商户查询缓存
# 什么是缓存?
前言:什么是缓存?
就像自行车,越野车的避震器
举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;
同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛冲系统,导致其操作线程无法及时处理信息而瘫痪;
这在实际开发中对企业讲,对产品口碑,用户评价都是致命的;所以企业非常重视缓存技术;
缓存(Cache),就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,存储于本地代码(例如:
例1:Static final ConcurrentHashMap<K,V> map = new ConcurrentHashMap<>(); 本地用于高并发
例2:static final Cache<K,V> USER_CACHE = CacheBuilder.newBuilder().build(); 用于redis等缓存
例3:Static final Map<K,V> map = new HashMap(); 本地缓存
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由于其被Static修饰,所以随着类的加载而被加载到内存之中,作为本地缓存,由于其又被final修饰,所以其引用(例3:map)和对象(例3:new HashMap())之间的关系是固定的,不能改变,因此不用担心赋值(=)导致缓存失效;
# 为什么要使用缓存
一句话:因为速度快,好用
缓存数据存储于代码中,而代码运行在内存中,内存的读写性能远高于磁盘,缓存可以大大降低用户访问并发量带来的服务器读写压力
实际开发过程中,企业的数据量,少则几十万,多则几千万,这么大数据量,如果没有缓存来作为"避震器",系统是几乎撑不住的,所以企业会大量运用到缓存技术;
但是缓存也会增加代码复杂度和运营的成本:
# 如何使用缓存
实际开发中,会构筑多级缓存来使系统运行速度进一步提升,例如:本地缓存与redis中的缓存并发使用
浏览器缓存:主要是存在于浏览器端的缓存
**应用层缓存:**可以分为tomcat本地缓存,比如之前提到的map,或者是使用redis作为缓存
**数据库缓存:**在数据库中有一片空间是 buffer pool,增改查数据都会先加载到mysql的缓存中
**CPU缓存:**当代计算机最大的问题是 cpu性能提升了,但内存读写速度没有跟上,所以为了适应当下的情况,增加了cpu的L1,L2,L3级的缓存
# 添加商户缓存
在我们查询商户信息时,我们是直接操作从数据库中去进行查询的,大致逻辑是这样,直接查询数据库那肯定慢咯,所以我们需要增加缓存
@GetMapping("/{id}")
public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) {
//这里是直接查询数据库
return shopService.queryById(id);
}
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# 缓存模型和思路
标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存,如果缓存数据存在,则直接从缓存中返回,如果缓存数据不存在,再查询数据库,然后将数据存入redis。
# 代码如下
代码思路:如果缓存有,则直接返回,如果缓存不存在,则查询数据库,然后存入redis。
# 缓存更新策略
缓存更新是redis为了节约内存而设计出来的一个东西,主要是因为内存数据宝贵,当我们向redis插入太多数据,此时就可能会导致缓存中的数据过多,所以redis会对部分数据进行更新,或者把他叫为淘汰更合适。
**内存淘汰:**redis自动进行,当redis内存达到咱们设定的max-memery的时候,会自动触发淘汰机制,淘汰掉一些不重要的数据(可以自己设置策略方式)
**超时剔除:**当我们给redis设置了过期时间ttl之后,redis会将超时的数据进行删除,方便咱们继续使用缓存
**主动更新:**我们可以手动调用方法把缓存删掉,通常用于解决缓存和数据库不一致问题
# 数据库缓存不一致解决方案:
由于我们的缓存的数据源来自于数据库,而数据库的数据是会发生变化的,因此,如果当数据库中数据发生变化,而缓存却没有同步,此时就会有一致性问题存在,其后果是:
用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢?有如下几种方案
Cache Aside Pattern 人工编码方式:缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存,也称之为双写方案
Read/Write Through Pattern : 由系统本身完成,数据库与缓存的问题交由系统本身去处理
Write Behind Caching Pattern :调用者只操作缓存,其他线程去异步处理数据库,实现最终一致
# 数据库和缓存不一致采用什么方案
综合考虑使用方案一,但是方案一调用者如何处理呢?这里有几个问题
操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑:
如果采用第一个方案,那么假设我们每次操作数据库后,都操作缓存,但是中间如果没有人查询,那么这个更新动作实际上只有最后一次生效,中间的更新动作意义并不大,我们可以把缓存删除,等待再次查询时,将缓存中的数据加载出来
删除缓存还是更新缓存?
- 更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多
- 删除缓存:更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存
如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败?
- 单体系统,将缓存与数据库操作放在一个事务
- 分布式系统,利用TCC等分布式事务方案
应该具体操作缓存还是操作数据库,我们应当是先操作数据库,再删除缓存,原因在于,如果你选择第一种方案,在两个线程并发来访问时,假设线程1先来,他先把缓存删了,此时线程2过来,他查询缓存数据并不存在,此时他写入缓存,当他写入缓存后,线程1再执行更新动作时,实际上写入的就是旧的数据,新的数据被旧数据覆盖了。
- 先操作缓存还是先操作数据库?
- 先删除缓存,再操作数据库
- 先操作数据库,再删除缓存
# 实现商铺和缓存与数据库双写一致
核心思路如下:
修改ShopController中的业务逻辑,满足下面的需求:
根据id查询店铺时,如果缓存未命中,则查询数据库,将数据库结果写入缓存,并设置超时时间
根据id修改店铺时,先修改数据库,再删除缓存
修改重点代码1:修改ShopServiceImpl的queryById方法
设置redis缓存时添加过期时间
修改重点代码2
代码分析:通过之前的淘汰,我们确定了采用删除策略,来解决双写问题,当我们修改了数据之后,然后把缓存中的数据进行删除,查询时发现缓存中没有数据,则会从mysql中加载最新的数据,从而避免数据库和缓存不一致的问题
# 缓存穿透问题的解决思路
缓存穿透 :缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种:
- 缓存空对象
- 优点:实现简单,维护方便
- 缺点:
- 额外的内存消耗
- 可能造成短期的不一致
- 布隆过滤
- 优点:内存占用较少,没有多余key
- 缺点:
- 实现复杂
- 存在误判可能
**缓存空对象思路分析:**当我们客户端访问不存在的数据时,先请求redis,但是此时redis中没有数据,此时会访问到数据库,但是数据库中也没有数据,这个数据穿透了缓存,直击数据库,我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高,如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据,这些请求就都会访问到数据库,简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在,我们也把这个数据存入到redis中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
**布隆过滤:**布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题,通过一个庞大的二进制数组,走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在,如果布隆过滤器判断存在,则放行,这个请求会去访问redis,哪怕此时redis中的数据过期了,但是数据库中一定存在这个数据,在数据库中查询出来这个数据后,再将其放入到redis中,
假设布隆过滤器判断这个数据不存在,则直接返回
这种方式优点在于节约内存空间,存在误判,误判原因在于:布隆过滤器走的是哈希思想,只要哈希思想,就可能存在哈希冲突
# 编码解决商品查询的缓存穿透问题:
核心思路如下:
在原来的逻辑中,我们如果发现这个数据在mysql中不存在,直接就返回404了,这样是会存在缓存穿透问题的
现在的逻辑中:如果这个数据不存在,我们不会返回404 ,还是会把这个数据写入到Redis中,并且将value设置为空,欧当再次发起查询时,我们如果发现命中之后,判断这个value是否是null,如果是null,则是之前写入的数据,证明是缓存穿透数据,如果不是,则直接返回数据。
小总结:
缓存穿透产生的原因是什么?
- 用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,不断发起这样的请求,给数据库带来巨大压力
缓存穿透的解决方案有哪些?
- 缓存null值
- 布隆过滤
- 增强id的复杂度,避免被猜测id规律
- 做好数据的基础格式校验
- 加强用户权限校验
- 做好热点参数的限流
# 缓存雪崩问题及解决思路
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。
解决方案:
- 给不同的Key的TTL添加随机值
- 利用Redis集群提高服务的可用性
- 给缓存业务添加降级限流策略
- 给业务添加多级缓存
# 缓存击穿问题及解决思路
缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种:
- 互斥锁
- 逻辑过期
逻辑分析:假设线程1在查询缓存之后,本来应该去查询数据库,然后把这个数据重新加载到缓存的,此时只要线程1走完这个逻辑,其他线程就都能从缓存中加载这些数据了,但是假设在线程1没有走完的时候,后续的线程2,线程3,线程4同时过来访问当前这个方法, 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据,那么他们就会同一时刻来访问查询缓存,都没查到,接着同一时间去访问数据库,同时的去执行数据库代码,对数据库访问压力过大
解决方案一、使用锁来解决:
因为锁能实现互斥性。假设线程过来,只能一个人一个人的来访问数据库,从而避免对于数据库访问压力过大,但这也会影响查询的性能,因为此时会让查询的性能从并行变成了串行,我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。
假设现在线程1过来访问,他查询缓存没有命中,但是此时他获得到了锁的资源,那么线程1就会一个人去执行逻辑,假设现在线程2过来,线程2在执行过程中,并没有获得到锁,那么线程2就可以进行到休眠,直到线程1把锁释放后,线程2获得到锁,然后再来执行逻辑,此时就能够从缓存中拿到数据了。
解决方案二、逻辑过期方案
方案分析:我们之所以会出现这个缓存击穿问题,主要原因是在于我们对key设置了过期时间,假设我们不设置过期时间,其实就不会有缓存击穿的问题,但是不设置过期时间,这样数据不就一直占用我们内存了吗,我们可以采用逻辑过期方案。
我们把过期时间设置在 redis的value中,注意:这个过期时间并不会直接作用于redis,而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存,然后从value中判断出来当前的数据已经过期了,此时线程1去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞,获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑,直到新开的线程完成这个逻辑后,才释放锁, 而线程1直接进行返回,假设现在线程3过来访问,由于线程线程2持有着锁,所以线程3无法获得锁,线程3也直接返回数据,只有等到新开的线程2把重建数据构建完后,其他线程才能走返回正确的数据。
这种方案巧妙在于,异步的构建缓存,缺点在于在构建完缓存之前,返回的都是脏数据。
进行对比
**互斥锁方案:**由于保证了互斥性,所以数据一致,且实现简单,因为仅仅只需要加一把锁而已,也没其他的事情需要操心,所以没有额外的内存消耗,缺点在于有锁就有死锁问题的发生,且只能串行执行性能肯定受到影响
逻辑过期方案: 线程读取过程中不需要等待,性能好,有一个额外的线程持有锁去进行重构数据,但是在重构数据完成前,其他的线程只能返回之前的数据,且实现起来麻烦
# 利用互斥锁解决缓存击穿问题
核心思路:相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言,现在的方案是 进行查询之后,如果从缓存没有查询到数据,则进行互斥锁的获取,获取互斥锁后,判断是否获得到了锁,如果没有获得到,则休眠,过一会再进行尝试,直到获取到锁为止,才能进行查询
如果获取到了锁的线程,再去进行查询,查询后将数据写入redis,再释放锁,返回数据,利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑,防止缓存击穿
操作锁的代码:
核心思路就是利用redis的setnx方法来表示获取锁,该方法含义是redis中如果没有这个key,则插入成功,返回1,在stringRedisTemplate中返回true, 如果有这个key则插入失败,则返回0,在stringRedisTemplate返回false,我们可以通过true,或者是false,来表示是否有线程成功插入key,成功插入的key的线程我们认为他就是获得到锁的线程。
private boolean tryLock(String key) {
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
private void unlock(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
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操作代码:
public Shop queryWithMutex(Long id) {
String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
// 1、从redis中查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");
// 2、判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 存在,直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
}
//判断命中的值是否是空值
if (shopJson != null) {
//返回一个错误信息
return null;
}
// 4.实现缓存重构
//4.1 获取互斥锁
String lockKey = "lock:shop:" + id;
Shop shop = null;
try {
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 4.2 判断否获取成功
if(!isLock){
//4.3 失败,则休眠重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(id);
}
//4.4 成功,根据id查询数据库
shop = getById(id);
// 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.写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
}catch (Exception e){
throw new RuntimeException(e);
}
finally {
//7.释放互斥锁
unlock(lockKey);
}
return shop;
}
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