解决Redis缓存穿透与击穿问题（redis缓存穿透与击穿）

解决Redis缓存穿透与击穿问题

在高并发场景下，缓存是常用的提高系统性能的方法。Redis作为一种高性能的缓存数据库，可以有效的减少数据库的压力，提高系统的响应速度。但是在使用Redis缓存的过程中，可能会遇到缓存穿透和缓存击穿的问题。

缓存穿透指的是当一个请求查询一个不存在于缓存中的数据时，这个请求会直接穿透缓存层，直接访问后端的数据库。如果这种请求有很多，并且发生频繁，就会对系统产生较大的压力。缓存击穿指的是当缓存中的一个热点数据失效时，因为此时有很多请求同时访问这个数据，导致这些请求直接到达了数据库，从而产生较大的压力，甚至使系统崩溃。

解决Redis缓存穿透和缓存击穿问题的方法主要有以下几种。

1.使用布隆过滤器

布隆过滤器是一种可以检测一个元素是否在集合中的数据结构。在Redis中，我们可以使用Redis提供的布隆过滤器来解决缓存穿透问题。当一个请求查询一个不存在于缓存中的数据时，我们可以先通过布隆过滤器进行过滤。如果布隆过滤器认为这个请求对应的数据不存在，直接返回空结果即可，不需要访问后端数据库。否则，继续查询缓存或者数据库。

2.使用分布式锁

使用分布式锁可以有效的解决缓存击穿问题。当一个热点数据失效时，我们可以使用分布式锁来防止多个请求同时访问数据库。我们可以在第一个请求获取锁之后，更新缓存或者数据库，其他请求都需要等待第一个请求释放锁之后才能访问。

3.使用缓存雪崩

缓存雪崩可以有效的解决缓存击穿问题。我们可以在缓存层增加一些随机的过期时间，这样不同的热点数据失效的时间不一样。当多个热点数据同时失效时，对数据库的请求会分布在不同的时间，从而避免了对数据库的压力集中在同一时间段内。

4.使用缓存预热

缓存预热可以有效的避免缓存穿透问题。在系统启动时，我们可以先将一些常用的数据加载到缓存中。这样在后续的请求中，即使这些数据没有被查询到，也不会直接访问数据库，从而减轻了对数据库的压力。

代码示例：

下面是使用布隆过滤器解决Redis缓存穿透问题的代码示例：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;

@Service
public class RedisBloomFilterService {
    @Autowired
    private RedisUtil redisUtil;
    private BloomFilter bloomFilter;
    @PostConstruct
    public void init() {
        this.bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 1000000);
        // 将数据库中的所有id加入布隆过滤器
        // 这里以商品id为例
        List productIdList = productService.getAllProductId();
        for (Integer productId : productIdList) {
            bloomFilter.put(productId);
        }
    }
    public boolean contns(Integer productId) {
        if (bloomFilter.mightContn(productId)) {
            // 布隆过滤器可能存在，查询缓存或者数据库
            if (redisUtil.hasKey(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId)) {
                // 缓存中存在
                return true;
            }
            else {
                Product product = productService.getProductById(productId);
                if (product != null) {
                    // 查询到数据存入缓存中
                    redisUtil.set(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, product, CacheKey.PRODUCT_EXPIRE_TIME);
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
}

下面是使用分布式锁解决Redis缓存击穿问题的代码示例：

public Product getProductById(Integer productId) {
    Product product = redisUtil.get(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, Product.class);
    if (product == null) {
        // 缓存中不存在，获取分布式锁
        String lockKey = CacheKey.PRODUCT_LOCK_KEY_PREFIX + productId;
        String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
        if (redisUtil.setNX(lockKey, lockValue, CacheKey.PRODUCT_LOCK_EXPIRE_TIME)) {
            // 获取锁成功
            try {
                // 查询数据库
                product = productService.getProductById(productId);
                if (product != null) {
                    // 将查询结果存入缓存中
                    redisUtil.set(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, product, CacheKey.PRODUCT_EXPIRE_TIME);
                }
                else {
                    // 数据库中不存在，为防止穿透，将空结果缓存起来
                    redisUtil.set(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, "", CacheKey.PRODUCT_NULL_VALUE_EXPIRE_TIME);
                }
            } finally {
                // 释放锁
                if (lockValue.equals(redisUtil.get(lockKey))) {
                    redisUtil.delete(lockKey);
                }
            }
        }
        else {
            // 获取锁失败，等待一段时间后重试
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            product = getProductById(productId);
        }
    }
    else if ("".equals(product)) {
        // 缓存中存在，但值为空，为防止穿透，直接返回null
        return null;
    }
    return product;
}