springboot redis缓存穿透 springboot中redis的缓存穿透问题实现
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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<Object,Object> redisTemplate; public /*synchronized*/ List<News> 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<News> newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10); } }); } List<News> 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<Object,Object> redisTemplate; //第一种方式:方法加锁 public synchronized List<News> 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<Object,Object> redisTemplate; //第一种方式:方法加锁 public /*synchronized*/ List<News> 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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