redis缓存雪崩和缓存击穿

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 缓存雪崩

解决方案：

缓存击穿

​解决方案

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 缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案：

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

解决方案

        1.互斥锁

        2.逻辑过期

互斥锁和逻辑回归的优缺点 

互斥锁：

        优点：

• 没有额外的内存消耗

• 保证一致性

• 实现简单

         缺点：

• 线程需要等待，性能受影响

• 可能有死锁风险

逻辑回归：

        优点：

• 线程无需等待，性能较好

         缺点：

• 不保证一致性

• 有额外内存消耗

• 实现复杂

 使用互斥锁的形式解决缓存击穿

 public Shop queryWithMutex(Long id) throws InterruptedException {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;//1.从redis中查询店铺缓存String jsonShop = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(jsonShop)) {//3.存在，直接返回return JSONUtil.toBean(jsonShop, Shop.class);}if ("".equals(jsonShop)) {return null;}//4.不存在，重建缓存//4.1  获取互斥锁//shop为实体类Shop shop = null;try {Boolean isLock = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);//4.2 判断是否获取成功if (!isLock) {//4.3 失败，则休眠并重试Thread.sleep(50);return queryWithPassThrough(id);}//4.4 成功，根据id查询数据库shop = getById(id);//5. 不存在 返回错误if (shop == null) {// 将空值放入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}// 6. 存在 写入 redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//7.释放互斥锁unLock(LOCK_SHOP_KEY + id);}//8.返回return shop;}