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緩存擊穿！竟然不知道怎么寫代碼？？？

作者：田維常
存儲(chǔ) 存儲(chǔ)軟件
在Redis中有三大問題：緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透，今天我們來聊聊緩存擊穿。關(guān)于緩存擊穿相關(guān)理論文章，相信大家已經(jīng)看過不少，但是具體代碼中是怎么實(shí)現(xiàn)的，怎么解決的等問題，可能就一臉懵逼了。

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在Redis中有三大問題：緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透，今天我們來聊聊緩存擊穿。

關(guān)于緩存擊穿相關(guān)理論文章，相信大家已經(jīng)看過不少，但是具體代碼中是怎么實(shí)現(xiàn)的，怎么解決的等問題，可能就一臉懵逼了。

今天，老田就帶大家來看看，緩存擊穿解決和代碼實(shí)現(xiàn)。

場(chǎng)景

請(qǐng)看下面這段代碼：

  1. /**  
  2.  * @author 田維常 
  3.  * @公眾號(hào) java后端技術(shù)全棧 
  4.  * @date 2021/6/27 15:59 
  5.  */ 
  6. @Service 
  7. public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService { 
  8.  
  9.     @Resource 
  10.     private UserMapper userMapper; 
  11.     @Resource 
  12.     private RedisTemplate<Long, String> redisTemplate; 
  13.  
  14.     @Override 
  15.     public UserInfo findById(Long id) { 
  16.         //查詢緩存 
  17.         String userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  18.         //如果緩存中不存在，查詢數(shù)據(jù)庫 
  19.         //1 
  20.         if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  21.             UserInfo userInfo = userMapper.findById(id); 
  22.             //數(shù)據(jù)庫中不存在 
  23.             if(userInfo == null){ 
  24.                   return null; 
  25.             } 
  26.             userInfoStr = JSON.toJSONString(userInfo); 
  27.             //2 
  28.             //放入緩存 
  29.             redisTemplate.opsForValue().set(id, userInfoStr); 
  30.         } 
  31.         return JSON.parseObject(userInfoStr, UserInfo.class); 
  32.     } 
  33.  
  34.     private boolean isEmpty(String string) { 
  35.         return !StringUtils.hasText(string); 
  36.     } 
  37. } 

整個(gè)流程：

如果，在//1到//2之間耗時(shí)1.5秒，那就代表著在這1.5秒時(shí)間內(nèi)所有的查詢都會(huì)走查詢數(shù)據(jù)庫。這也就是我們所說的緩存中的“緩存擊穿”。

其實(shí)，你們項(xiàng)目如果并發(fā)量不是很高，也不用怕，并且我見過很多項(xiàng)目也就差不多是這么寫的，也沒那么多事，畢竟只是第一次的時(shí)候可能會(huì)發(fā)生緩存擊穿。

但，我們也不要抱著一個(gè)僥幸的心態(tài)去寫代碼，既然是多線程導(dǎo)致的，估計(jì)很多人會(huì)想到鎖，下面我們使用鎖來解決。

改進(jìn)版

既然使用到鎖，那么我們第一時(shí)間應(yīng)該關(guān)心的是鎖的粒度。

如果我們放在方法findById上，那就是所有查詢都會(huì)有鎖的競(jìng)爭(zhēng)，這里我相信大家都知道我們?yōu)槭裁床环旁诜椒ㄉ稀?/p> 

  1. /**  
  2.  * @author 田維常 
  3.  * @公眾號(hào) java后端技術(shù)全棧 
  4.  * @date 2021/6/27 15:59 
  5.  */ 
  6. @Service 
  7. public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService { 
  8.  
  9.     @Resource 
  10.     private UserMapper userMapper; 
  11.     @Resource 
  12.     private RedisTemplate<Long, String> redisTemplate; 
  13.  
  14.     @Override 
  15.     public UserInfo findById(Long id) { 
  16.         //查詢緩存 
  17.         String userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  18.         if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  19.             //只有不存的情況存在鎖 
  20.             synchronized (UserInfoServiceImpl.class){ 
  21.                 UserInfo userInfo = userMapper.findById(id); 
  22.                 //數(shù)據(jù)庫中不存在 
  23.                 if(userInfo == null){ 
  24.                      return null; 
  25.                 } 
  26.                 userInfoStr = JSON.toJSONString(userInfo); 
  27.                 //放入緩存 
  28.                 redisTemplate.opsForValue().set(id, userInfoStr); 
  29.             } 
  30.         } 
  31.         return JSON.parseObject(userInfoStr, UserInfo.class); 
  32.     } 
  33.  
  34.     private boolean isEmpty(String string) { 
  35.         return !StringUtils.hasText(string); 
  36.     } 
  37. } 

看似解決問題了，其實(shí)，問題還是沒得到解決，還是會(huì)緩存擊穿，因?yàn)榕抨?duì)獲取到鎖后，還是會(huì)執(zhí)行同步塊代碼，也就是還會(huì)查詢數(shù)據(jù)庫，完全沒有解決緩存擊穿。

雙重檢查鎖

由此，我們引入雙重檢查鎖，我們?cè)谏系陌姹局羞M(jìn)行稍微改變，在同步模塊中再次校驗(yàn)緩存中是否存在。

  1. /**  
  2.  * @author 田維常 
  3.  * @公眾號(hào) java后端技術(shù)全棧 
  4.  * @date 2021/6/27 15:59 
  5.  */ 
  6. @Service 
  7. public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService { 
  8.  
  9.     @Resource 
  10.     private UserMapper userMapper; 
  11.     @Resource 
  12.     private RedisTemplate<Long, String> redisTemplate; 
  13.  
  14.     @Override 
  15.     public UserInfo findById(Long id) { 
  16.         //查緩存 
  17.         String userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  18.         //第一次校驗(yàn)緩存是否存在 
  19.         if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  20.             //上鎖 
  21.             synchronized (UserInfoServiceImpl.class){  
  22.                 //再次查詢緩存，目的是判斷是否前面的線程已經(jīng)set過了 
  23.                 userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  24.                 //第二次校驗(yàn)緩存是否存在 
  25.                 if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  26.                     UserInfo userInfo = userMapper.findById(id); 
  27.                     //數(shù)據(jù)庫中不存在 
  28.                     if(userInfo == null){ 
  29.                         return null; 
  30.                     } 
  31.                     userInfoStr = JSON.toJSONString(userInfo); 
  32.                     //放入緩存 
  33.                     redisTemplate.opsForValue().set(id, userInfoStr); 
  34.                 } 
  35.             } 
  36.         } 
  37.         return JSON.parseObject(userInfoStr, UserInfo.class); 
  38.     } 
  39.  
  40.     private boolean isEmpty(String string) { 
  41.         return !StringUtils.hasText(string); 
  42.     } 
  43. } 

這樣，看起來我們就解決了緩存擊穿問題，大家覺得解決了嗎?

惡意攻擊

回顧上面的案例，在正常的情況下是沒問題，但是一旦有人惡意攻擊呢?

比如說：入?yún)d=10000000，在數(shù)據(jù)庫里并沒有這個(gè)id，怎么辦呢?

第一步、緩存中不存在

第二步、查詢數(shù)據(jù)庫

第三步、由于數(shù)據(jù)庫中不存在，直接返回了，并沒有操作緩存

第四步、再次執(zhí)行第一步.....死循環(huán)了吧

方案1：設(shè)置空對(duì)象

就是當(dāng)緩存中和數(shù)據(jù)庫中都不存在的情況下，以id為key，空對(duì)象為value。

  1. set(id,空對(duì)象); 

回到上面的四步，就變成了。

比如說：入?yún)d=10000000，在數(shù)據(jù)庫里并沒有這個(gè)id，怎么辦呢?

第一步、緩存中不存在

第二步、查詢數(shù)據(jù)庫

第三步、由于數(shù)據(jù)庫中不存在，以id為key，空對(duì)象為value放入緩存中

第四步、執(zhí)行第一步，此時(shí)，緩存就存在了，只是這時(shí)候只是一個(gè)空對(duì)象。

代碼實(shí)現(xiàn)部分：

  1. /**  
  2.  * @author 田維常 
  3.  * @公眾號(hào) java后端技術(shù)全棧 
  4.  * @date 2021/6/27 15:59 
  5.  */ 
  6. @Service 
  7. public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService { 
  8.  
  9.     @Resource 
  10.     private UserMapper userMapper; 
  11.     @Resource 
  12.     private RedisTemplate<Long, String> redisTemplate;  
  13.  
  14.     @Override 
  15.     public UserInfo findById(Long id) { 
  16.         String userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  17.         //判斷緩存是否存在，是否為空對(duì)象 
  18.         if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  19.             synchronized (UserInfoServiceImpl.class){ 
  20.                 userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  21.                 if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  22.                     UserInfo userInfo = userMapper.findById(id); 
  23.                     if(userInfo == null){ 
  24.                         //構(gòu)建一個(gè)空對(duì)象 
  25.                         userInfo= new UserInfo(); 
  26.                     } 
  27.                     userInfoStr = JSON.toJSONString(userInfo); 
  28.                     redisTemplate.opsForValue().set(id, userInfoStr); 
  29.                 } 
  30.             } 
  31.         } 
  32.         UserInfo userInfo = JSON.parseObject(userInfoStr, UserInfo.class); 
  33.         //空對(duì)象處理 
  34.         if(userInfo.getId() == null){ 
  35.             return null; 
  36.         } 
  37.         return JSON.parseObject(userInfoStr, UserInfo.class); 
  38.     } 
  39.  
  40.     private boolean isEmpty(String string) { 
  41.         return !StringUtils.hasText(string); 
  42.     } 
  43. } 

方案2 布隆過濾器

布隆過濾器(Bloom Filter):是一種空間效率極高的概率型算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于判斷一個(gè)元素是否在集合中(類似Hashset)。它的核心一個(gè)很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量和一系列hash函數(shù)，數(shù)組長(zhǎng)度以及hash函數(shù)的個(gè)數(shù)都是動(dòng)態(tài)確定的。

Hash函數(shù)：SHA1，SHA256，MD5..

布隆過濾器的用處就是，能夠迅速判斷一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中。因此他有如下三個(gè)使用場(chǎng)景:

  • 網(wǎng)頁爬蟲對(duì)URL的去重，避免爬取相同的URL地址
  • 反垃圾郵件，從數(shù)十億個(gè)垃圾郵件列表中判斷某郵箱是否垃圾郵箱(垃圾短信)
  • 緩存擊穿，將已存在的緩存放到布隆過濾器中，當(dāng)黑客訪問不存在的緩存時(shí)迅速返回避免緩存及DB掛掉。

其內(nèi)部維護(hù)一個(gè)全為0的bit數(shù)組，需要說明的是，布隆過濾器有一個(gè)誤判率的概念，誤判率越低，則數(shù)組越長(zhǎng)，所占空間越大。誤判率越高則數(shù)組越小，所占的空間越小。布隆過濾器的相關(guān)理論和算法這里就不聊了，感興趣的可以自行研究。

優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)

優(yōu)勢(shì)

  • 全量存儲(chǔ)但是不存儲(chǔ)元素本身，在某些對(duì)保密要求非常嚴(yán)格的場(chǎng)合有優(yōu)勢(shì);
  • 空間高效率
  • 插入/查詢時(shí)間都是常數(shù)O(k),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一般的算法

劣勢(shì)

  • 存在誤算率(False Positive),默認(rèn)0.03，隨著存入的元素?cái)?shù)量增加，誤算率隨之增加;
  • 一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素;
  • 數(shù)組長(zhǎng)度以及hash函數(shù)個(gè)數(shù)確定過程復(fù)雜;

代碼實(shí)現(xiàn)：

  1. /**  
  2.  * @author 田維常 
  3.  * @公眾號(hào) java后端技術(shù)全棧 
  4.  * @date 2021/6/27 15:59 
  5.  */ 
  6. @Service 
  7. public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService { 
  8.  
  9.     @Resource 
  10.     private UserMapper userMapper; 
  11.     @Resource 
  12.     private RedisTemplate<Long, String> redisTemplate; 
  13.     private static Long size = 1000000000L; 
  14.  
  15.     private static BloomFilter<Long> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), size); 
  16.  
  17.     @Override 
  18.     public UserInfo findById(Long id) { 
  19.         String userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  20.         if (isEmpty(userInfoStr)) { 
  21.             //校驗(yàn)是否在布隆過濾器中 
  22.             if(bloomFilter.mightContain(id)){ 
  23.                 return null; 
  24.             } 
  25.             synchronized (UserInfoServiceImpl.class){ 
  26.                 userInfoStr = redisTemplate.opsForValue().get(id); 
  27.                 if (isEmpty(userInfoStr) ) { 
  28.                     if(bloomFilter.mightContain(id)){ 
  29.                         return null; 
  30.                     } 
  31.                     UserInfo userInfo = userMapper.findById(id); 
  32.                     if(userInfo == null){ 
  33.                         //放入布隆過濾器中 
  34.                         bloomFilter.put(id); 
  35.                         return null; 
  36.                     } 
  37.                     userInfoStr = JSON.toJSONString(userInfo); 
  38.                     redisTemplate.opsForValue().set(id, userInfoStr); 
  39.                 } 
  40.             } 
  41.         } 
  42.         return JSON.parseObject(userInfoStr, UserInfo.class); 
  43.     }  
  44.     private boolean isEmpty(String string) { 
  45.         return !StringUtils.hasText(string); 
  46.     } 
  47. } 

方案3 互斥鎖

使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式的時(shí)候，有用到setnx，這里大家可以想象，我們是否可以使用這個(gè)分布式鎖來解決緩存擊穿的問題?

這個(gè)方案留給大家去實(shí)現(xiàn)，只要掌握了Redis的分布式鎖，那這個(gè)實(shí)現(xiàn)起來就非常簡(jiǎn)單了。

總結(jié)

搞定緩存擊穿、使用雙重檢查鎖的方式來解決，看到雙重檢查鎖，大家肯定第一印象就會(huì)想到單例模式，這里也算是給大家復(fù)習(xí)一把雙重檢查鎖的使用。

由于惡意攻擊導(dǎo)致的緩存擊穿，解決方案我們也實(shí)現(xiàn)了兩種，至少在工作和面試中，肯定是能應(yīng)對(duì)了。

另外，使用鎖的時(shí)候注意鎖的力度，這里建議換成分布式鎖(Redis或者Zookeeper實(shí)現(xiàn))，因?yàn)槲覀兗热灰刖彺?，大部分情況下都會(huì)是部署多個(gè)節(jié)點(diǎn)的，同時(shí)，引入分布式鎖了，我們就可以使用方法入?yún)d用起來，這樣是不是更爽!

希望大家能領(lǐng)悟到的是文中的一些思路，并不是死記硬背技術(shù)。

責(zé)任編輯：武曉燕 來源： Java后端技術(shù)全棧
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