Redis分布式锁如何防止缓存击穿
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:
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