springboot中redis的缓存穿透问题实现

springboot中redis的缓存穿透问题实现

什么是缓存穿透问题？？

我们使用redis是为了减少数据库的压力，让尽量多的请求去承压能力比较大的redis，而不是数据库。但是高并发条件下，可能会在redis还没有缓存的时候，大量的请求同时进入，导致一大批的请求直奔数据库，而不会经过redis。使用代码模拟缓存穿透问题如下：

首先是service里面的代码：

@Service

public class NewsService {

@Autowired

private NewsDAO newsDAO;

//springboot自动初始化，不需要我们进行配置，直接注入到代码中使用

@Autowired

private RedisTemplate

public /*synchronized*/ List getLatestNews(int userId,int offset,int limit){

//设置序列化方式，防止乱码

redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

//第一步：查询缓存

News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get("newsKey");

//判断是否存在缓存

if(null == news){//查询数据库

news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);

//

redisTemplate.opsForValue().set("newsKey",news);

System.out.println("进入数据库。。。。。。。。");

}else{

System.out.println("进入缓存。。。。。。。。。");

}

return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit);

}

}

然后是使用线程池在Controller里面对请求进行模拟：

@Controller

public class HomeController {

@Autowired

UserService userService;

@Autowired

NewsService newsService;

//遇到的坑，如果不加method，页面启动不起来。

@RequestMapping(value = "/home",method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST})

@ResponseBody

public String index(Model model){

//这边是可以读出数据来的

//线程池------缓存穿透问题的复现

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(8*2);

for(int i = 0;i < 50000;i++){

executorService.submit(new Runnable() {

@Override

public void run() {

List newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10);

}

});

}

List newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10);

News news=newsList.get(0);

return news.getImage();

}

}

结果如图：大量的请求进入数据库，那么如何解决这个问题？

方法一、在方法上加锁：

@Service

public class NewsService {

@Autowired

private NewsDAO newsDAO;

//springboot自动初始化，不需要我们进行配置，直接注入到代码中使用

@Autowired

private RedisTemplate

//第一种方式：方法加锁

public synchronized List getLatestNews(int userId,int offset,int limit){

//设置序列化方式，防止乱码

redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

//第一步：查询缓存

News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get("newsKey");

//判断是否存在缓存

if(null == news){

//查询数据库

news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);

//

redisTemplate.opsForValue().set("newsKey",news);

System.out.println("进入数据库。。。。。。。。");

}else{

System.out.println("进入缓存。。。。。。。。。");

}

return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit);

}

}

直接在方法上加锁，保证每次只有一个请求可以进入。但是这个方法存在一个缺陷，每次只有一个请求可以进入，请求处理的速度变得相当的慢，不利于系统的实时性。

方法二、使用双重校验锁：

@Service

public class NewsService {

@Autowired

private NewsDAO newsDAO;

//springboot自动初始化，不需要我们进行配置，直接注入到代码中使用

@Autowired

private RedisTemplate

//第一种方式：方法加锁

public /*synchronized*/ List getLatestNews(int userId,int offset,int limit){

//设置序列化方式，防止乱码

redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

//第一步：查询缓存

News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get("newsKey");

//判断是否存在缓存

if(null == news){

//第二种方式：双重检测锁

synchronized (this){

//查询数据库

news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);

//

redisTemplate.opsForValue().set("newsKey",news);

System.out.println("进入数据库。。。。。。。。");

}

}else{

System.out.println("进入缓存。。。。。。。。。");

}

return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit);

}

}

这个方法比较好，虽然不能保证只有一个请求请求数据库，但是当第一批请求进来，第二批之后的所有请求全部会在缓存取数据。

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