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缓存雪崩

缓存雪崩产生原因：由于缓存在同一时间大面积失效或者Redis宕机导致大量请求落入数据库，给数据库造成巨大的压力
解决方案：
1、当将数据添加到缓存中时，给缓存时间添加随机的过期时间。可以防止缓存在同一时间大面积失效。
2、使用Redis集群。当有节点宕机时使用其他节点恢复数据。
3、做好限级限流的策略
4、使用多级缓存

缓存穿透

缓存穿透产生原因：被恶意者攻击，发送大量不存在的数据请求，导致请求不会命中缓存，直接落到数据库，给数据库带来巨大的压力
解决方案：
1、缓存空值键到缓存中，适用于大量请求所带的id相同。为了避免内存的浪费，可以给空值键设置一个过期时间
优点：实现简单
缺点：当大量请求所带的id不同时，需要缓存多个空值键，占用额外的内存空间

保证空键值的实现：

    @Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;public void set(String key, Object o, Long time, TimeUnit unit) {redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(o), time, unit);}/*** 缓存空值键(解决缓存穿透)*/public  <R, Id> R querySaveNull(String prefixKey, Id id, Class<R> type, Function<Id, R> dbFunction, Long time, TimeUnit unit) {System.out.println("缓存空值");String cacheKey = prefixKey + id;String objectStr = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (StrUtil.isNotBlank(objectStr)) {return JSONUtil.toBean(objectStr, type);}
//        shopStr不为null说明为'',即命中空值键的缓存if (objectStr != null) {return null;}R r = dbFunction.apply(id);
//        当查出来的数据为null时，往redis中添加空值的键if (r == null) {redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.SECONDS);return null;}set(cacheKey,r,time,unit);return r;}

2、适用布隆过滤器。将数据库所有数据的id放入布隆过滤器中，当有请求到达时，先经过布隆过滤器，判断布隆过滤器中是否存在请求id，如果存在则通过，如果不存在则直接返回。
缺点：实现复杂，存在误差
3、可以增加id的复杂性，添加请求所带id的检验，可以防止被攻击者猜到id并发出攻击

缓存击穿

缓存击穿产生原因：存在高并发的热点键，并且其重建缓存业务复杂，重建缓存耗时长，当热点键过期失效时，大量线程进入重建缓存，查询数据库，导致数据库压力暴涨
解决方案：
1、基于互斥锁的实现。
基于Redis的setnx命令实现互斥锁，当数据不存在时可以添加数据成功，数据存在时添加数据失败，当线程适用setnx命令添加成功数据时则成功抢到了锁，添加失败则获取锁失败，线程执行结束后需要及时释放锁，为了防止因为其他原因锁没有被释放，可以给锁添加一个过期时间。

/*** 获取互斥锁*/private Boolean getLock(String lockKey) {
//        返回的布尔类型使包装型，可能为null值，调用布尔工具类，当包装类为true时才返回true，否则返回falseBoolean aBoolean = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(aBoolean);}/*** 释放互斥锁*/private void releaseLock(String lockKey) {redisTemplate.delete(lockKey);}

当多线程到达时，首先查看能否命中缓存，如果缓存失效我们尝试让这些线程竞争锁，竞争到锁的线程负责进行缓存重建的业务，其他的线程则使其休眠一段时间后重新执行业务。以下是基于Shop对象的实现。

  private Shop queryWithMutex(Long id) {
//       首先从缓存中查询数据String cacheKey = CACHE_SHOP_KEY + id;String shopStr = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (StrUtil.isNotBlank(shopStr)) {return JSONUtil.toBean(shopStr, Shop.class);}String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;Boolean aBoolean = getLock(lockKey);Shop shop = null;
//       如果获取锁失败，则进行递归重新执行try {if (!aBoolean) {Thread.sleep(50);return queryWithMutex(id);}Thread.sleep(500);shop = getById(id);
//        当查出来的数据为null时，往redis中添加空值的键if (shop == null) {redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.SECONDS);return null;}redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {
//            当抛出异常或者业务执行完毕之后释放锁releaseLock(lockKey);}return shop;}

优点：保证了数据的高一致性，所有请求都能够返回最新的数据
缺点：重建缓存耗时较长，其他线程都需要等待缓存重建消耗的时间

2、基于逻辑过期实现。我们不给键添加过期时间，让其一直存在缓存中，但是我们在将数据其添加进缓存中时，会给其添加一个逻辑过期的字段，当多线程到达时，我们首先命中缓存，取出逻辑过期的字段，判断数据是否过期，如果数据过期，让线程竞争锁，获取到锁的线程新创建一个线程来进行缓存重建的业务，然后主线程和其他未竞争到锁的线程直接返回过期的数据。以下时基于Shop对象的实现

@Data
public class RedisData {private LocalDateTime expireTime;private Object data;
}

private Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;String redisDataStr = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (StrUtil.isBlank(redisDataStr)) {return null;}RedisData redisData = JSONUtil.toBean(redisDataStr, RedisData.class);Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
//        逻辑时间未过期LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();System.out.println(expireTime);System.out.println(LocalDateTime.now());if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {return shop;}
//        逻辑时间过期后，竞争锁String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
//        竞争成功锁的线程new线程来进行缓存重建Boolean isLock = getLock(lockKey);if (isLock){executorService.execute(()->{try {Thread.sleep(500);System.out.println("缓存重建");saveShopRedis(id,CACHE_SHOP_TTL);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {releaseLock(lockKey);}});}return shop;}/**逻辑过期进行缓存重建*/public void saveShopRedis(Long id, Long time) {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;Shop shop = getById(id);RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(shop);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(time));redisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));}

优点：线程无需等待，直接返回数据
缺点：不保证数据的高一致性，部分线程可能返回以及过期的数据