缓存击穿，双缓存处理策略

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缓存击穿

某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

场景：商品列表，商品详情展示销量，库存等

大多解决方案

• 加互斥锁。在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。

• 热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。

缺点：两种方案问题是能解决，但不是很漂亮，会产生阻塞，增加额外处理资源问题

双缓存处理策略

对于热点 key 可以设置一级，二级缓存；二级缓存可以设置较长的过期时间（甚至不过期），当一级缓存过期时，加锁从数据库中获取最新值，并且更新一级，二级缓存；同时没获得锁的线程直接读取二级缓存返回。

请求 一级缓存 二级缓存 MySQL 查询 缓存失效，加锁获取最新值，并且更新一级，二级缓存 查询 缓存失效，获取锁失败，读取二级缓存 更新 更新 请求 一级缓存 二级缓存 MySQL

 

代码实现

public List<GoodsRespDTO> findGoodsList() {
    String key = "page:homepage:goods";
	List<GoodsRespDTO> respDto = myRedis.get(key);
	if(respDto != null) {
		return respDto;
	}
	// 双缓存机制，加锁更新缓存
    Lock lock = myRedis.getLock(key + ":update");
    if (lock.tryLock(-1, 5000)) {
        try {
        		// 查询数据库逻辑
                respDto = selectMySQL();
                if(respDto != null) {
                    // 更新一级缓存
                    myRedis.set(key, respDto, 3000);
                    // 更新二级缓存
                    myRedis.set(key + ":L2Cache", respDto, 8500);
                }
                return respDto;
            }
        } finally {
            lock.unLock();
        }
    }
    // 二级缓存
    return myRedis.get(key + ":L2Cache");
}

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