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news 2025/7/8 15:19:51

建筑工程管理软件,seo关键词排名网络公司,怎样做自己的国外网站,移动网站建设信息文章目录前言一、缓存使用缓存的原因二、使用缓存实现思路提出问题三、三大缓存问题缓存穿透缓存雪崩缓存击穿互斥锁实现逻辑过期时间实现总结前言本篇文章即将探索的问题（以黑马点评为辅助讲解，大家主要体会实现逻辑） 使用redis缓存的…

文章目录

前言
一、缓存
- 使用缓存的原因
二、使用缓存
- 实现思路
- 提出问题
三、三大缓存问题
- 缓存穿透
- 缓存雪崩
- 缓存击穿
- - 互斥锁实现
  - 逻辑过期时间实现
总结

前言

本篇文章即将探索的问题（以黑马点评为辅助讲解，大家主要体会实现逻辑）

使用redis缓存的原因
数据库与缓存不一致问题
三大缓存问题（缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿）。

一、缓存

缓存(Cache),就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,存储于本地代码。

例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存例3:Static final Map<K,V> map =  new HashMap(); 本地缓存

由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)会导致缓存失效;

使用缓存的原因

速度快、好用

缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力。
实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存来作为"避震器",系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术。
但是缓存也会增加代码复杂度和运营的成本。
使用Redis缓存可以很好的解决大量操作访问数据库的带来的压力，让数据处理和响应更快，提高用户体验，毕竟Redis是100000+QPS级别的。

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二、使用缓存

在一个项目中，存在一些很久不会变化的信息，如果每次访问都去数据库中读取，显然每次都要重复的动作是费时而毫无意义的。
案例：在美团等应用上的商家店铺信息，比如照片，店铺名称，店铺位置等等几乎不经常变化的信息，我们每一次访问都去数据库中获取，会导致响应慢，而且还有高并发访问量给数据库带来巨大压力，所以我们就可以将这些放入redis中，下次响应直接去redis中获取，redis的性能能够大大改善这种问题。

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实现思路

核心思路就是客户端先向Redis中获取，如果Redis中没有，再去数据库中获取，数据库中获取后，将获取的数据写入缓存，这样下一次访问就能在Redis中获取。如果数据库没有，那就是真的没有了，返回报错，比如该商铺不存在等等。

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public Shop queryWithPassThrough(Long id){String key = "cache:shop:" + 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return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}// 判断命中的是否是空值if (shopJson != null) {// 返回一个错误信息return null;}// 4.不存在，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);// 5.不存在，返回错误if (shop == null) {return Result.fail("店铺不存在！");}// 6.存在，写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));// 7.返回return shop;}

提出问题

第一次获取时Redi没有，去数据库中获取，这时候的数据肯定是准确的（排除一些数据库脏读幻读等等情况），但是这些存入Redis中的数据虽然是不经常发生改变的，但是肯定会存在改变的情况，当数据库信息改变的时候，你再去访问，还是先获取Redis中的，所以就会导致缓存更新的问题，数据库和缓存不一致的问题。

解决方案（三种常用的读写策略）：
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Cache Aside Pattern （旁路缓存）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（读写穿透） : 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（异步缓存）：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。
三种模式各有优劣，不存在最佳模式，根据具体的业务场景选择适合自己的缓存读写模式。

第一种方案常用，适合请求比较多的场景，这里综合考虑我们也使用该方案。
但是作为调用者处理上面对着三个问题：
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

先操作缓存还是先操作数据库
先删除缓存，再操作数据库：假设第一个线程先删除缓存，然后更新数据库，但是更新前有第二个线程来获取数据，它肯定先获取redis缓存，但是缓存已经被第一个线程删除，所以去数据库查询，然后将查询完的又写入redis缓存中。最后第一个线程再更新数据库，但是它更新数据库前第二个线程把原来的数据已经写入缓存了，又出现了不一致现象。
先操作数据库，再删除缓存：这种方案如果上诉场景也会出现不一致，但是第二次访问时就会一致，因为它操作完数据库后把缓存删了，所以删除缓存后，无论谁来访问肯定是要去访问数据库，然后再写入redis缓存中，实现了更新。

最终思路：
查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间，设置超时时间后会实现定缓存失效，然后后面访问数据库实现再次查询数据库并写入缓存，并设置时间，形成一个良性循环。
修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存。

public Shop queryWithPassThrough(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return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}// 判断命中的是否是空值if (shopJson != null) {// 返回一个错误信息return Result.fail("店铺不存在！");}// 4.不存在，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);// 5.不存在，返回错误if (shop == null) {// 将空值写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);return null;}// 6.存在，写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 7.返回return shop;}

@Transactionalpublic 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();}

三、三大缓存问题

缓存穿透

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。

常见两种解决方案：
缓存空对象
优点：实现简单，维护方便
缺点：1.额外的内存消耗；2.可能造成短期不一致

布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余key
缺点：1.实现复杂；2.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缓存了。
布隆过滤：布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，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，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突。
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在原来的逻辑中，我们如果发现这个数据在mysql中不存在，直接就返回404了，这样是会存在缓存穿透问题的。大家可以想想如果有人恶意攻击你的网站，多个本来不存在的数据获取同时访问，因为缓存中没有，都会直达数据库。
现在的逻辑中：如果这个数据不存在，我们不会返回404 ，还是会把这个数据写入到Redis中，并且将value设置为空，再次发起查询时，我们如果发现命中之后，判断这个value是否是null，如果是null，则是之前写入的数据，证明是缓存穿透数据，如果不是，则直接返回数据。

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    public Shop queryWithPassThrough(Long id){String key = "cache:shop:" + 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return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}// 判断命中的是否是空值if (shopJson != null) {// 返回一个错误信息return null;}// 4.不存在，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);// 5.不存在，返回错误if (shop == null) {// 将空值写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",30L,TimeUnit.MINUTES);return null;}// 6.存在，写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 7.返回return shop;}

缓存穿透的解决方案有哪些？

缓存null值
布隆过滤
增强id的复杂度，避免被猜测id规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流

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

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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（两种）：
互斥锁
逻辑过期锁

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，那么他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。

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互斥锁实现

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。

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核心思路：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。

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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);
}

 public Shop queryWithMutex(Long id)  {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;// 1、从redis中查询商铺缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");// 2、判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {// 存在,直接返回return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);}//判断命中的值是否是空值if (shopJson != null) {//返回一个错误信息return null;}// 4.实现缓存重构//4.1 获取互斥锁String lockKey = "lock:shop:" + id;Shop shop = null;try {boolean isLock = tryLock(lockKey);// 4.2 判断否获取成功if(!isLock){//4.3 失败，则休眠重试Thread.sleep(50);return queryWithMutex(id);}//4.4 成功，根据id查询数据库shop = getById(id);// 5.不存在，返回错误if(shop == null){//将空值写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);//返回错误信息return null;}//6.写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);}catch (Exception e){throw new RuntimeException(e);}finally {//7.释放互斥锁unlock(lockKey);}return shop;}

逻辑过期时间实现

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。

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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。
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因为现在redis中存储的数据的value需要带上过期时间，此时要么你去修改原来的实体类，要么你就是重新封装。

@Data
public class RedisData {private LocalDateTime expireTime;// 过期时间private Object data;// 存储的对象
}

private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
public Shop queryWithLogicalExpire( Long id ) {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;// 1.从redis查询商铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);// 2.判断是否存在if (StrUtil.isBlank(json)) {// 3.存在，直接返回return null;}// 4.命中，需要先把json反序列化为对象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();// 5.判断是否过期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {// 5.1.未过期，直接返回店铺信息return shop;}// 5.2.已过期，需要缓存重建// 6.缓存重建// 6.1.获取互斥锁String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;boolean isLock = tryLock(lockKey);// 6.2.判断是否获取锁成功if (isLock){CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( ()->{try{//重建缓存this.saveShop2Redis(id,20L);}catch (Exception e){throw new RuntimeException(e);}finally {unlock(lockKey);}});}// 6.4.返回过期的商铺信息return shop;
}