4-Redis篇-4

16- 什么是缓存雪崩 ? 怎么解决 ?

缓存雪崩/缓存失效 指的是大量的缓存在同一时间失效，大量请求落到数据库 导致数据库瞬间压力飙升。

造成这种现象的 原因是，key的过期时间都设置成一样了。

解决方案是，key的过期时间引入随机因素

17- 数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ?

配置Redis的内容淘汰策略为LFU算法 , 这样会把使用频率较低的数据淘汰掉 , 留下的数据都是热点数据

18- Redis分布式锁如何实现 ?

Redis分布式锁主要依靠一个SETNX指令实现的 , 这条命令的含义就是“SET if Not Exists”，即不存在的时候才会设置值。

只有在key不存在的情况下，将键key的值设置为value。如果key已经存在，则SETNX命令不做任何操作。

这个命令的返回值如下。

• 命令在设置成功时返回1。
• 命令在设置失败时返回0。

假设此时有线程A和线程B同时访问临界区代码，假设线程A首先执行了SETNX命令，并返回结果1，继续向下执行。而此时线程B再次执行SETNX命令时，返回的结果为0，则线程B不能继续向下执行。只有当线程A执行DELETE命令将设置的锁状态删除时，线程B才会成功执行SETNX命令设置加锁状态后继续向下执行

Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");

当然我们在使用分布式锁的时候也不能这么简单, 会考虑到一些实际场景下的问题 , 例如 :

1. 死锁问题在使用分布式锁的时候, 如果因为一些原因导致系统宕机, 锁资源没有被释放, 就会产生死锁解决的方案 : 上锁的时候设置锁的超时时间 Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe", 30, TimeUnit.SECONDS);
2. 锁超时问题如果业务执行需要的时间, 超过的锁的超时时间 , 这个时候业务还没有执行完成, 锁就已经自动被删除了其他请求就能获取锁, 操作这个资源 , 这个时候就会出现并发问题 , 解决的方案 :

1. 引入Redis的watch dog机制, 自动为锁续期
2. 开启子线程 , 每隔20S运行一次, 重新设置锁的超时时间

3. 归一问题如果一个线程获取了分布式锁, 但是这个线程业务没有执行完成之前 , 锁被其他的线程删掉了 , 又会出现线程并发问题 , 这个时候就需要考虑归一化问题就是一个线程执行了加锁操作后，后续必须由这个线程执行解锁操作，加锁和解锁操作由同一个线程来完成。为了解决只有加锁的线程才能进行相应的解锁操作的问题，那么，我们就需要将加锁和解锁操作绑定到同一个线程中，可以使用ThreadLocal来解决这个问题 , 加锁的时候生成唯一标识保存到ThreadLocal , 并且设置到锁的值中 , 释放锁的时候, 判断线程中的唯一标识和锁的唯一标识是否相同, 只有相同才会释放

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
 @Autowired
 private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
 @Override
 public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
     String uuid = UUID.randomUUID().toString();
     threadLocal.set(uuid);
     return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
 }
 @Override
 public void releaseLock(String key){
     //当前线程中绑定的uuid与Redis中的uuid相同时，再执行删除锁的操作
     if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
       stringRedisTemplate.delete(key);   
     }
 }
}

4. 可重入问题当一个线程成功设置了锁标志位后，其他的线程再设置锁标志位时，就会返回失败。还有一种场景就是在一个业务中, 有个操作都需要获取到锁, 这个时候第二个操作就无法获取锁了 , 操作会失败例如 : 下单业务中, 扣减商品库存会给商品加锁, 增加商品销量也需要给商品加锁 , 这个时候需要获取二次锁第二次获取商品锁就会失败 , 这就需要我们的分布式锁能够实现可重入实现可重入锁最简单的方式就是使用计数器 , 加锁成功之后计数器 + 1 , 取消锁之后计数器 -1 , 计数器减为0 , 真正从Redis删除锁

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
 @Autowired
 private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
 private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
 @Override
 public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
     Boolean isLocked = false;
     if(threadLocal.get() == null){
         String uuid = UUID.randomUUID().toString();
      threadLocal.set(uuid);
         isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
     }else{
         isLocked = true;   
     }
     //加锁成功后将计数器加1
     if(isLocked){
         Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
         threadLocalInteger.set(count++);
     }
     return isLocked;
 }
 @Override
 public void releaseLock(String key){
     //当前线程中绑定的uuid与Redis中的uuid相同时，再执行删除锁的操作
     if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
         Integer count = threadLocalInteger.get();
         //计数器减为0时释放锁
         if(count == null || --count <= 0){
           stringRedisTemplate.delete(key);      
         }
     }
 }
}

5. 阻塞与非阻塞问题在使用分布式锁的时候 , 如果当前需要操作的资源已经加了锁, 这个时候会获取锁失败, 直接向用户返回失败信息 , 用户的体验非常不好 , 所以我们在实现分布式锁的时候, 我们可以将后续的请求进行阻塞，直到当前请求释放锁后，再唤醒阻塞的请求获得分布式锁来执行方法。具体的实现就是参考自旋锁的思想, 获取锁失败自选获取锁, 直到成功为止 , 当然为了防止多条线程自旋带来的系统资料消耗, 可以设置一个自旋的超时时间 , 超过时间之后, 自动终止线程 , 返回失败信息

19- 你的项目中哪里用到了分布式锁

在我最近做的一个项目中 , 我们在任务调度的时候使用了分布式锁

早期我们在进行定时任务的时候我们采用的是SpringTask实现的 , 在集群部署的情况下, 多个节点的定时任务会同时执行 , 造成重复调度 , 影响运算结果, 浪费系统资源

这里为了防止这种情况的发送, 我们使用Redis实现分布式锁对任务进行调度管理 , 防止重复任务执行

后期因为我们系统中的任务越来越多 , 执行规则也比较多 , 而且单节点执行效率有一定的限制 , 所以定时任务就切换成了XXL-JOB , 系统中就没有再使用分布式锁了