关键词:
①. 缓存雪崩
-
①. 问题的产生:缓存雪崩是指缓存数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同 数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库
(redis主机挂了,Redis 全盘崩溃、比如缓存中有大量数据同时过期) -
②. 解决方案
- 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生
- 设置热点数据永远不过期。
- 使用缓存预热
- ③. 什么是缓存预热?
缓存预热就是将数据提前加入到缓存中,当数据发生变更,再将最新的数据更新到缓存
②. 缓存穿透
-
①. 请求去查询一条记录,先redis后mysql发现都查询不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设(redis中没有、mysql也没有)
-
②. 解决方案一:空对象缓存或者缺省值
- 黑客会对你的系统进行攻击,拿一个不存在的id 去查询数据,会产生大量的请求到数据库去查询。可能会导致你的数据库由于压力过大而宕掉
- id相同打你系统:第一次打到mysql,空对象缓存后第二次就返回null了,避免mysql被攻击,不用再到数据库中去走一圈了
- id不同打你系统:由于存在空对象缓存和缓存回写(看自己业务不限死),redis中的无关紧要的key也会越写越多(记得设置redis过期时间)
- ③. 解决方案二:Google布隆过滤器Guava解决缓存穿透(核心代码如下)
//入门案列
@Test
public void bloomFilter()
// 创建布隆过滤器对象
BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);
// 判断指定元素是否存在
System.out.println(filter.mightContain(1));
System.out.println(filter.mightContain(2));
// 将元素添加进布隆过滤器
filter.put(1);
filter.put(2);
System.out.println(filter.mightContain(1));
System.out.println(filter.mightContain(2));
//取样本100W数据,查查不在100W范围内的其它10W数据是否存在
public class BloomfilterDemo
public static final int _1W = 10000;
//布隆过滤器里预计要插入多少数据
public static int size = 100 * _1W;
//误判率,它越小误判的个数也就越少(思考,是不是可以设置的无限小,没有误判岂不更好)
public static double fpp = 0.03;
// 构建布隆过滤器
//private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size);
//不写误判率就用默认的0.03
private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size);
public static void main(String[] args)
//1 先往布隆过滤器里面插入100万的样本数据
for (int i = 0; i < size; i++)
bloomFilter.put(i);
//故意取10万个不在过滤器里的值,看看有多少个会被认为在过滤器里
List<Integer> list = new ArrayList<>(10 * _1W);
for (int i = size+1; i < size + 100000; i++)
if (bloomFilter.mightContain(i))
System.out.println(i+"\\t"+"被误判了.");
list.add(i);
System.out.println("误判的数量:" + list.size());
-
④. 解决方案三:Redis布隆过滤器解决缓存穿透
Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的 (想要详细了解的可以看一下它的源码实现),但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用 ,而现在互联网一般都是分布式的场景
为了解决这个问题,我们就需要用到Redis中的布隆过滤器了 -
⑤. 针对方案三具体的案列说明:白名单过滤器
- 误判问题,但是概率小可以接受,不能从布隆过滤器删除
- 全部合法的key都需要放入过滤器+redis里面,不然数据就是返回null
public class RedissonBloomFilterDemo2
public static final int _1W = 10000;
//布隆过滤器里预计要插入多少数据
public static int size = 100 * _1W;
//误判率,它越小误判的个数也就越少
public static double fpp = 0.03;
static RedissonClient redissonClient = null;
static RBloomFilter rBloomFilter = null;
static
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.68.143:6379").setDatabase(0);
//构造redisson
redissonClient = Redisson.create(config);
//通过redisson构造rBloomFilter
rBloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("phoneListBloomFilter",new StringCodec());
rBloomFilter.tryInit(size,fpp);
// 1测试 布隆过滤器有+redis有
rBloomFilter.add("10086");
redissonClient.getBucket("10086",new StringCodec()).set("chinamobile10086");
// 2测试 布隆过滤器有+redis无
rBloomFilter.add("10087");
//3 测试 ,都没有
public static void main(String[] args)
String phoneListById = getPhoneListById("10086");
//String phoneListById = getPhoneListById("10086");
//String phoneListById = getPhoneListById("10086");
System.out.println("------查询出来的结果: "+phoneListById);
//暂停几秒钟线程
try TimeUnit.SECONDS.sleep(1); catch (InterruptedException e) e.printStackTrace();
redissonClient.shutdown();
private static String getPhoneListById(String IDNumber)
String result = null;
if (IDNumber == null)
return null;
//1 先去布隆过滤器里面查询
if (rBloomFilter.contains(IDNumber))
//2 布隆过滤器里有,再去redis里面查询
RBucket<String> rBucket = redissonClient.getBucket(IDNumber, new StringCodec());
result = rBucket.get();
if(result != null)
return "i come from redis: "+result;
else
result = getPhoneListByMySQL(IDNumber);
if (result == null)
return null;
// 重新将数据更新回redis
redissonClient.getBucket(IDNumber,new StringCodec()).set(result);
return "i come from mysql: "+result;
return result;
private static String getPhoneListByMySQL(String IDNumber)
return "chinamobile"+IDNumber;
- ⑥. 公司具体案列
③. 在centos7下布隆过滤器2种安装方式
- ①. 方式一:采用docker安装RedisBloom,推荐
具体步骤:
(1). Redis 在 4.0 之后有了插件功能(Module),可以使用外部的扩展功能,可以使用 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器插件
(2). docker run -p 6379:6379 --name=redis6379bloom -d redislabs/rebloom
(3). docker exec -it redis6379bloom /bin/bash
(4). redis-cli
[root@TANG2021 ~]# docker exec -it myredistz /bin/bash
root@459c7c8679b1:/data# redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
1) "10086"
2) "phoneListBloomFilter:config"
3) "phoneListBloomFilter"
127.0.0.1:6379> type phoneListBloomFilter:config
hash
127.0.0.1:6379> hgetall phoneListBloomFilter:config
1) "size"
2) "7298440"
3) "hashIterations"
4) "5"
5) "expectedInsertions"
6) "1000000"
7) "falseProbability"
8) "0.03"
127.0.0.1:6379>
- ②. 布隆过滤器常用操作命令
bf.add key 值
bf.exists key 值
bf.madd 一次添加多个元素
bf.mexists 一次查询多个元素是否存在
- ③. 方式二:编译安装
# 下载 编译 安装Rebloom插件
wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v2.2.2.tar.gz
# 解压
tar -zxvf v2.2.2.tar.gz
cd RedisBloom-2.2.2
# 若是第一次使用 需要安装gcc++环境
make
# redis服启动添加对应参数 这样写还是挺麻烦的
# rebloom_module="/usr/local/rebloom/rebloom.so"
# daemon --user $REDIS_USER-redis "$exec $REDIS_CONFIG --loadmodule # $rebloom_module --daemonize yes --pidfile $pidfile"
# 记录当前位置
pwd
# 进入reids目录 配置在redis.conf中 更加方便
vim redis.conf
# :/loadmodule redisbloom.so是刚才具体的pwd位置 cv一下
loadmodule /xxx/redis/redis-5.0.8/RedisBloom-2.2.2/redisbloom.so
# 保存退出
wq
# 重新启动redis-server 我是在redis中 操作的 若不在请写出具体位置 不然会报错
redis-server redis.conf
# 连接容器中的 redis 服务 若是无密码 redis-cli即可
redis-cli -a 密码
# 进入可以使用BF.ADD命令算成功
④. 缓存击穿
-
①. 缓存击穿:大量的请求同时查询一个 key 时,此时这个key正好失效了,就会导致大量的请求都打到数据库上面去(简单说就是热点key突然失效了,暴打mysql)
-
②. 危害:会造成某一时刻数据库请求量过大,压力剧增
-
③. 方案一:互斥更新、随机退避、差异失效时间
-
④. 方案2:对于访问频繁的热点key,干脆就不设置过期时间
-
⑤. 方案3:互斥独占锁防止击穿
public User findUserById2(Integer id)
User user = null;
String key = CACHE_KEY_USER+id;
//1 先从redis里面查询,如果有直接返回结果,如果没有再去查询mysql
user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(user == null)
//2 大厂用,对于高QPS的优化,进来就先加锁,保证一个请求操作,让外面的redis等待一下,避免击穿mysql
synchronized (UserService.class)
user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
//3 二次查redis还是null,可以去查mysql了(mysql默认有数据)
if (user == null)
//4 查询mysql拿数据
user = userMapper.selectByPrimaryKey(id);//mysql有数据默认
if (user == null)
return null;
else
//5 mysql里面有数据的,需要回写redis,完成数据一致性的同步工作
//setnx 不存在才创建
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,user,7L,TimeUnit.DAYS);
return user;
⑤. 高并发的淘宝聚划算案例落地
-
①. 什么是淘宝聚划算?
-
②. 分析过程
步骤 | 说明 |
---|---|
1 | 100%高并发,绝对不可以用mysql实现 |
2. | 先把mysql里面参加活动的数据抽取进redis,一般采用定时器扫描来决定上线活动还是下线取消 |
3 | 支持分页功能,一页20条记录 |
- ③. redis数据类型选型
- ④. springboot+redis实现高并发的淘宝聚划算业务
@Data
@ApiModel(value = "聚划算活动producet信息")
public class Product
private Long id;
/**
* 产品名称
*/
private String name;
/**
* 产品价格
*/
private Integer price;
/**
* 产品详情
*/
private String detail;
public Product()
public Product(Long id, String name, Integer price, String detail)
this.id = id;
this.name = name;
this.price = price;
this.detail = detail;
public class Constants
public static final String JHS_KEY="jhs";
public static final String JHS_KEY_A="jhs:a";
public static final String JHS_KEY_B="jhs:b";
@Service
@Slf4j
public class JHSTaskService
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@PostConstruct
public void initJHS()
log.info("启动定时器淘宝聚划算功能模拟.........."+DateUtil.now());
new Thread(() ->
//模拟定时器,定时把数据库的特价商品,刷新到redis中
while (true)
//模拟从数据库读取100件特价商品,用于加载到聚划算的页面中
List<Product> list=this.products();
//采用redis list数据结构的lpush来实现存储
this.redisTemplate.delete(Constants.JHS_KEY);
//lpush命令
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(Constants.JHS_KEY,list);
//间隔一分钟 执行一遍
try TimeUnit.MINUTES.sleep(1); catch (InterruptedException e) e.printStackTrace();
log.info("runJhs定时刷新..............");
,"t1").start();
/**
* 模拟从数据库读取100件特价商品,用于加载到聚划算的页面中
*/
public List<Product> products()
List<Product> list=new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <=20; i++)
Random rand = new Random();
int id= rand.nextInt(10000);
Product obj=new Product((long) id,"product"+i,i,"detail");
list.add(obj);
return list;
@RestController
@Slf4j
@Api(description = "聚划算商品列表接口")
public class JHSProductController
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 分页查询:在高并发的情况下,只能走redis查询,走db的话必定会把db打垮
* http://localhost:5555/swagger-ui.html#/jhs-product-controller/findUsingGET
*/
@RequestMapping(value = "/pruduct/find",method = RequestMethod.GET)
@ApiOperation("按照分页和每页显示容量,点击查看")
public List<Product> find(int page, int size)
List<Product> list=null;
long start = (page - 1) * size;
long end = start + size - 1;
try
//采用redis list数据结构的lrange命令实现分页查询
list = this.redisTemplate.opsForList().range(Constants.JHS_KEY, start, end);
if (CollectionUtils.isEmpty(list))
//TODO 走DB查询
log.info("查询结果:", list);
catch (Exception ex)
//这里的异常,一般是redis瘫痪 ,或 redis网络timeout
log.error("exception:", ex);
//TODO 走DB查询
return list;
- ⑤. 上述存在哪些生产的问题?QPS上1000后导致可怕的缓存击穿
(互斥更新、随机退避、差异失效时间)
- ⑥. 互斥更新、随机退避
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