springboot中redis的缓存穿透问题实现

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时间:2021-03-07
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什么是缓存穿透问题??

我们使用redis是为了减少数据库的压力,让尽量多的请求去承压能力比较大的redis,而不是数据库。但是高并发条件下,可能会在redis还没有缓存的时候,大量的请求同时进入,导致一大批的请求直奔数据库,而不会经过redis。使用代码模拟缓存穿透问题如下:

首先是service里面的代码:

@Service
public class NewsService {
  @Autowired
  private NewsDAO newsDAO;

  //springboot自动初始化,不需要我们进行配置,直接注入到代码中使用
  @Autowired
  private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate;

  public /*synchronized*/ List<News> getLatestNews(int userId,int offset,int limit){

    //设置序列化方式,防止乱码
    redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

    //第一步:查询缓存
    News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get("newsKey");
    //判断是否存在缓存
    if(null == news){//查询数据库
        news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);
        //
        redisTemplate.opsForValue().set("newsKey",news);

        System.out.println("进入数据库。。。。。。。。");
      
    }else{
      System.out.println("进入缓存。。。。。。。。。");
    }
    return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit);

  }
}

然后是使用线程池在Controller里面对请求进行模拟:

@Controller
public class HomeController {
  @Autowired
  UserService userService;

  @Autowired
  NewsService newsService;

  //遇到的坑,如果不加method,页面启动不起来。
  @RequestMapping(value = "/home",method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST})
  @ResponseBody
  public String index(Model model){
    //这边是可以读出数据来的

    //线程池------缓存穿透问题的复现
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(8*2);

    for(int i = 0;i < 50000;i++){
      executorService.submit(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
          List<News> newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10);
        }
      });
    }

    List<News> newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10);
    News news=newsList.get(0);
    return news.getImage();
  }
}

结果如图:大量的请求进入数据库,那么如何解决这个问题?

springboot中redis的缓存穿透问题实现

方法一、在方法上加锁:

@Service
public class NewsService {
  @Autowired
  private NewsDAO newsDAO;

  //springboot自动初始化,不需要我们进行配置,直接注入到代码中使用
  @Autowired
  private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate;

  //第一种方式:方法加锁
  public synchronized List<News> getLatestNews(int userId,int offset,int limit){

    //设置序列化方式,防止乱码
    redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

    //第一步:查询缓存
    News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get("newsKey");
    //判断是否存在缓存
    if(null == news){
//查询数据库
        news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);
        //
        redisTemplate.opsForValue().set("newsKey",news);

        System.out.println("进入数据库。。。。。。。。");

    }else{
      System.out.println("进入缓存。。。。。。。。。");
    }


    return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit);

  }
}

 直接在方法上加锁,保证每次只有一个请求可以进入。但是这个方法存在一个缺陷,每次只有一个请求可以进入,请求处理的速度变得相当的慢,不利于系统的实时性。

方法二、使用双重校验锁:

@Service
public class NewsService {
  @Autowired
  private NewsDAO newsDAO;

  //springboot自动初始化,不需要我们进行配置,直接注入到代码中使用
  @Autowired
  private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate;

  //第一种方式:方法加锁
  public /*synchronized*/ List<News> getLatestNews(int userId,int offset,int limit){

    //设置序列化方式,防止乱码
    redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

    //第一步:查询缓存
    News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get("newsKey");
    //判断是否存在缓存
    if(null == news){

      //第二种方式:双重检测锁
      synchronized (this){
        //查询数据库
        news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);
        //
        redisTemplate.opsForValue().set("newsKey",news);

        System.out.println("进入数据库。。。。。。。。");
      }

    }else{
      System.out.println("进入缓存。。。。。。。。。");
    }


    return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit);

  }
}

这个方法比较好,虽然不能保证只有一个请求请求数据库,但是当第一批请求进来,第二批之后的所有请求全部会在缓存取数据。

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