概述
- Redis緩存的使用，極大的提升了應用程序的性能和效率，特別是數據查詢方面。但同時，它也帶來了一些問題。其中，最要害的問題，就是數據的一致性問題，從嚴格意義上講，這個問題無解。如果對數據的一致性要求很高，那麼就不能使用緩存。
- 在緩存使用的過程中也存在一些典型的問題：緩存擊穿、緩存穿透、緩存雪崩
緩存擊穿
- 緩存擊穿，大併發集中對某一數據進行訪問，並且緩存中不存在訪問的數據（第一次訪問或者緩存過期），持續的大併發就穿破緩存，直接請求數據庫。
- 雙重檢測鎖機制（提升效率）
- ItemService
<code>public Item queryItemById(String itemId){
Item item = itemCacheHander.getItemFromCache(itemId);
if(item == null) {
synchronized (this) {
item = itemCacheHander.getItemFromCache(itemId);
if (item == null) {
System.out.println("--------------查詢數據庫");
item = itemDAO.queryItem(itemId);
itemCacheHander.addItemToCache(item);
}
}
}
return item;
}/<code>緩存穿透
- 緩存穿透，是指查詢一個數據庫不存在的數據。首先查詢緩存，緩存中不存在則查詢數據庫，數據查詢到的數據依然為空，設置到緩存中也為空；因此後續所有對次數據的查詢都會先查詢緩存，緩存不存在繼而又查詢數據庫。
- 即使數據庫查詢為空，也向緩衝中寫入非空值
- ItemCacheHandler
<code>/**
* 存緩存
* @param item
*/
public void addItemToCacheEx(Item item){
String json = new Gson().toJson(item);
//設置過期時間
redisTemplate.boundValueOps("item-"+item.getItemId()).set(json,5);
}/<code>
- ItemService
<code>public Item queryItemById(String itemId){
Item item = itemCacheHander.getItemFromCache(itemId);
if(item == null) {
synchronized (this) {
item = itemCacheHander.getItemFromCache(itemId);
if (item == null) {
System.out.println("--------------查詢數據庫");
item = itemDAO.queryItem(itemId);
// 如果從數據庫查詢信息為null，則創建一個對象寫入到緩衝，並設置過期時間
if(item == null) {
item = new Item();
item.setItemId(itemId);
itemCacheHander.addItemToCacheEx(item);
}else {
itemCacheHander.addItemToCache(item);
}
}
}
}
return item;
}/<code>緩存雪崩
- 緩存雪崩，是指在某一個時間段，緩存集中過期失效，則大量的併發訪問查詢都落到了數據庫上。
- 例如馬上就要到雙十一零點，很快就會迎來一波搶購，這波商品時間比較集中的放入了緩存，假設緩存一個小時。那麼到了凌晨一點鐘的時候，這批商品的緩存就都過期了。而對這批商品的訪問查詢，都落到了數據庫上，對於數據庫而言，就會產生週期性的壓力波峰。
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