Redis学习之缓存雪崩、缓存击穿及封装Redis工具类

发布时间 2023-10-06 14:26:48作者: 万事胜意k

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。

解决思路:

1.不让key同时失效

2.尽量不让Redis宕机

具体解决方案:

image-20231006141522949

缓存击穿

又叫热点key失效:

image-20231006141643331

两种解决方案:

1.互斥锁:只有一个线程会负责缓存重建,其余线程拿不到锁,就等着

2.逻辑过期:key 设置为永不过期,在 value 中记录过期时间,业务中根据这个过期时间来判断缓存是否有效;如果缓存已过期,只有一个线程能抢到锁(然后需要再次判断是否存在缓存),开启独立线程去更新缓存,然后立即返回过期数据;其他抢不到锁的线程也立即返回过期数据,不用等着锁释放。

如图:

image-20231006141755938

两种方式都使用了互斥锁来降低缓存重建的开销。

方案优缺点对比:

image-20231006141911963

封装Redis工具类

以上几种缓存常见问题的解决方案其实是和业务无关的,因此我们可以封装自己的缓存操作工具类。

基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类,满足下列需求:

  • 方法1:将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中,并且可以设置TTL过期时间

  • 方法2:将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中,并且可以设置逻辑过期时间,用于处理缓存击穿问题

  • 方法3:根据指定的key查询缓存,并反序列化为指定类型,利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题

  • 方法4:根据指定的key查询缓存,并反序列化为指定类型,需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
​
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
​
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
​
    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
​
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }
​
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
​
    public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + 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.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在,直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
​
        // 4.不存在,根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在,返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在,写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }
​
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + 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);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        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 r;
        }
        // 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){
            // 6.3.成功,开启独立线程,实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 查询数据库
                    R newR = dbFallback.apply(id);
                    // 重建缓存
                    this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return r;
    }
​
    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + 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, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
​
        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.获取锁失败,休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功,根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在,返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在,写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }
​
    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);
    }
}