本博客由 金陵科技科技学院-开放原子开源社 贾子歆编写

@TOC

本文原载于我的个人博客zixin.com

前言

最近在学Redis
想象一下，当你的应用程序需要处理大量的请求时，Redis就像是一位快递小哥，把数据飞快地送到用户手中。

用Redis不学其原理，就像四大名著不看红楼梦，说明这个人文学造诣和自我修养不足，他理解不了这种内在的阳春白雪的高雅艺术，他只能看到外表的辞藻堆砌，参不透其中深奥的精神内核，他整个人的层次就卡在这里了，只能度过一个相对失败的人生。

一、什么是缓存击穿？

在我们的业务中，经常会出现一些数据被频繁地访问的情况，例如在秒杀活动中。这些被频繁访问的数据被称为热点数据。当缓存中的某个热点数据过期时，如果大量的请求访问该热点数据，由于无法从缓存中读取，这些请求将直接访问数据库。然而，由于高并发的请求量，数据库很容易被冲垮，这就是缓存击穿。

二、解决方案

有两种常见的解决方案：

• 互斥锁：重视数据一致性，在后续学习分布式中能更深有体会。

• 逻辑过期：（从前有个火之国的木叶隐村有个叫"火影"的大牛，懒得做的事会让一众手下的忍者去处理，多好啊！）
  

三、实现

互斥锁（Mutex）：引用Redis官方文档：https://redis.io/commands/setnx/的Example（和React一样体验感拉满了）来简单说明一下互斥锁：

redis> SETNX mykey "Hello"
(integer) 1
redis> SETNX mykey "World"
(integer) 0
redis> GET mykey
"Hello"
redis> 

可谓一山不容二虎
SETNX 我个人喜欢把它作为互斥锁的抽象概念（抽象的概念在《深入理解计算机系统》中被反复强调！！！）。

好吧，我是在拿它挡刀。不过可以确定的是：mykey在已经有value的情况下，禁止你再把新值放进去了！！！
直接上代码：

@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    /**
     * 获取锁
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "任意值", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    /**
     * 释放锁
     *
     * @param key
     */
    public void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        Shop shop = queryWithMutex(id);
        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok();
    }
    /**
     * 互斥锁
     *
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        //1.获取缓存
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3.存在则直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断命中的是否为空字符串
        if ("".equals(shopJson)) {
            return null;
        }
        //4.实现缓存重建
        //4.1获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop" + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            //4.2判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                //4.3失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                queryWithMutex(id);
            }
            //进行DoubleCheck，再次检查换缓存是否存在，若存在则无需构建缓存(重复1 2步即可)
            key = CACHE_SHOP_KEY + id;
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
                //3.存在则直接返回
                return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            }
            //4.4成功，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建的演示
            Thread.sleep(200);
            //5.不存在，返回错误
            if (shop == null) {
                //将空值写入Redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                //返回错误信息
                return null;
            }
            //6.存在，写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //7.释放互斥锁（不管缓存构建过程中有无异常，都得解锁）
            unlock(lockKey);
        }
        //8.返回
        return shop;
    }
}

压测成功！2k 次请求只查了一次数据库，锁生效了！


查看redis缓存确实存进去了，


由于互斥锁适合处理高并发的场景，逻辑过期适合处理逻辑较为复杂的业务场景，等找到了一个合适的复杂业务再来介绍o(╥﹏╥)o