Redis问题

缓存问题

缓存是在第一次加载的数据进行复用，将数据存放指定地点以便下次加载使用。可防止多访问同一 数据库 而产生的堵塞，也能减轻 数据库 的压力！

Java缓存

• 虚拟机缓存（ehcache、JBoss Cache）
• 分布式缓存（redis、memcache）
• 数据库缓存

缓存雪崩

原因

原有缓存失效（或者未加载到缓存中），因此 访问过程会跨越缓存直接访问 数据库，这一过程很有可能会导致 数据库 宕机（CPU、内存 高负载）

解决方案

原有缓存失效后，可通过 加锁 或 队列 进行控制 数据库的线程数量。失效期间 尽快修复 缓存，否则 用户访问会堵塞

加锁

public Users getByUsers(Long id) {
	// 1.先查询redis
	String key = this.getClass().getName() + "-" + Thread.currentThread().getStackTrace()[1].getMethodName()+ "-id:" + id;
	String userJson = redisService.getString(key);
	if (!StringUtils.isEmpty(userJson)) {
		Users users = JSONObject.parseObject(userJson, Users.class);
		return users;
	}
	Users user = null;
	try {
		lock.lock();
		// 查询db
		user = userMapper.getUser(id);
		redisService.setSet(key, JSONObject.toJSONString(user));
	} catch (Exception e) {
        
	} finally {
		lock.unlock(); // 释放锁
	}
	return user;
}

缓存穿透

原因

当用户查询指定数据 且 数据库 中恰好也没有，此时缓存自然也不会有。这样就导致 重复查询 都会访问数据库，类似的查询都会绕过缓存直接查数据库！

解决方案

• 如果首次 数据库 访问查询的数据为空，可直接设置一个默认值进行缓存，这样下次有相同的访问，就不会继续访问 数据库
• 也可把空结果，进行缓存，这样下次有相同的访问，就不会继续访问 数据库

public String getByUsers2(Long id) {
	// 1.先查询redis
	String key = this.getClass().getName() + "-" + Thread.currentThread().getStackTrace()
[1].getMethodName()+ "-id:" + id;
	String userName = redisService.getString(key);
	if (!StringUtils.isEmpty(userName)) {
		return userName;
	}
	System.out.println("######开始发送数据库DB请求########");
	Users user = userMapper.getUser(id);
	String value = null;
	if (user == null) {
		// 标识为null
		value = "";
	} else {
		value = user.getName();
	}
	redisService.setString(key, value);
	return value;
}

缓存击穿

原因

在某一时间点 突然以超高并发进行访问 过期的key，导致 缓存被击穿
突然高频访问的key 称为 热点数据

解决方案

• 使用锁，单机 synchronized 、lock 等，分布式用 分布式锁
• 缓存过期时间不设置，而是设置在key对应的value里。如果检测到存的时间超过过期时间则异步更新缓存

分布式锁问题

死锁

原因

通过setnx命令，创建的key-value值，若未设置有效期；或者是持有锁的客户端崩溃未释放锁。都很有可能会卡住

解决方案

先 GET命令 查看锁是否超时，超时则可使用 getset命令 获取锁