緩存筆記三（緩存擊穿雪崩詳解）

5.1 緩存擊穿

緩存擊穿是指緩存中沒有但數據庫中有的數據(一般是緩存時間到期)，這時由於 併發用戶特別多，同時讀緩存沒讀到數據，又同時去數據庫去取數據，引起數據庫壓力 瞬間增大，造成過大壓力。

有些數據是錯誤數據沒有必要查庫的數據，例如，有些瞎搞的人輸入錯誤的訂單號，這種情況下我們可以採用布隆過濾來做驗證，防止擊穿，去查庫。

guava工具包中提供了布隆過濾的方法。

布隆過濾技術主要是利用hash去做映射，具體的細節，就不在這細說了。

接下來看一下簡單的代碼應用：

 @PostConstruct //對象創建後，自動調用本方法
    public void init(){//在bean初始化完成後，實例化bloomFilter,並加載數據
        List<Provinces> provinces = this.list();


        //當成一個SET----- 佔內存，比hashset佔得小很多
        bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), provinces.size());// 32個
        for (Provinces p : provinces) {
            bf.put(p.getProvinceid());
        }
    }


    @Cacheable(value = "province")
    public Provinces detail(String provinceid) {
        //先判斷布隆過濾器中是否存在該值，值存在才允許訪問緩存和數據庫
        if(!bf.mightContain(provinceid)){
            System.out.println("非法訪問--------"+System.currentTimeMillis());
            return null;
        }
        System.out.println("數據庫中得到數據--------"+System.currentTimeMillis());
        Provinces provinces = super.detail(provinceid);


        return provinces;
    }

5.2 緩存雪崩

緩存雪崩是指緩存中數據大批量到過期時間，而查詢數據量巨大，引起數據庫壓 力過大甚至 down 機。和緩存擊穿不同的是，緩存擊穿指併發查同一條數據，緩存雪崩 是不同數據都過期了，很多數據都查不到從而查數據庫。

可以簡單的理解爲：大量的擊穿造成雪崩。

解決方案:

對操作數據庫枷鎖，只讓一個線程去查庫，查到數據後返回更新到緩存redis中，然後其他人就可以從緩存中獲取，無需再去查庫。

此時需要對數據庫的查詢操作，加鎖 ---- lock (因考慮到是對同一個參數數值上 一把鎖，此處 synchronized 機制無法使用) 加鎖的標準流程代碼如下(一樣解決擊穿的問題):

/**
 * 緩存雪崩
 */
//@Service("provincesService")
public class ProvincesServiceImpl3 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ProvincesServiceImpl3.class);
    @Resource
    private CacheManager cm;
    private ConcurrentHashMap<String, Lock> locks = new ConcurrentHashMap<>();//線程安全的


    private static final String CACHE_NAME = "province";


    public Provinces detail(String provinceid) {
        // 1.從緩存中取數據
        Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
        if (valueWrapper != null) {
            logger.info("緩存中得到數據");
            return (Provinces) (valueWrapper.get());
        }


        //2.加鎖排隊，阻塞式鎖---100個線程走到這裏---同一個sql的取同一把鎖
        doLock(provinceid);//32個省，最多隻有32把鎖，1000個線程
        try{//第二個線程進來了
            // 一次只有一個線程
             //雙重校驗，不加也沒關係，無非是多刷幾次庫
            valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二個線程，能從緩存裏拿到值？
            if (valueWrapper != null) {
                logger.info("緩存中得到數據");
                return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二個線程，這裏返回
            }


            Provinces provinces = super.detail(provinceid);
            // 3.從數據庫查詢的結果不爲空，則把數據放入緩存中，方便下次查詢
            if (null != provinces){
                cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
            }
            return provinces;
        }catch(Exception e){
            return null;
        }finally{
            //4.解鎖
            releaseLock(provinceid);
        }
    }


    private void releaseLock(String userCode) {
        ReentrantLock oldLock = (ReentrantLock) locks.get(userCode);
        if(oldLock !=null && oldLock.isHeldByCurrentThread()){
            oldLock.unlock();
        }
    }


    private void doLock(String lockcode) {//給一個搜索條件，對應一個鎖
        //provinceid有不同的值，參數多樣化
        //provinceid相同的，加一個鎖，---- 不是同一個key，不能用同一個鎖
        ReentrantLock newLock = new ReentrantLock();//創建一個鎖
        Lock oldLock = locks.putIfAbsent(lockcode, newLock);//若已存在，則newLock直接丟棄
        if(oldLock == null){
            newLock.lock();
        }else{
            oldLock.lock();
        }
    }
}