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：
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@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);
}
}
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然后是使用线程池在Controller里面对请求进行模拟：
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@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();
}
}
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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：
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@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);
}
}
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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：
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@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);
}
}
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