本篇内容介绍了“怎么使用spring-cache代码解决缓存击穿问题”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
首先,为什么说目前网上流传的方案,落地性差呢,因为都缺乏一个可以和SpringBoot结合起来的真实场景,基本上都脱离了SpringBoot,只站在Java这个层级去分析。那问题就来了,现在还有只用SpringMvc,却不用SpringBoot的公司么?因此,本文尝试将该方案和SpringBoot结合起来,讲一个确实可行,可以落地的方案!
当然,我们先来说说目前在网上流传的几套方案,到底不靠谱在哪里!
(1)布隆过滤器
关于布隆过滤器,我就不介绍太多,这里就理解为是一个过滤器,用于快速检索一个元素是否在一个集合中;那么当一个请求来的时候,快速判断这个请求的key是否在指定集合中!如果在,说明有效,则放行。如果不在,则无效拦截。 至于实现,各大博客也说了用了google提供的
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>19.0</version> </dependency>
这个包里有现成写好的java类给你使用了,当然demo代码我就不贴了,一抓一大把! 当然,似乎看上去完美无暇!一切都是那么的合适!
然而到这里,我就真的问一句,你们真的用了这个方案了?
我如果猜的没错,应该没几个人遇到过缓存击穿问题~
更何况,证明这个说法的正确性~
该方案最大的一个问题是布隆过滤器不支持反向删除操作,例如你的项目里活跃的key的数量只有1000w个,但是全部key数量有5000w个,那这5000w个key会全部存在布隆过滤器里!
直到某一天,你会发现这个过滤器太拥挤了,误判率太高,不得不进行重建!
so,你们觉得这个做法真的靠谱?
那么布隆过滤器这个说法出自哪里呢? (大家一定很好奇对不对!)
当然是xx机构~~此处保护自己的狗头~~记住,他们为了割韭菜,一定会选择一些看起来极为高端,但是落地巨不靠谱的方案(这也是区分一个机构到底是割韭菜还是真正有水平的标杆,小白不懂,很容易被坑)~~看到这里,真是惭愧,我的第一篇文章也是写这个方案了,但是在落地过程中,发现了不对劲(此处省略一万字的检讨文,烟哥垃圾~~)。
(2)布谷过滤器
那么,为了解决布隆过滤器查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作等问题,又有一篇文章诞生了,主张用布谷过滤器来解决缓存击穿问题!
但是,神奇的事情来了,基本上所有的文章都在说布谷过滤器多么多么牛逼,却没有任何落地的方案~
记住,我们平时写代码,一定是怎么方便怎么来!再记住,面试是一回事,代码落地是另一回事~
那,真正简便的方案是什么样的呢?来,我们一步步来~
假设,你此刻用的是springboot-2.x的版本,你为了能够连接redis,你在pom文件里加入如下依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
然后呢,我们修改application.yml
spring: datasource: ... redis: database: ... host: ... port: ... (省事,不全贴了)
ok,说到这里,就不得不说一下spring-cache了,Spring3.1之后,引入了注解缓存技术,其本质上不是一个具体的缓存实现方案,而是一个对缓存使用的抽象,通过在既有代码中添加少量自定义的各种annotation,即能够达到使用缓存对象和缓存方法的返回对象的效果。Spring的缓存技术具备相当的灵活性,不仅能够使用SpEL(Spring Expression Language)来定义缓存的key和各种condition,还提供开箱即用的缓存临时存储方案,也支持和主流的专业缓存集成。
例如:我们在代码中经常有这么一段逻辑,在目标方法执行前,会根据key先去缓存中查询看是否有数据,有就直接返回缓存中的key对应的value值,不再执行目标方法;没有则执行目标方法,去数据库查询出对应的value,并以键值对的形式存入缓存。
如果我们不使用例如spring-cache的注解框架,你的代码中会充斥着大量冗余代码,而用了该框架后,以@Cacheable注解为例, 该注解在方法上,表示该方法的返回结果是可以缓存的。
也就是说,该方法的返回结果会放在缓存中,以便于以后使用相同的参数调用该方法时,会返回缓存中的值,而不会实际执行该方法。
那么,你的代码只需要这么写
@Override @Cacheable("menu") public Menu findById(String id) { Menu menu = this.getById(id); if (menu != null){ System.out.println("menu.name = " + menu.getName()); } return menu; }
在这个例子中,findById 方法与一个名为 menu 的缓存关联起来了。调用该方法时,会检查 menu 缓存,如果缓存中有结果,就不会去执行方法了。
ok,说到这里,其实都是大家懂得东西!!接下来开始我们的主题:如何解决缓存击穿问题!顺便讲讲穿透和雪崩问题!
来来来,我们回忆一下缓存击穿,穿透以及缓存雪崩的概念!
在高并发下,查询一个不存在的值时,缓存不会被命中,导致大量请求直接落到数据库上,如活动系统里面查询一个不存在的活动。 多嘴一句:缓存穿透是指,请求的是缓存和数据库中都没有的数据!
对于缓存穿透问题,有一个很简单的解决方案,就是缓存NULL值~从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,直接返回空值。
那么spring-cache中,有一个配置是这样的
spring.cache.redis.cache-null-values=true
带上该配置后,就可以缓存null值了,值得一提的是,这个缓存时间要设的少一点,例如15秒就够,如果设置过长,会导致正常的缓存也无法使用。
在高并发下,对一个特定的值进行查询,但是这个时候缓存正好过期了,缓存没有命中,导致大量请求直接落到数据库上,如活动系统里面查询活动信息,但是在活动进行过程中活动缓存突然过期了。 多嘴一句:缓存击穿是指,请求的是缓存没有,而数据库中有的数据!
记住,解决击穿的最简单的方法,只有一个,就是限流!至于怎么限,其实可以各显神通!例如其他文章提到的布隆过滤器,布谷过滤器等,不过是限流方式之一而已!甚至,你用一些其他的限流组件也是可以的!
这里就要说spring-cahce的另一个配置了!
在缓存过期之后,如果多个线程同时请求对某个数据的访问,会同时去到数据库,导致数据库瞬间负荷增高。Spring4.3为@Cacheable注解提供了一个新的参数“sync”(boolean类型,缺省为false),当设置它为true时,只有一个线程的请求会去到数据库,其他线程都会等待直到缓存可用。这个设置可以减少对数据库的瞬间并发访问。
看到这里!!这不就是一个限流方案么?
所以解决方法就是,加一个属性sync=true,就行。代码就像下面这样
@Cacheable(cacheNames="menu", sync="true")
用了该属性后,可以指示底层将缓存锁住,使只有一个线程可以进入计算,而其他线程堵塞,直到返回结果更新到缓存中。
当然,看到这里,一定会有人和我抬杠!他的问题是这样的!
你这个只是针对单机的限流,并不是整体集群的限流!也就是说,假设你的集群搭建了3000个pod,最差的情况下就是,3000个pod上,每个pod都会发起一个请求去数据库查询,照样还是会导致数据库连接数不够用,等等资源问题!
对于这个问题我只能说!少年,但凡你的公司产品达到这种流量规模,此刻你就不会在看我的文章!你此刻关心的问题是:
(1)哎,买深圳湾一号还是深圳湾公馆呢,纠结!
(2)昨天美股又跌了,又损失了两套房
(3)昨天提前撤单了,又少挣了几万
....(省略一万字)
当然,如果你非要解决,也有办法。spring的aop有套路的,比如@Transactional的Advice是TransactionInterceptor,那么cache也对应对一个CacheInterceptor,我们只要去改CacheInterceptor,这个切面就能解决。在里头做一个分布式锁!伪代码如下
flag := 取分布式锁 if flag { 走数据库查询,并缓存结果 }{ 睡眠一段时间,再次尝试获取key的值 }
但是,我还是要多嘴提一句,真没必要~~ 记住一句话,立足实际出发~但凡你的业务到了那种级别,是可以做到区域部署的,完全可以规避开这类问题。
在高并发下,大量的缓存key在同一时间失效,导致大量的请求落到数据库上,如活动系统里面同时进行着非常多的活动,但是在某个时间点所有的活动缓存全部过期。
那么针对该问题,最简单的解决方法就是,过期时间加随机值!
但是很麻烦的是,我们在使用@Cacheable注解的时候,原生功能没法直接设置随机过期时间的。
这个老实说,真没啥好方法,只能自己继承RedisCache
,对其增强,改写其中的put方法,带上随机时间!
“怎么使用spring-cache代码解决缓存击穿问题”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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