SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 这篇文章是关于如何在SpringBoot应用中整合Redis并处理分布式场景下的缓存问题,包括缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。文章详细讨论了在分布式情况下如何添加分布式锁来解决缓存击穿问题,提供了加锁和解锁的实现过程,并展示了使用JMeter进行压力测试来验证锁机制有效性的方法。

文章目录

    • 前言
    • 1、分布式情况下如何加锁
    • 2、具体实现过程
    • 3、测试
      • 3.1 一个服务按照多个端口同时启动
      • 3.2 使用jmeter进行压测

前言

上一篇实现了单体应用下如何上锁,这一篇主要说明如何在分布式场景下上锁

上一篇地址:加锁

1、分布式情况下如何加锁

需要注意的点是: 在上锁和释放锁的过程中要保证原子性操作

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2、具体实现过程

核心是上锁和解锁的过程

关于解锁使用脚本参考:SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

//上锁过程
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);

//解锁过程、需要 调用脚本
String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then  return redis.call(\"del\",KEYS[1]) else return 0 end";
Long lock1 = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonDbWithSpringCache() {
        //占分布式锁.redis中占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
        if (lock) {
            System.out.println("加锁成功......");
            try {
                //加锁成功...执行业务
                dataFromDb = getCategoriesDb();
            } finally {
                //删除锁
                String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then  return redis.call(\"del\",KEYS[1]) else return 0 end";
                Long lock1 = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;

        } else {
            //加锁失败...重试.synchronized  休眠100ms重试
            System.out.println("加锁失败......");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {

            }
            //自旋方式
            return getCatalogJsonDbWithSpringCache();
        }

    }

3、测试

3.1 一个服务按照多个端口同时启动

模拟分布式情况、将一个服务按照多个端口同时启动

具体过程

  • 1 首先,点击修改运行配置在这里插入图片描述

  • 2 将你的项目配置的右上角的Allowl parallel run勾上(允许多启动)在这里插入图片描述

  • 3 将你的项目配置复制一份重启个名字,添加上-Dserver.port=端口号
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 4 启动项目
    在这里插入图片描述

3.2 使用jmeter进行压测

请求的基本配置

在这里插入图片描述

测试情况
模拟的基本前提: redis中没有缓存数据

上锁成功的情况下、 三个服务中只会出现一次查询数据库、其余接口请求从redis中拿取数据.

下方是测试截图、符合预期情况 、上锁成功

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

redis中缓存的数据
在这里插入图片描述

相关文章
|
4月前
|
缓存 数据库连接 数据库
缓存三剑客(穿透、击穿、雪崩)
缓存穿透指查询数据库和缓存中都不存在的数据,导致请求直接冲击数据库。解决方案包括缓存空对象和布隆过滤器。缓存击穿是大量请求访问同一个失效的热点数据,使数据库瞬间压力剧增,解决方法有提前预热、设置永不过期、加锁限流等。缓存雪崩是大量key同时失效,导致所有请求直达数据库,可通过引入随机过期时间缓解。三者分别对应单点爆破、全面崩塌等问题,需根据场景选择合适策略优化系统性能与稳定性。
318 0
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
如何解决缓存击穿?
缓存击穿是指热点数据失效时大量请求直接冲击数据库,可能导致系统崩溃。解决方案包括:永不过期策略避免缓存失效瞬间的穿透;互斥锁控制并发访问;热点预热提前刷新缓存;熔断降级在数据库压力大时返回默认值;二级缓存降低Redis压力。实际中常组合使用多种方案,如热点预热+互斥锁+熔断降级,以提升系统稳定性与性能。
566 0
|
1月前
|
缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡:Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型(LLM)部署架构中,缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长,如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库,因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项,已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
185 1
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
|
1月前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
|
2月前
|
NoSQL Java 调度
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
分布式锁是分布式系统中用于同步多节点访问共享资源的机制,防止并发操作带来的冲突。本文介绍了基于Spring Boot和Redis实现分布式锁的技术方案,涵盖锁的获取与释放、Redis配置、服务调度及多实例运行等内容,通过Docker Compose搭建环境,验证了锁的有效性与互斥特性。
201 0
分布式锁与分布式锁使用 Redis 和 Spring Boot 进行调度锁(不带 ShedLock)
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis缓存和分布式锁
Redis 是一种高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力,通过缓存热点数据提高查询效率,支持高并发访问。此外,Redis 还可用于实现分布式锁,解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案,以及 Redlock 算法等关键技术。
|
3月前
|
缓存 监控 安全
告别缓存击穿!Go 语言中的防并发神器:singleflight 包深度解析
在高并发场景中,多个请求同时访问同一资源易导致缓存击穿、数据库压力过大。Go 语言提供的 `singleflight` 包可将相同 key 的请求合并,仅执行一次实际操作,其余请求共享结果,有效降低系统负载。本文详解其原理、实现及典型应用场景,并附示例代码,助你掌握高并发优化技巧。
291 0
|
4月前
|
缓存 NoSQL 数据库
什么是缓存击穿
缓存击穿是指热点缓存key突然失效,导致大量并发请求直接冲击数据库,造成巨大压力。常见于高并发场景,如热门商品信息失效时。解决方法包括设置热点key永不过期、使用分布式锁、预热数据、熔断降级等,以保障系统稳定性。
591 0