一、基础知识
1、概念
大量的请求同时查询一个 key 时,此时这个key正好失效了,就会导致大量的请求都打到数据库上面去。
简单说就是热点key突然失效了,暴打mysql。
2、危害
会造成某一时刻数据库请求量过大,压力剧增。
3、解决
(1)互斥更新、随机退避、差异失效时间。
互斥更新:缓存两套数据,访问的时候总会有一套存在,避免击穿问题
随机退避:业务上规避
差异失效时间:两套缓存失效时间不同
(2)对于访问频繁的热点key,干脆就不设置过期时间
(3)互斥独占锁防止击穿
多个线程同时去查询数据库的这条数据,那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着,等第一个线程查询到了数据,然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了,就直接走缓存。
二、案例:淘宝聚划算功能实现+防止缓存击穿
1、分析过程
场景: 1、高并发,用户访问量大。 2、旧商品下线的同时,立马上线新商品。比如旧商品23:59:59下架,新商品00:00:00上架。 3、每类商品只展示固定条数。 |
|
步骤 | 说明 |
1 | 100%高并发,绝对不可以用mysql实现 |
2 | 先把mysql里面参加活动的数据抽取进redis,一般采用定时器扫描来决定上线活动还是下线取消。 |
3 | 支持分页功能,一页20条记录 |
Redis里面什么样子的数据类型支持上述功能? 答案:list |
2、entities
@Data
@ApiModel(value = "聚划算活动producet信息")
public class Product {
private Long id;
/**
* 产品名称
*/
private String name;
/**
* 产品价格
*/
private Integer price;
/**
* 产品详情
*/
private String detail;
public Product() {
}
public Product(Long id, String name, Integer price, String detail) {
this.id = id;
this.name = name;
this.price = price;
this.detail = detail;
}
}
3、Service
@Service
@Slf4j
public class JHSTaskService {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 初始化数据
*/
@PostConstruct
public void initJHS() {
log.info("启动定时器淘宝聚划算功能模拟.........." + DateUtil.now());
new Thread(() -> {
//模拟定时器,定时把数据库的特价商品,刷新到redis中
while (true) {
//模拟从数据库读取100件特价商品,用于加载到聚划算的页面中
List<Product> list = this.products();
//采用redis list数据结构的lpush来实现存储
//每次更新时,需要删除旧数据
this.redisTemplate.delete(Constants.JHS_KEY);
//lpush命令
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(Constants.JHS_KEY, list);
//间隔一分钟 执行一遍
try {
TimeUnit.MINUTES.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("runJhs定时刷新..............");
}
}, "t1").start();
}
/**
* 模拟从数据库读取100件特价商品,用于加载到聚划算的页面中
*/
public List<Product> products() {
List<Product> list = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
Random rand = new Random();
int id = rand.nextInt(10000);
Product obj = new Product((long) id, "product" + i, i, "detail");
list.add(obj);
}
return list;
}
}
4、Controller
@RestController
@Slf4j
@Api(tags = "聚划算商品列表接口")
public class JHSProductController {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 分页查询:在高并发的情况下,只能走redis查询,走db的话必定会把db打垮
* http://localhost:5555/swagger-ui.html#/jhs-product-controller/findUsingGET
*/
@RequestMapping(value = "/pruduct/find", method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation("按照分页和每页显示容量,点击查看")
public List<Product> find(int page, int size) {
List<Product> list = null;
long start = (page - 1) * size;
long end = start + size - 1;
try {
//采用redis list数据结构的lrange命令实现分页查询
list = this.redisTemplate.opsForList().range(Constants.JHS_KEY, start, end);
if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
//TODO 走DB查询
}
log.info("查询结果:{}", list);
} catch (Exception ex) {
//这里的异常,一般是redis瘫痪 ,或 redis网络timeout
log.error("exception:", ex);
//TODO 走DB查询
}
return list;
}
}
三、分析隐患和代码升级
1、隐患
2、升级Service
@PostConstruct
public void initJHSAB() {
log.info("启动AB定时器计划任务淘宝聚划算功能模拟.........." + DateUtil.now());
new Thread(() -> {
//模拟定时器,定时把数据库的特价商品,刷新到redis中
while (true) {
//模拟从数据库读取100件特价商品,用于加载到聚划算的页面中
List<Product> list = this.products();
//先更新B缓存
this.redisTemplate.delete(Constants.JHS_KEY_B);
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(Constants.JHS_KEY_B, list);
this.redisTemplate.expire(Constants.JHS_KEY_B, 20L, TimeUnit.DAYS);
//再更新A缓存
this.redisTemplate.delete(Constants.JHS_KEY_A);
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(Constants.JHS_KEY_A, list);
this.redisTemplate.expire(Constants.JHS_KEY_A, 15L, TimeUnit.DAYS);
//间隔一分钟 执行一遍
try {
TimeUnit.MINUTES.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("runJhs定时刷新..............");
}
}, "t1").start();
}
3、升级Controller
@RequestMapping(value = "/pruduct/findab", method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation("按照分页和每页显示容量,点击查看AB")
public List<Product> findAB(int page, int size) {
List<Product> list = null;
long start = (page - 1) * size;
long end = start + size - 1;
try {
//采用redis list数据结构的lrange命令实现分页查询
// 先查询缓存A,A失效了再查缓存B
list = this.redisTemplate.opsForList().range(Constants.JHS_KEY_A, start, end);
if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
log.info("=========A缓存已经失效了,记得人工修补,B缓存自动延续5天");
//用户先查询缓存A(上面的代码),如果缓存A查询不到(例如,更新缓存的时候删除了),再查询缓存B
this.redisTemplate.opsForList().range(Constants.JHS_KEY_B, start, end);
}
log.info("查询结果:{}", list);
} catch (Exception ex) {
//这里的异常,一般是redis瘫痪 ,或 redis网络timeout
log.error("exception:", ex);
//TODO 走DB查询
}
return list;
}