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：
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@Servicepublic 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：
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@Controllerpublic 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？
方法一、在方法上加锁：
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@Servicepublic 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：
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@Servicepublic 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。
到此这篇关于springboot中redis的缓存穿透问题实现的文章就介绍到这了,更多相关springboot redis缓存穿透内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://www.cnblogs.com/quintanliu/p/13429690.html
