关于高并发下缓存失效的问题（本地锁 && 分布式锁 && Redission 详解）-阿里云开发者社区

问题引入

缓存穿透

缓存穿透是指大并发下突然访问一个不存在的数据，导致一直去查询数据库，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃。

解决方法：设置具有过期时间的null数据

缓存雪崩

缓存雪崩是指我们会给缓存中的key value设置过期时间，假如100w条数据的过期时间是一样的，当数据过期的一瞬间突然100w的并发来，这时候数据库会崩溃。

解决方法：为不同的数据设置随机的过期时间，让他们不至于同时失效

缓存击穿

缓存击穿是指某一个热点数据在失效的一瞬间进来了高并发，所有对这个key的数据查询都落到了db上，我们称之为缓存击穿

解决方法：大量并发让一个人查，其他人等待，查到以后释放锁，其他人获取锁查看缓存有没有数据，没有再去db查

解决方案

本地锁

本地锁只能锁住this也就是当前实例对象，如果是单体应用不采用分布式的情况下是可以的。因为如果一个采用集群的方式部署，每个节点都有一把锁，并发进来的时候几把锁就可以就放进来了几个进程。

使用本地锁要注意在锁中就要进行数据的缓存，不然的话当锁释放掉，数据还没来得及缓存的时候，其他线程进来发现缓存中还是没有数据，就又会去查询数据库，造成缓存击穿的问题。

public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJsonFromDB() {
        synchronized (this){
            //得到锁以后我们应该再去缓存中查看一次，如果没有才继续确定查询
            String catelogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catelogJson");
            if (!StringUtils.isEmpty(catelogJson)){
                //缓存不为空直接返回
                Map<String, List<Catelog2VO>> result = JSON.parseObject(catelogJson,
                        new TypeReference<Map<String, List<Catelog2VO>>>() {
                        });
                return result;
            }
            System.out.println("开始查数据库喽....");
            //先将数据库中所有的分类都遍历出来
            List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
            // 一级分类
            List<CategoryEntity> level1Categorys = this.getLevel1Categorys();
            //封装数据
            Map<String, List<Catelog2VO>> map = level1Categorys.stream()
                    .collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                        //遍历每一个一级分类，查到一级分类对应的二级分类
                        List<CategoryEntity> catelog2 = getParentCid(selectList, v.getCatId());
                        //封装上面的结果
                        List<Catelog2VO> catelog2VOS = null;
                        if (catelog2 != null) {
                            catelog2VOS = catelog2.stream().map(item2 -> {
                                Catelog2VO catelog2VO =
                                        new Catelog2VO(item2.getParentCid().toString(),
                                                null,
                                                item2.getCatId().toString(),
                                                item2.getName());
                                //找当前二级分类的三级分类封装成vo
                                List<CategoryEntity> catelog3 = getParentCid(selectList, item2.getCatId());
                                if (catelog3 != null) {
                                    List<Catelog2VO.Catelog3VO> catelog3VOS = catelog3.stream().map(item3 -> {
                                        Catelog2VO.Catelog3VO catelog3VO =
                                                new Catelog2VO.Catelog3VO(item3.getParentCid().toString(),
                                                        item3.getCatId().toString(),
                                                        item3.getName());
                                        return catelog3VO;
                                    }).collect(Collectors.toList());
                                    catelog2VO.setCatalog3List(catelog3VOS);
                                }
                                return catelog2VO;
                            }).collect(Collectors.toList());
                        }
                        return catelog2VOS;
                    }));
            //将查到的数据放入缓存，将对象转为json
            String valueJson = JSON.toJSONString(map);
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("catelogJson",valueJson,1,TimeUnit.DAYS);
            return map;
        }
    }

不足

本地锁在分布式下的问题：本地锁在分布式的情况下锁不住进程。

分布式锁

原理

我们可以同时去一个地方占坑，如果占到，就去执行逻辑，否则就等待，直到锁的释放。等待锁释放可以使用自旋的方式。

分布式下死锁问题

死锁问题简单来说某一个进程拿到了锁，并开始执行业务的时候突然发生宕机的情况，这就导致锁还没删，其他进程也拿不到锁，线程就会不断等待。

解决方法：给锁设置过期时间，注意此处加入过期时间一定要和加锁是原子性的，不然的话可能在添加过期时间的时候宕机，还是死锁

SET resource_name my_random_value NX PX 30000

分布式下删锁的问题

假如拿到锁的进行业务时间大于锁的自动过期时间，这就会导致当业务还没执行结束锁已经删除，其他进程进来拿到了锁，当前面的进程业务执行完进行删锁的时候删的却是其他进程的锁，这时候又会有其他进程进来了，继续重复这个流程。

解决方法：设置uuid，每个进程只能删除自己的锁，如果自己的锁已经过期了，就不用删了。但是这种方式存在问题是因为网络是有开销的，假如在拿到缓存中的uuid网络进行往返的时候，锁突然过期，其他进程拿到锁设置自己的uuid，那么之前的进程拿到的uuid和自己设置的uuid进行比对，发现相同进行删除缓存的锁，这时候删除的还是别人的锁。

所以最终解决的方案是：判断uuid是否相同和删除锁也要是原子性的。所以可以使用redis的lua脚本进行操作

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

if (lock){
            System.out.println("获取分布式锁成功");
            Map<String, List<Catelog2VO>> dataFromDB = null;
            //加锁成功。。。执行业务
            //设置过期时间，必须和加锁是同步的原子的
            try {
                dataFromDB = getCatelogJsonFromDB();
            }finally {
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script,Long.class),Arrays.asList("lock"),uuid);
            }
            return dataFromDB;
        }
        else {
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试...");
            //加锁失败，开启重试机制
            //休眠一百毫秒
            try {
                TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return  getCatelogJsonFromDBWithRedisLock();  //自选方式
        }
    }

简单实现

@Override
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJson() {
        // 空结果缓存：解决缓存穿透问题
        // 设置过期时间： 解决缓存雪崩
        // 加锁：解决缓存击穿问题
        //加入缓存逻辑先查看redis中有没有数据，有的话直接返回并且将redis中string数组取出来进行反序列化，没有的调用查数据库的方法进行查询
        //查询redis中数据
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        String catelogJson = ops.get("catelogJson");
        //如果redis中没有数据那么就调方法返回数据然后序列化存到redis中
        if (StringUtils.isEmpty(catelogJson)) {
            //System.out.println("缓存没命中....开始查询数据库....");
            Map<String, List<Catelog2VO>> catelogJsonFromDB = getCatelogJsonFromDBWithRedisLock();
//            String catelogJsonFromDBString = JSON.toJSONString(catelogJsonFromDB);
//            ops.set("catelogJson", catelogJsonFromDBString);
            //取数据
            catelogJson = ops.get("catelogJson");
        }
        //将redis中的json数据进行反序列 并返回
        return JSON.parseObject(catelogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2VO>>>() {});
    }
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJsonFromDBWithRedisLock() {
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        String catelogJson = ops.get("catelogJson");
        if (!StringUtils.isEmpty(catelogJson)) {
            //如果此时缓存中有数据则直接返回即可
            return JSON.parseObject(catelogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2VO>>>() {});
        }
        //将redis中的json数据进行反序列 并返回
        //占分布式锁  去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,3000, TimeUnit.MINUTES);
        if (lock){
            System.out.println("获取分布式锁成功");
            Map<String, List<Catelog2VO>> dataFromDB = null;
            //加锁成功。。。执行业务
            //设置过期时间，必须和加锁是同步的原子的
            try {
                dataFromDB = getCatelogJsonFromDB();
            }finally {
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script,Long.class),Arrays.asList("lock"),uuid);
            }
            return dataFromDB;
        }
        else {
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试...");
            //加锁失败，开启重试机制
            //休眠二百毫秒
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return  getCatelogJsonFromDBWithRedisLock();  //自旋方式
        }
    }
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJsonFromDB() {
        synchronized (this){
            //得到锁以后我们应该再去缓存中查看一次，如果没有才继续确定查询
            String catelogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catelogJson");
            if (!StringUtils.isEmpty(catelogJson)){
                //缓存不为空直接返回
                Map<String, List<Catelog2VO>> result = JSON.parseObject(catelogJson,
                        new TypeReference<Map<String, List<Catelog2VO>>>() {
                        });
                return result;
            }
            System.out.println("开始查数据库喽....");
            //先将数据库中所有的分类都遍历出来
            List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
            // 一级分类
            List<CategoryEntity> level1Categorys = this.getLevel1Categorys();
            //封装数据
            Map<String, List<Catelog2VO>> map = level1Categorys.stream()
                    .collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                        //遍历每一个一级分类，查到一级分类对应的二级分类
                        List<CategoryEntity> catelog2 = getParentCid(selectList, v.getCatId());
                        //封装上面的结果
                        List<Catelog2VO> catelog2VOS = null;
                        if (catelog2 != null) {
                            catelog2VOS = catelog2.stream().map(item2 -> {
                                Catelog2VO catelog2VO =
                                        new Catelog2VO(item2.getParentCid().toString(),
                                                null,
                                                item2.getCatId().toString(),
                                                item2.getName());
                                //找当前二级分类的三级分类封装成vo
                                List<CategoryEntity> catelog3 = getParentCid(selectList, item2.getCatId());
                                if (catelog3 != null) {
                                    List<Catelog2VO.Catelog3VO> catelog3VOS = catelog3.stream().map(item3 -> {
                                        Catelog2VO.Catelog3VO catelog3VO =
                                                new Catelog2VO.Catelog3VO(item3.getParentCid().toString(),
                                                        item3.getCatId().toString(),
                                                        item3.getName());
                                        return catelog3VO;
                                    }).collect(Collectors.toList());
                                    catelog2VO.setCatalog3List(catelog3VOS);
                                }
                                return catelog2VO;
                            }).collect(Collectors.toList());
                        }
                        return catelog2VOS;
                    }));
            //将查到的数据放入缓存，将对象转为json
            String valueJson = JSON.toJSONString(map);
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("catelogJson",valueJson,1,TimeUnit.DAYS);
            return map;
        }
    }

Redisson

阻塞锁

Redisson可以对redis进行管理，自动完成很多关于缓存的操作，例如加锁

// 1)锁的自动续期。不用担心业务时间长锁自动过期被删除掉，运行期间自动给锁进行续期30秒
// 2)加锁的业务完成后就不会给锁自动续期，即使不解锁也会自动释放

引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.12.0</version>
</dependency>

配置config

@Configuration
@ComponentScan
@EnableCaching
public class MyRedissonConfig {
    @Bean(destroyMethod="shutdown")
    RedissonClient redisson() throws IOException {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer()
                .setAddress("redis://192.168.100.10:6379");
        //根据config创建redissonclient实例
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
        return redissonClient;
    }
}

controller

@Autowired
private RedissonClient redison;
@GetMapping("/hello")
public String hello(){
    //获取一把锁 只要锁的名字一样 就是同一把锁
    RLock lock = redison.getLock("my-lock");
    lock.lock();
    try {
        System.out.println("加锁成功等待执行业务....."+ Thread.currentThread().getId());
        Thread.sleep(30000);
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }finally {
        System.out.println("释放锁。。。。"+ Thread.currentThread().getId());
        lock.unlock();
    }
    return "hello";
}

读写锁

读+ 读 = 无锁
读+ 写 = 等读完成才能读
写 + 写 = 阻塞状态
写 + 读 = 等写完成才能读

@GetMapping("/read")
    public String read(){
        RReadWriteLock readWriteLock = redison.getReadWriteLock("wr-lock");
        RLock lock = readWriteLock.readLock();
        //读数据
        try {
            lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
            ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
            Thread.sleep(10000);
            String myMsg = ops.get("myMsg");
            return myMsg;
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            System.out.println("释放锁。。。。"+ Thread.currentThread().getId());
            lock.unlock();
        }
       return "什么也没读到";
    }
    @GetMapping("/write")
    public String write(){
        RReadWriteLock readWriteLock = redison.getReadWriteLock("wr-lock");
        RLock lock = readWriteLock.writeLock();
        try {
            lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
            ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
            ops.set("myMsg", UUID.randomUUID().toString());
            Thread.sleep(10000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            System.out.println("释放锁。。。。"+ Thread.currentThread().getId());
            lock.unlock();
        }
        return "什么也没读到";
    }

闭锁

只有当条件满足后才能释放锁。

//闭锁
@GetMapping("lockDoor")
public String door() throws InterruptedException {
    RCountDownLatch door = redison.getCountDownLatch("door");
    door.trySetCount(3);
    door.await();
    return "放假啦！！！！";
}
@GetMapping("gogogo/{id}")
public String door(@PathVariable Long id) {
    RCountDownLatch door = redison.getCountDownLatch("door");
    door.countDown();
    return id + "班走喽！！";
}

信号量

可以设置值作为信号量，当有信号量的时候那么就可以进行操作，没有信号量的时候需要等待其他进程释放后在进行操作。

应用场景例如：限流操作，设置一个应用的最大流量是1w

@GetMapping("setPosition")
    public String setPosition() throws InterruptedException {
        RSemaphore park = redison.getSemaphore("park");
        park.trySetPermits(3);
        return "设置了3个车位";
    }
    @GetMapping("park")
    public String park() throws InterruptedException {
        RSemaphore park = redison.getSemaphore("park");
        park.acquire();
        //park.tryAcquire(); 尝试获取信号量，会返回一个布尔值
        return "停车成功喽~~~";
    }
    
    @GetMapping("go")
    public String go() throws InterruptedException {
        RSemaphore park = redison.getSemaphore("park");
        park.release();
        return "车开走喽~~~";
    }

关于高并发下缓存失效的问题（本地锁 && 分布式锁 && Redission 详解）

问题引入

缓存穿透

缓存雪崩

缓存击穿

解决方案

本地锁

不足

分布式锁

原理

分布式下死锁问题

分布式下删锁的问题

简单实现

Redisson

阻塞锁

读写锁

闭锁

信号量

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