Redis分布式鎖防止緩存擊穿的實現(xiàn)
緩存擊穿
和緩存穿透不同的是,緩存擊穿是指:緩存中沒有,但是數(shù)據(jù)庫中存在的熱點數(shù)據(jù)。
例如:首頁的熱點新聞,并發(fā)訪問量非常大的熱點數(shù)據(jù),如果緩存過期失效,服務器會去查詢DB,這時候如果大量的并發(fā)去查詢DB,可能會瞬間壓垮DB。
畫了個簡圖,如下所示:
解決方案:DB查詢加分布式鎖。
未加鎖的情況
解決問題之前,先看一下不做處理的代碼和運行情況。
根據(jù)商品ID查詢商品詳情代碼
清空Redis緩存,開啟5個線程去并發(fā)訪問測試,測試代碼如下:
我們預期希望DB只查詢一次,后面4個查詢從Redis緩存中取就行,但是結果:
沒有加分布式鎖,結果也在意料之中,但是這樣容器給DB造成很大壓力。
如果是單臺服務器,直接使用Java的同步鎖即可
遺憾的是,通常后端是會部署集群的,Java的同步鎖可沒辦法實現(xiàn)分布式鎖。
Redis分布式鎖解決緩存擊穿
Java的內(nèi)置鎖只能應用在單臺機器上,無法實現(xiàn)分布式,可以巧用Redis來實現(xiàn)分布式鎖。
加了分布式鎖后的代碼
//根據(jù)ID查詢商品 @GetMapping("/{id}") public R id(@PathVariable String id){ //先查Redis緩存 Object o = redisTemplate.opsForValue().get(id); if (o != null) { //命中緩存 System.err.println("id:"+id+",命中redis緩存..."); return R.success(o); } //緩存未命中 查詢數(shù)據(jù)庫 String lockKey = "lock" + id; //加鎖,10s后過期 for (;;) { if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, System.currentTimeMillis(), 10L, TimeUnit.SECONDS)) { //加鎖成功的線程,再次檢查 o = redisTemplate.opsForValue().get(id); if (o != null) { //命中緩存 System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:"+id+",命中redis緩存..."); //釋放鎖 redisTemplate.delete(lockKey); return R.success(o); } //仍未命中 System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:" + id + ",查詢DB..."); Goods goods = goodsMapper.selectById(id); //結果存入Redis redisTemplate.opsForValue().set(id, goods); //釋放鎖 redisTemplate.delete(lockKey); return R.success(goods); } //競爭不到鎖,暫時讓出CPU資源 Thread.yield(); } }
啟動5個線程,并發(fā)訪問,結果如下圖:
這里介紹的只是最簡單的方案,實際情況要考慮復雜的多,例如:不能誤解鎖、鎖超時等問題。
到此這篇關于Redis分布式鎖防止緩存擊穿的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Redis分布式鎖防止緩存擊穿內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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