概述
- Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
- 在缓存使用的过程中也存在一些典型的问题：缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
缓存击穿
- 缓存击穿，大并发集中对某一数据进行访问，并且缓存中不存在访问的数据（第一次访问或者缓存过期），持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库。
- 双重检测锁机制（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("--------------查询数据库");
item = itemDAO.queryItem(itemId);
itemCacheHander.addItemToCache(item);
}
}
}
return item;
}/<code>缓存穿透
- 缓存穿透，是指查询一个数据库不存在的数据。首先查询缓存，缓存中不存在则查询数据库，数据查询到的数据依然为空，设置到缓存中也为空；因此后续所有对次数据的查询都会先查询缓存，缓存不存在继而又查询数据库。
- 即使数据库查询为空，也向缓冲中写入非空值
- ItemCacheHandler
<code>/**
* 存缓存
* @param item
*/
public void addItemToCacheEx(Item item){
String json = new Gson().toJson(item);
//设置过期时间
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("--------------查询数据库");
item = itemDAO.queryItem(itemId);
// 如果从数据库查询信息为null，则创建一个对象写入到缓冲，并设置过期时间
if(item == null) {
item = new Item();
item.setItemId(itemId);
itemCacheHander.addItemToCacheEx(item);
}else {
itemCacheHander.addItemToCache(item);
}
}
}
}
return item;
}/<code>缓存雪崩
- 缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效，则大量的并发访问查询都落到了数据库上。
- 例如马上就要到双十一零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。
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