Redis分布式锁防止缓存击穿的实现

缓存击穿

和缓存穿透不同的是，缓存击穿是指：缓存中没有，但是数据库中存在的热点数据。

例如：首页的热点新闻，并发访问量非常大的热点数据，如果缓存过期失效，服务器会去查询DB，这时候如果大量的并发去查询DB，可能会瞬间压垮DB。

画了个简图，如下所示：

解决方案：DB查询加分布式锁。

未加锁的情况

解决问题之前，先看一下不做处理的代码和运行情况。

根据商品ID查询商品详情代码

清空Redis缓存，开启5个线程去并发访问测试，测试代码如下：

我们预期希望DB只查询一次，后面4个查询从Redis缓存中取就行，但是结果：

没有加分布式锁，结果也在意料之中，但是这样容器给DB造成很大压力。

如果是单台服务器，直接使用Java的同步锁即可

遗憾的是，通常后端是会部署集群的，Java的同步锁可没办法实现分布式锁。

Redis分布式锁解决缓存击穿

Java的内置锁只能应用在单台机器上，无法实现分布式，可以巧用Redis来实现分布式锁。

加了分布式锁后的代码

//根据ID查询商品
@GetMapping("/{id}")
public R id(@PathVariable String id){
	//先查Redis缓存
	Object o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
	if (o != null) {
		//命中缓存
		System.err.println("id:"+id+",命中redis缓存...");
		return R.success(o);
	}

	//缓存未命中 查询数据库
	String lockKey = "lock" + id;
	//加锁，10s后过期
	for (;;) {
		if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, System.currentTimeMillis(), 10L, TimeUnit.SECONDS)) {
			//加锁成功的线程,再次检查
			o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
			if (o != null) {
				//命中缓存
				System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:"+id+",命中redis缓存...");
				//释放锁
				redisTemplate.delete(lockKey);
				return R.success(o);
			}

			//仍未命中
			System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:" + id + ",查询DB...");
			Goods goods = goodsMapper.selectById(id);
			//结果存入Redis
			redisTemplate.opsForValue().set(id, goods);
			//释放锁
			redisTemplate.delete(lockKey);
			return R.success(goods);
		}
		//竞争不到锁，暂时让出CPU资源
		Thread.yield();
	}
}

启动5个线程，并发访问，结果如下图：

这里介绍的只是最简单的方案，实际情况要考虑复杂的多，例如：不能误解锁、锁超时等问题。

到此这篇关于Redis分布式锁防止缓存击穿的实现的文章就介绍到这了,更多相关Redis分布式锁防止缓存击穿内容请搜索我们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我们！