redis缓存穿透和击穿解决方案,redis缓存穿透解决
00-1010 1什么是缓存崩溃2为什么要使用分布式锁3什么是Redisson 4 Spring Boot集成Redisson4.1添加maven依赖4.2配置yml4.3配置RedissonConfig5使用redis on的分布式锁解决缓存崩溃。
00-1010 A热门数据，访问量非常大。在缓存失效的那一刻，大量请求直接到存储层，导致服务崩溃。
00-1010在项目中，当存在共享资源的竞争时，为了防止并发问题，我们通常采用锁机制来控制。在单机环境下，可以使用synchronized或Lock实现；但是在分布式系统中，由于竞争的线程可能不在同一个节点上(在同一个jvm中)，所以它需要一个所有进程都能访问的锁，比如mysql、redis和zookeeper。
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Redis on是一个基于Redis的Java内存数据网格。它不仅提供了一系列分布式Java公共对象，实现了重入锁、公平锁、多锁、红锁、读写锁等，还提供了许多分布式服务。Redisson提供了使用Redis的最简单和最方便的方法。Redisson的目的是促进用户对Redis的关注点分离，让用户更专注于业务逻辑。
1 什么是缓存击穿
00-1010不再需要spring-boot-starter-data-redis依赖，但是把它们都加起来也不会出错。
！-redis on-dependency groupIdorg.redisson/groupId artifactId redis on-spring-boot-starter/artifactId版本3.17.0/version/dependency
2 为什么要使用分布式锁
spring:数据源：用户名： xx密码：
ingframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;import java.time.Duration;import java.util.Random;@EnableCaching@Configurationpublic class RedissonConfig { @Value("${spring.redis.host}") private String host; @Value("${spring.redis.port}") private String port; @Value("${spring.redis.password}") private String password; @Bean(destroyMethod = "shutdown") // bean销毁时关闭Redisson实例，但不关闭Redis服务 public RedissonClient redisson() { //创建配置 Config config = new Config(); /** * 连接哨兵：config.useSentinelServers().setMasterName("myMaster").addSentinelAddress() * 连接集群： config.useClusterServers().addNodeAddress() */ config.useSingleServer() .setAddress("redis://" + host + ":" + port) .setPassword(password) .setTimeout(5000); //根据config创建出RedissonClient实例 return Redisson.create(config); } @Bean public CacheManager RedisCacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer(); Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); // 解决查询缓存转换异常的问题 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY); /** * 新版本中om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL)已经被废弃 * 建议替换为om.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL) */ om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL); jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); // 配置序列化解决乱码的问题 RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() // 设置缓存过期时间 为解决缓存雪崩,所以将过期时间加随机值 .entryTtl(Duration.ofSeconds(60 * 60 + new Random().nextInt(60 * 10))) // 设置key的序列化方式 .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer)) // 设置value的序列化方式 .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer)); // .disableCachingNullValues(); //为防止缓存击穿，所以允许缓存null值 RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory) .cacheDefaults(config) // 启用RedisCache以将缓存 put/evict 操作与正在进行的 Spring 管理的事务同步 .transactionAware() .build(); return cacheManager; }}
5 使用Redisson的分布式锁解决缓存击穿
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.company.dubbodemo.entity.User;import com.company.dubbodemo.mapper.UserMapper;import com.company.dubbodemo.service.UserService;import org.redisson.api.RLock;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { @Resource private RedissonClient redissonClient; @Resource private UserMapper userMapper; @Override // 一定要设置sync = true开启异步，否则会导致多个线程同时获取到锁 @Cacheable(cacheNames = "user", key = "#id", sync = true) public User findById(Long id) { /** * * 加了@Cacheable之后方法体执行说明缓存中不存在所查询的数据 * 获取一把锁，只要锁的名字一样，就是同一把锁 */ /** * 注意: 如果设置了lock.lock(10,TimeUnit.SECONDS) 锁过期不会自动续期 * 1、如果我们传递了锁的过期时间，就发送给redis执行脚本，进行占锁，默认超时就是我们指定的时间 * 2、如果没有指定锁的超时时间，就使用30000L(LockWatchdogTimeout 看门狗的默认时间) * 可通过RedissonConfig-->getRedissonClient()-->config.setLockWatchdogTimeout()设置看门狗时间 * 只要占锁成功就会启动一个定时任务【就会重新给锁设置过期时间，新的时间就是看门狗的默认时间】,每隔10s都会自动续期，续期成30s * 看门狗机制 * 1、锁的自动续期，如果业务超长，运行期间自动给锁续上新的30s。不用担心因为业务时间长，锁自动过期被删除 * 2、加锁的业务只要运行完成，就不会给当前锁续期，即使不手动解锁，锁默认在30s以后自动删除 * */ RLock lock = redissonClient.getLock("redissonClient-lock"); // 对第一个线程执行方法体的线程加锁，加了@Cacheable，方法执行之后会将方法的返回值存入缓存，下一个线程直接读取缓存 lock.lock(); User user = new User(); try { user = userMapper.selectById(id); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { lock.unlock(); } return user; }}到此这篇关于详解Spring Cache使用Redisson分布式锁解决缓存击穿问题的文章就介绍到这了,更多相关Spring Cache 缓存击穿内容请搜索盛行IT以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT！
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