Redis-实战篇-缓存击穿问题及解决方案

1、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。

2、常见的解决方案有两种：

2.1、互斥锁

2.2、逻辑过期

2.3、两种方案对比

3、利用互斥锁解决缓存击穿问题

需求：修改根据id查询商铺的业务，基于互斥锁方式来解决缓存击穿问题

3.1、ShopServiceImpl.java

package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * 

 *  服务实现类
 * 
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1、从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3、存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }

        //判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            return Result.fail("店铺不存在!");
        }

        //4.实现缓存重建
        //4.1、获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            //4.2、判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                //4.3、失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryById(id);
            }

            //4.4、不存在，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建延时
            Thread.sleep(200);
            //5、数据库不存在，返回错误
            if (shop == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return Result.fail("店铺不存在!");
            }
            //6、存在，写入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);
        }

        //8、返回
        return Result.ok(shop);
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1、更新数据库
        updateById(shop);
        //2、删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }
}

3.2、使用 jmeter.bat 测试高并发

删除redis中的缓存，开启并发测试

2024-06-26 19:48:17.421 DEBUG 19720 --- [io-8081-exec-46] com.hmdp.mapper.ShopMapper.selectById    : ==>  Preparing: SELECT id,name,type_id,images,area,address,x,y,avg_price,sold,comments,score,open_hours,create_time,update_time FROM tb_shop WHERE id=?
2024-06-26 19:48:17.422 DEBUG 19720 --- [io-8081-exec-46] com.hmdp.mapper.ShopMapper.selectById    : ==> Parameters: 1(Long)
2024-06-26 19:48:17.424 DEBUG 19720 --- [io-8081-exec-46] com.hmdp.mapper.ShopMapper.selectById    : <==      Total: 1

我们发现只查询数据库一次，证明互斥锁方案成功，并没有所有的请求都打到数据库

4、利用逻辑过期解决缓存击穿问题

需求：修改根据id查询商铺的业务，基于逻辑过期方式来解决缓存击穿问题