缓存

为了提升系统性能，将部分数据放入缓存，加速访问，减少数据的压力

什么数据适合写入缓存？

对于一些对即时性和数据一致性要求不高的，访问量大更新频率不高的数据适合写入缓存

流程图

最简单的可以把数据放入一个map（本地缓存），单体应用时没有什么问题，但是当系统为分布式系统时就会出现很多问题，每一个服务都有一个自己的缓存，就会出现数据不一致等等问题，为了解决这些问题，我们使用统一的一个缓存

使用redis进行缓存

整合redis

pom

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency> 

配置

spring:
  redis:
    host: #
    port: 6379 

缓存击穿、穿透、雪崩

缓存穿透

查询一个一定不存在的数据，由于缓存必定不命中，而去查询数据库，查数据什么也查不到而且我们也没有把这个空结果写入缓存，导致每次差这个数据都会访问一遍数据库，使缓存失去效果，容易被人利用导致数据库压力大，最终导致系统崩溃

解决：将空结果也写入缓存

问题：若以后这个数据又存在了怎么办

解决：加上一个短暂的过期时间!

缓存雪崩

当我们为很多缓存设置了相同的过期时间，在某一时刻，所有缓存同时失效，导致大量请求直接进入数据库导致系统崩溃

解决: 设置过期时间时在原有的失效时间上加一个随机值

缓存击穿

举例：今天晚上20点某新品发售，但是在19点时缓存失效，等到20点时大量请求直接涌入数据库，系统崩溃

对于一些设置了过期时间的key，这些key可能在某一时间内被大量请求访问，如果在大量请求进来之前，缓存失效就会导致大量请求直接打到数据库，导致系统崩溃

解决：加锁，当大量请求访问时，只允许一个请求查询数据，等查完后将数据写入缓存并释放锁

加锁解决缓存击穿问题

在单体应用下

使用

synchronized(this){
} 

本地锁进行加锁

这样就可已解决问题

但对于分布式系统这样就出现问题了

要是有10个服务就要访问十遍数据库，还是没有做到只把一个进程放进来

在分布式系统下想要做到只允许一个进程操作数据库就要用到分布式锁

分布式锁

原理

所有线程去一个地方抢占锁，抢到了就执行操作

可以使用redis，所有人都进来set一个key-value，每个线程进来之前先看有没有人set这个k-v，没有的话就进行set，也就抢到了锁，执行下来的操作，完了之后删除这个k-v；别人进来如果看到了这个k-v说明锁已经被抢去

redis有一个 set k v NX 就表示当这个k不存在时才能set成功

**问题: **等程序拿到锁之后执行其他操作时发生异常直接退出，没有释放锁造成死锁，怎么办？

解决：把释放锁放到final里？

问题：如果还没执行到final机器直接断电，怎么办

解决：给锁设置一个自动过期时间

问题：要是还没来得及设置过期时间机器就崩溃怎么办

归根结底就是加锁和设置过期时间不是一个原子操作

解决：set k v EX 300 NX加锁设置过期时间放到一句里

问题：当业务时间超过锁的过期时间，锁已经过期，等待业务结束再去删锁删的就是别人的锁

解决：我们设置锁时，不再随便设置value，而是设置一个UUID，只删除value和自己设置的value相同的锁，防止删除别人的锁

问题：我们查询这个value和自己设置的value是否相同的这个过程是需要耗费时间的，万一恰好你拿到了你设置的锁的value正在返回时，锁过期了，别的进程又抢占了锁，设置了自己的value，而等到你刚查的value到达时确实和你自己设置的锁的value相同，然后删除锁，结果就把别人的锁删了

归根结底又是查值进行对比和对比成功删除锁这两步不是一个原子操作

解决：删锁使用Lua脚本辅助

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

使用Redisson实现分布式锁

Redisson将我们上述的问题统统解决，让我们优雅的加锁释放锁

官方文档github.com/redisson/re…[1]

依赖

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.14.1</version>
</dependency> 

spring boot

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.14.1</version>
</dependency> 

配置

github.com/redisson/re…[2]

缓存数据一致性

双写模式

数据更新->更新数据库->更新缓存

问题：

两个线程：先后修改数据

线程1->写数据库----------------------->写缓存

线程2------------>写数据库->写缓存

此时 就会产生暂时的脏数据

解决：加锁

失效模式

数据更新->更新数据库->删除缓存

问题：

解决：加锁

Spring Cache

将读区数据，写入缓存等等重复的操作整合起来，只需引入一些注解就可实现这些功能