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缓存击穿

和缓存穿透不同的是,缓存击穿是指:缓存中没有,但是数据库中存在的热点数据。

例如:首页的热点新闻,并发访问量非常大的热点数据,如果缓存过期失效,服务器会去查询DB,这时候如果大量的并发去查询DB,可能会瞬间压垮DB。

画了个简图,如下所示:

Redis分布式锁如何防止缓存击穿

解决方案:DB查询加分布式锁

未加锁的情况

解决问题之前,先看一下不做处理的代码和运行情况。

根据商品ID查询商品详情代码

Redis分布式锁如何防止缓存击穿

清空Redis缓存,开启5个线程去并发访问测试,测试代码如下:

Redis分布式锁如何防止缓存击穿


我们预期希望DB只查询一次,后面4个查询从Redis缓存中取就行,但是结果:
Redis分布式锁如何防止缓存击穿
没有加分布式锁,结果也在意料之中,但是这样容器给DB造成很大压力。

如果是单台服务器,直接使用Java的同步锁即可

Redis分布式锁如何防止缓存击穿

遗憾的是,通常后端是会部署集群的,Java的同步锁可没办法实现分布式锁。

Redis分布式锁解决缓存击穿

Java的内置锁只能应用在单台机器上,无法实现分布式,可以巧用Redis来实现分布式锁

加了分布式锁后的代码

//根据ID查询商品
@GetMapping("/{id}")
public R id(@PathVariable String id){
	//先查Redis缓存
	Object o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
	if (o != null) {
		//命中缓存
		System.err.println("id:"+id+",命中redis缓存...");
		return R.success(o);
	}

	//缓存未命中 查询数据库
	String lockKey = "lock" + id;
	//加锁,10s后过期
	for (;;) {
		if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, System.currentTimeMillis(), 10L, TimeUnit.SECONDS)) {
			//加锁成功的线程,再次检查
			o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
			if (o != null) {
				//命中缓存
				System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:"+id+",命中redis缓存...");
				//释放锁
				redisTemplate.delete(lockKey);
				return R.success(o);
			}

			//仍未命中
			System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:" + id + ",查询DB...");
			Goods goods = goodsMapper.selectById(id);
			//结果存入Redis
			redisTemplate.opsForValue().set(id, goods);
			//释放锁
			redisTemplate.delete(lockKey);
			return R.success(goods);
		}
		//竞争不到锁,暂时让出CPU资源
		Thread.yield();
	}
}

启动5个线程,并发访问,结果如下图:

Redis分布式锁如何防止缓存击穿

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