一、缓存击穿（热点Key问题）
- 个人理解：
这里先提前说一下，热点Key问题不考虑缓存穿透了，也就是不考虑命中空缓存了，因为这种一般用于活动秒杀，这些热点Key都是提前存储好的（貌似是这样的，我也不太确定~~）
1.1 问题描述
经常被查询的一个Key突然失效或者宕机了，导致重建缓存，由于是热点Key，所以有不断的线程来查和重建缓存，导致大量数据到达数据库，这种我们称为缓存击穿。
1.2 解决方案及逻辑图
1.2.1 互斥锁
解释：
如果未命中缓存，先获取互斥锁，获取锁之后要再次检查缓存，如果还是未命中进行缓存重建，这样当其他线程来的时候就会获取锁失败，这时我们让这个线程休眠一会，重新查询缓存，如果命中就返回嘛，如果没命中再次尝试获取锁，假设这次获取锁成功了，还是再次检查缓存，如果未命中重建缓存。
优点：可保证数据高一致性
缺点：性能低，可能发生死锁
🦈->逻辑图
🦈->上代码
public Shop solveCacheMutex(Long id){ // 查询redis中有无数据 String key = "cache:shop:" + id; String shopCache = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if(StrUtil.isNotBlank(shopCache)){ // 命中缓存 return JSONUtil.toBean(shopCache, Shop.class); } // 判断缓存穿透问题 - shopCaache如果为“” 命中空缓存 如果为null 需要查询数据库 if(shopCache != null){ // 命中空缓存 return null; } // 2.1未命中缓存 尝试获取互斥锁 String lockKey = "lock:shop:" + id; Shop shop = null; try { boolean lock = tryLock(lockKey); if(!lock){ // 获取锁失败 Thread.sleep(50); return solveCacheMutex(id); } // 获取锁成功 // 再次检查Redis是否有缓存 shopCache = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if(StrUtil.isNotBlank(shopCache)){ return JSONUtil.toBean(shopCache, Shop.class); } // 查询数据库 shop = getById(id); // 店铺不存在 if(shop == null){ // 将空值写入Redis stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES); return null; } // 存储Redis stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } finally { // 释放互斥锁 unLock(lockKey); } return shop; }
1.2.2 逻辑过期
解释：
为缓存key设置逻辑过期时间（就是加一个字段），假设线程1查询缓存，未命中直接返回，命中判断是否过期发现，没过期也好说直接返回数据就行，已过期，就会尝试获取锁，然后此刻开启新的线程进行缓存重建，线程1返回旧数据，其他线程获取锁失败都返回旧数据。
优点：性能高
缺点：数据可能不一致，实现复杂
🐟->逻辑图
🐟->上代码
private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10); public Shop solveCacheLogicalExpire(Long id){ // 查询redis中有无数据 String key = "cache:shop:" + id; String shopCache = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if(StrUtil.isBlank(shopCache)){ // 未命中返回null return null; } // 命中缓存 检查是否过期 // 未过期 直接返回 注意这里类型转换 RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopCache, RedisData.class); JSONObject jsonObject = (JSONObject) redisData.getData(); // 此处是将Bean对象转ObjectJson Shop shop = JSONUtil.toBean(jsonObject, Shop.class); LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime(); if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){ return shop; } // 过期 // 获取锁 String lockKey = "lock:shop:" + id; boolean lock = tryLock(lockKey); if(lock){ // 成功 // 再次检查Redis缓存是否逻辑过期 if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){ // 没过期 return shop; } // 再次检查过期 // 开启新线程 CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{ try { // 重建缓存 this.saveShop2Redis(id, 20L); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } finally { unLock(lockKey); } }); } // 返回数据 return shop; } public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds){ RedisData redisData = new RedisData(); Shop shop = getById(id); redisData.setData(shop); redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds)); stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData)); }
获取锁和释放锁逻辑
private boolean tryLock(String key){ Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS); return BooleanUtil.isTrue(flag); } // 释放锁 private void unLock(String key){ stringRedisTemplate.delete(key); }
二、缓存穿透
2.1 问题描述
查询的Key压根不存在，所以每次都未命中缓存，直接到数据库，这我们称为缓存穿透。
2.2 解决方案逻辑图
方案① 缓存空对象
方案② 布隆过滤器
2.2.1 缓存空对象
这里原理就不说了，只说下优缺点。然后上代码
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：占内存，可能造成短期数据不一致
上代码
public Shop solveCacheThrow(Long id){ // 查询redis中有无数据 String key = "cache:shop:" + id; String shopCache = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if(StrUtil.isNotBlank(shopCache)){ // 命中缓存 return JSONUtil.toBean(shopCache, Shop.class); } // 解决缓存穿透问题 - shopCaache如果为“” 命中空缓存 如果为null 查询数据库 if(shopCache != null){ // 命中空缓存 return null; } // 查询数据库 Shop shop = getById(id); // 店铺不存在 if(shop == null){ // 将空值写入Redis stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES); return null; } // 存储Redis stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES); return shop; }
2.2.2 布隆过滤器
布隆过滤器俺不会~~~
我只知道他是根据一个算法算出来数据库有没有存储该key对应数据，但是放行可能也没数据。
