，这里我用伪代码。
public Product get0_2(Long productId) throws InterruptedException {
Product product = null;
RBloomFilter<Long> bloomFilter = bloomFilter();
boolean contains = bloomFilter.contains(productId);
if (!contains){
//ToDo "非法的商品id 或者 从db查询"
product = getProductFromDb(productId, product);
if (product == null){
throw new RuntimeException("非法字符!");
}
return product;
}
String productCacheKey = RedisKeyPrefixConst.PRODUCT_CACHE + productId;
String productStr = redisUtil.get(productCacheKey);
if (!StringUtils.isEmpty(productStr)) {
if (EMPTY_CACHE.equals(productStr)) {
// //读延期
redisUtil.expire(productCacheKey, genEmptyCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
product = JSON.parseObject(productStr, Product.class);
redisUtil.expire(productCacheKey, genProductCacheTimeout(), TimeUnit.SECONDS); //读延期
}
return getProductFromDb(productId, product);
}
布隆过滤器点击查看
private RBloomFilter<Long> bloomFilter(){
RBloomFilter<Long> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("products:type");
return bloomFilter;
}
//todo 布隆过滤器数据初始化,布隆过滤器不能删除数据,必须重新初始化
@PostConstruct
private RBloomFilter<Long> init(){
RBloomFilter<Long> bloomFilter = bloomFilter();
List<Product> products = Arrays.asList(
new Product(1L, "iPhone 11"),
new Product(2L, "iPhone 11 pro"),
new Product(3L, "iPhone 11 pro max")
);
products.forEach(x-> bloomFilter.add(x.getId()));
return bloomFilter;
}
缓存雪崩
在使用缓存时，通常会对缓存设置过期时间，一方面目的是保持缓存与数据库数据的一致性，另一方面是减少冷缓存占用过多的内存空间。
但当缓存中大量热点缓存采用了相同的实效时间，就会导致缓存在某一个时刻同时实效，请求全部转发到数据库，从而导致数据库压力骤增，甚至宕机。从而形成一系列的连锁反应，造成系统崩溃等情况。
预防和解决缓存雪崩问题， 可以从以下几个方面进行着手。
-
通常的解决方案是将key的过期时间后面加上一个随机数（比如随机1-5分钟），让key均匀的失效。
-
考虑用队列或者锁的方式，保证缓存单线程写，但这种方案可能会影响并发量。
-
热点数据可以考虑不失效，后台异步更新缓存，适用于不严格要求缓存一致性的场景。
-
双key策略，主key设置过期时间，备key不设置过期时间，当主key失效时，直接返回备key值。
-
构建缓存高可用集群（针对缓存服务故障情况）。比如使用Redis Sentinel或Redis Cluster。
-
当缓存雪崩发生时，服务熔断、限流、降级等措施保障。比如使用Sentinel或Hystrix限流降级组件。
![PMP项目管理-[第十二章]采购管理](https://img-blog.csdnimg.cn/01abcb8b975b44e694335e3e1745c33c.png)
