一、什么是缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿?

缓存穿透: 缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库

缓存雪崩:缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力

缓存击穿: 缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿都是 Redis中比较常见的场景,同时也是面试高频必问点,很有意思,Redis 不是一般的强!

三、缓存的更新策略

缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西,主要是因为内存数据宝贵,当我们向redis插入太多数据,此时就可能会导致缓存中的数据过多,所以redis会对部分数据进行更新,或者把他叫为淘汰更合适。

三种更新策略

  • 内存淘汰策略: redis自动进行,当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候,会自动触发淘汰机制,淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)
  • 超时剔除: 当我们给redis设置了过期时间ttl之后,redis会将超时的数据进行删除,方便咱们继续使用缓存
  • 主动更新: 我们可以手动调用方法把缓存删掉,通常用于解决缓存和数据库不一致问题

在这里插入图片描述

⛅数据库与内存不一致的解决方案

由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,

其后果是:用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢

有如下几种方案

Cache Aside Pattern 人工编码方式:缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存,也称之为双写方案

Read/Write Through Pattern : 由系统本身完成,数据库与缓存的问题交由系统本身去处理

Write Behind Caching Pattern :调用者只操作缓存,其他线程去异步处理数据库,实现最终一致

在这里插入图片描述

⛄数据库与内存不一致应该采用什么方案

综合考虑使用方案一,但是方案一调用者如何处理呢?这里有几个问题

操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑:

如果采用第一个方案,那么假设我们每次操作数据库后,都操作缓存,但是中间如果没有人查询,那么这个更新动作实际上只有最后一次生效,中间的更新动作意义并不大,我们可以把缓存删除,等待再次查询时,将缓存中的数据加载出来

  • 删除缓存还是更新缓存?

    • 更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多
    • 删除缓存:更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存
  • 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败?

    • 单体系统,将缓存与数据库操作放在一个事务
    • 分布式系统,利用TCC等分布式事务方案

应该具体操作缓存还是操作数据库,我们应当是先操作数据库,再删除缓存,原因在于,如果你选择第一种方案,在两个线程并发来访问时,假设线程1先来,他先把缓存删了,此时线程2过来,他查询缓存数据并不存在,此时他写入缓存,当他写入缓存后,线程1再执行更新动作时,实际上写入的就是旧的数据,新的数据被旧数据覆盖了。

  • 先操作缓存还是先操作数据库?
    • 先删除缓存,再操作数据库
    • 先操作数据库,再删除缓存

在这里插入图片描述

实现商家 数据库和缓存双写一致性

修改数据时,先修改数据库,再删除缓存,即可达到双写一致性

@Override
@Transactional(rollbackFor = {Exception.class})
public ResultBean<Integer> update(ShopEntity param) {
    Long id = param.getId();
    if (id != null) {
        return ResultBean.create(-1, "商铺id不允许为空!");
    }
    //1. 更新数据库
    updateById(param);

    //2. 删除缓存
    stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
    return ResultBean.create(0, "success", 1);
}

四、实战开发解决缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿

✒️缓存穿透解决方案

缓存穿透:缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。

缓存穿透常见解决方案:

  • 缓存空对象
    • 优点:实现简单,维护方便
    • 缺点:
      • 额外的内存消耗
      • 可能造成短期的不一致
  • 布隆过滤
    • 优点:内存占用较少,没有多余 key
    • 缺点:
      • 实现复杂
      • 存在误判可能

缓存空对象思路分析:

当我们客户端访问不存在的数据时,先请求redis,但是此时redis中没有数据,此时会访问到数据库,但是数据库中也没有数据,这个数据穿透了缓存,直击数据库,我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高,如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据,这些请求就都会访问到数据库,简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在,我们也把这个数据存入到redis中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到数据库了

布隆过滤思路分析

布隆过滤器其实采用的是哈希思想解决的这个问题,通过一个庞大的二进制数组,走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在,如果布隆过滤器存在,则放行,这个请求会直接去请求redis,哪怕是此时redis中数据过期了,但是数据库中一定存在这个数据,在数据库查询出来这个数据,再存入redis

假设布隆过滤器判断这个数据不存在,则直接返回。

这种优点在于节约空间,存在误判的可能, 原因在于:布隆过滤器走的是哈希思想,只要哈希思想,就可能出现哈希冲突

在这里插入图片描述

编码解决缓存击穿问题

思路:如果要查询的数据不存在,那么还是要把它写入redis,并且把redis值设置为空,当再次发起请求时,我们判断如果命中不等于null,那么就是缓存值,直接返回null,提升信息不存在即可,反之,则存入redis数据库,并设置过期时间。

@Override
    public ResultBean<ShopDTO> queryById(Long id) {
        try {
            // 解决缓存穿透
            ShopEntity shopEntity = queryWithPassThrough(id);
            if (shopEntity == null) {
                return ResultBean.create(-1, "店铺信息不存在!");
            }
            return ResultBean.create(0, "success", BeanUtil.toBean(shopEntity, ShopDTO.class));
        } catch (Exception e) {
            log.error("获取商品详情失败! e ==> {}", e);
            return null;
        }
    }

    public ShopEntity queryWithPassThrough(Long id) {
        //1. 设置key
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        //2. 从redis中获取该key是否存在,如果存在,直接返回,如果为空,直接返回null
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        //2.1 存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            return JSONUtil.toBean(shopJson, ShopEntity.class);
        }

        //判断命中的是否为空值
        if (shopJson != null) {
            return null;
        }

        //3. 如果不存在,从数据库中查询
        ShopEntity shopEntity = getById(id);
        //4. 数据库中的如果为空,则存入 redis空值,来防止缓存穿透
        if (shopEntity == null) {
            //4.1 存入空值
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shopEntity), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //5. 返回商家对象
        return shopEntity;
    }

⚠️缓存雪崩解决方案

缓存雪崩:缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力

解决方案:

  • 给不同的Key的TTL添加随机值
  • 利用Redis集群提高服务的可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存

在这里插入图片描述

缓存雪崩,最常用的就是我们设置redis中的key的过期时间,设置随机一点,防止大面积key失效

为Redis添加集群,主从复制,哨兵模式等 具体可参考: Redis 进阶 – 搭建主从复制及哨兵模式集群

⚡缓存击穿解决方案

缓存击穿:缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种:

  • 互斥锁
  • 逻辑过期

逻辑分析:

假设线程1在查询缓存之后,本来应该去查询数据库,然后把这个数据重新加载到缓存的,此时只要线程1走完这个逻辑,其他线程就都能从缓存中加载这些数据了,但是假设在线程1没有走完的时候,后续的线程2,线程3,线程4同时过来访问当前这个方法, 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据,那么它们就会同一时刻来访问查询缓存都没查到,接着同一时间去访问数据库,同时的去执行数据库代码,对数据库访问压力过大

在这里插入图片描述

解决方案一:互斥锁解决

因为锁能实现互斥性。假设线程过来,只能一个人一个人的来访问数据库,从而避免对于数据库访问压力过大,但这也会影响查询的性能,因为此时会让查询的性能从并行变成了串行,我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问,他查询缓存没有命中,但是此时他获得到了锁的资源,那么线程1就会一个人去执行逻辑,假设现在线程2过来,线程2在执行过程中,并没有获得到锁,那么线程2就可以进行到休眠,直到线程1把锁释放后,线程2获得到锁,然后再来执行逻辑,此时就能够从缓存中拿到数据了。

在这里插入图片描述

解决方案二:逻辑过期方案

之所以会出现这个缓存击穿问题,主要原因是在于我们对key设置了过期时间,假设我们不设置过期时间,其实就不会有缓存击穿的问题,但是不设置过期时间,这样数据不就一直占用我们内存了吗,我们可以采用逻辑过期方案。

我们把过期时间设置在 redis的value中注意:这个过期时间并不会直接作用于redis,而是我们后续通过逻辑去处理。

假设线程1去查询缓存,然后从value中判断出来当前的数据已经过期了,此时线程1去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞,获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑,直到新开的线程完成这个逻辑后,才释放锁, 而线程1直接进行返回,假设现在线程3过来访问,由于线程线程2持有着锁,所以线程3无法获得锁,线程3也直接返回数据,只有等到新开的线程2把重建数据构建完后,其他线程才能走返回正确的数据。

这种方案巧妙在于,异步的构建缓存,缺点在于在构建完缓存之前,返回的都是脏数据。

类似于逻辑删除

在这里插入图片描述

两者对比

互斥锁方案: 由于保证了互斥性,所以数据一致,且实现简单,因为仅仅只需要加一把锁而已,也没其他的事情需要操心,所以没有额外的内存消耗,缺点在于有锁就有死锁问题的发生,且只能串行执行性能肯定受到影响

逻辑过期方案: 线程读取过程中不需要等待,性能好,有一个额外的线程持有锁去进行重构数据,但是在重构数据完成前,其他的线程只能返回之前的数据,且实现起来麻烦。

在这里插入图片描述

利用互斥锁解决缓存击穿

相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言,现在的方案是 进行查询之后,如果从缓存没有查询到数据,则进行互斥锁的获取,获取互斥锁后,判断是否获得到了锁,如果没有获得到,则休眠,过一会再进行尝试,直到获取到锁为止,才能进行查询

如果获取到了锁的线程,再去进行查询,查询后将数据写入redis,再释放锁,返回数据,利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑,防止缓存击穿

操作锁的代码:

核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁,该方法含义是redis中如果没有这个key,则插入成功,返回1,在stringRedisTemplate中返回true, 如果有这个key则插入失败,则返回0,在stringRedisTemplate返回false,我们可以通过true,或者是false,来表示是否有线程成功插入key,成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。

   public boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "0", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    public void unLock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

缓存穿透核心解决 互斥锁代码

@Override
    public ResultBean<ShopDTO> queryById(Long id) {
        try {
            // 解决缓存穿透
//            ShopEntity shopEntity = queryWithPassThrough(id);

            //解决缓存击穿
            ShopEntity shopEntity = queryWithPassMutex(id);
            if (shopEntity == null) {
                return ResultBean.create(-1, "店铺信息不存在!");
            }
            return ResultBean.create(0, "success", BeanUtil.toBean(shopEntity, ShopDTO.class));
        } catch (Exception e) {
            log.error("获取商品详情失败! e ==> {}", e);
            return null;
        }
    }

    public ShopEntity queryWithPassMutex(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1. 从redis中查询是否存在缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2. 判断是否存在,存在返回即可
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            return JSONUtil.toBean(shopJson, ShopEntity.class);
        }
        //2.1 判断是否命中的空值
        if (shopJson != null) {
            return null;
        }
        ShopEntity shopEntity = null;

        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        try {
            //3.实现缓存重建
            //3.1. 获取锁
            boolean lock = tryLock(lockKey);
            //3.2 判断是否获取成功
            if (!lock) {
                //3.3 失败,则休眠重试
                Thread.sleep(10);
                queryWithPassMutex(id);
            }

            //3.4 成功,则根据id查询
            shopEntity = getById(id);
            //3.5 模拟延迟重建
            Thread.sleep(5);
            //3.6 如果为null,写入空值
            if (shopEntity == null) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            }
            //3.7 存在,存入redis中并设置过期时间
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shopEntity), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //3.8 释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }
        //4. 返回商铺对象
        return shopEntity;
    }

利用逻辑过期解决缓存击穿

思路分析:

当用户开始查询redis时,判断是否命中,如果没有命中则直接返回空数据,不查询数据库,而一旦命中后,将value取出,判断value中的过期时间是否满足,如果没有过期,则直接返回redis中的数据,如果过期,则在开启独立线程后直接返回之前的数据,独立线程去重构数据,重构完成后释放互斥锁。

public ShopEntity queryWithLogicalExpire(Long id) {
    String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
    //1. 从redis中查询是否存在缓存
    String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    //2. 判断是否存在,不存在返回null即可
    if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
        return null;
    }
    //3. 命中,把json反序列化为对象
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
    LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();

    ShopEntity shopEntity = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), ShopEntity.class);
    //4. 判断是否过期
    if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
        //4.1 如果未过期,直接返回即可
        return shopEntity;
    }

    //4.2 如果已过期,需要缓存重建
    //5. 缓存重建
    //5.1 获取互斥锁
    String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
    boolean lock = tryLock(lockKey);
    if (lock) {
        //5.3 成功,开启线程,实现缓存重建
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
            try {
                this.saveShopRedis(id, 20L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                unLock(lockKey);
            }
        });
    }

    //5.4 失败,直接返回结果
    return shopEntity;
}

public void saveShopRedis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
    //1. 查询店铺数据
    ShopEntity shop = getById(id);
    Thread.sleep(200);
    //2. 封装逻辑过期时间
    RedisData redisData = new RedisData();
    redisData.setData(shop);
    redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));

    //3. 存入redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));

}

五、使用 Apache Jmeter对缓存击穿 进行压力测试

缓存击穿也叫做热点key 数据,我们使用压力测试工具对其进行测试。

Jmeter是一个测试工具,主要用来进行压力测试

下载Jmeter

我们使用Jmeter对接口进行压力测试,下载Jmeter Jmeter官网

选择下载绿色解压版,下载完成后进行解压即可

测试接口

双击 bin 目录下 的 jmeter.bat 启动 Jmeter

在这里插入图片描述

设置语言为中文显示

在这里插入图片描述

进入界面,新建测试计划 --> 右击新建线程组

在这里插入图片描述

设置线程组参数

在这里插入图片描述

添加http请求

在这里插入图片描述

右击http请求添加监视器 结果树 与 汇报

查看结果即可,吞吐量达到了 89/s, 偏差 232 还可以,基本差不多 100左右的QPS

六、封装工具类

为了方便后期更多的业务需要做缓存穿透、击穿 我们将其封装为工具类,减少了不必要的代码,以及增加了可扩展性

工具类代码已上传,需要自取: 工具类代码

替换后自行测试即可。

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 猿创征文 微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿 的简单介绍,缓存是我们比较常用的技术,在解决一些高并发场景下,我们巧妙的使用缓存可以极大的减轻服务器的压力缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿在面试中是常见高频题目,同时也是我们开发必备的技能。 从而提高系统的高可用性,Redis基于内存并且是单线程的,所以说非常的快 ! Redis缓存数据库很重要!

如果这篇【文章】有帮助到你,希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍,创作不易,如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱,也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️,我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝!

Logo

华为云1024程序员节送福利,参与活动赢单人4000元礼包,更有热门技术干货免费学习

更多推荐