场景

也是热点key问题,就是一个高并发访问并且缓存重建较为复杂的key突然失效了,这里的key失效可以理解为某电商平台在节日大促,同时段大量请求访问一个商品,这个商品key会存在一个固定TTL,若TTL到时了,key消失,仍有大量请求访问该商品,这个key的重建业务复杂,耗时又高。于是,请求都来到数据库拿数据,瞬间给数据库造成了巨大的压力。

解决方案

互斥锁

在发起请求未命中redis缓存时,表示此信息不存在,或过期,尝试获取锁。
若没拿到锁,表示此数据正在被更新,线程进行休眠再递归重新从缓存获取数据。
若拿到了锁,根据id查数据库,将数据信息写入redis并释放互斥锁,返回数据。
互斥锁
ps:图片来自B站黑马程序员

redis中有命令setnx key value表示key不存在就set,存在就无法赋值,这就可以应用到锁中
在这里插入图片描述

nx

对应方法setIfAbsent(),再设置过期时间,避免死锁

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private boolean tryLock(String key) {//获取锁
Boolean flag = stringRedisTemplate
.opsForValue()
.setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
//锁的存在时间,几秒就行
return BooleanUtil.isTrue(flag);//flag可能为null,进行拆箱封箱
}

模拟:封装在了queryWithMutex()中,开始店铺信息不存在redis中,当请求需要获取店铺信息时,redis没命中,那么获取锁,
进行缓存写入操作,成功后释放锁并返回数据。然后其他请求就能从redis中拿到数据了。
ps:其中有部分缓存穿透操作,请前往redis缓存穿透

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	@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@Override
public Result queryById(Long id) {
//缓存穿透
// Shop shop = queryWithPassThrough(id);
//互斥锁解决缓存击穿
Shop shop = queryWithMutex(id);
if (shop == null) {
return Result.fail("店铺不存在");
}
return Result.ok(shop);
}

public Shop queryWithMutex(Long id) {
//从redis查询商铺缓存
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;//缓存的key
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//存在直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
}
//判断命中的是否为空值
if (shopJson != null) {//shopJson==""
//返回一个错误信息
return null;
}
//4.redis中不存在,实现缓存重建
//4.1获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
Shop shop = null;
try {
boolean isLock = tryLock(lockKey);
//4.2判断是否获取成功
if (!isLock) {//获取🔒失败
//4.3失败,休眠小时间后重试查询操作(递归)
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(id);
}
//4.4成功,根据id查询数据库
shop = getById(id);
Thread.sleep(200);//模拟数据库不在本机,查询数据库会有延时
if (shop == null) {//数据库没有数据,缓存设空
//将null写入redis(缓存穿透策略)
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
//数据库中存在,存入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
//7.释放互斥锁
unLock(lockKey);
}

return shop;
}

private boolean tryLock(String key) {//获取锁
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);//时间很短
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

private void unLock(String key) {//释放锁
stringRedisTemplate.delete(key);//就是删除缓存的锁
}

锁最终需要被释放,所以try的finally需要释放锁。
理论预期,只会进行一次数据库查询,需要在高并发条件模拟大量请求到来,只有一个线程获取锁,写缓存,其他请求递归查询,等待,直到写入缓存成功,理论全部请求会通过,只是耗时问题)

redis无缓存,大量请求到来,数据库查询次数一次,并存入redis,释放锁
在这里插入图片描述

逻辑过期