Redis 解决缓存雪崩方法之一

需求

在项目中，我们会用 Redis 来缓存数据，为数据库较少查询压力，同时达到高性能、快速的目的。我们一般会在缓存数据的时候，设置一个过期时间，到了时间会自动清除这个数据。执行逻辑代码一般为：首先会判断Redis中存在不存在我要的数据，存在就返回，不存在就查询数据库然后将查询的数据再缓存到Redis中。只不过在“不存在查询就数据库”的执行中，如在多线程下，如何保证多个线程查询同一个数据，只有其中一个线程查询数据库，其他线程就读取这个线程查询的数据。为提交效率，我让每次查询都持有自已的锁。

代码

首先是定义一个 HashMap 集合，用来保存要加的锁。

    /*** RedisKey 的 KEY 值通用 前缀 */
    private static final String REDIS_CACHE_KEY = "SYS_DICTIONARY_KEY";

    /*** 缓存的锁  */
    private final Map<String, ReentrantLock> lock = new HashMap<>(20);

定义加锁方法：

private void addLock(final String key) {
      /** 新锁 */
      final ReentrantLock newLock = new ReentrantLock();
      /** 旧锁 ， 利用 key 进行加锁 */
      ReentrantLock oldLock = lock.putIfAbsent(key, newLock);
      if (oldLock == null) {
          newLock.lock();
      } else {
          oldLock.lock();
      }
  }

定义释放锁的方法：

private void releaseLock(final String key) {
        /** 从缓存中 获取 当前 key 的锁 */
        final ReentrantLock oldLock = lock.get(key);
         /** 当前 key 的锁不为空，并且当前线程持有此锁。 */
        if (oldLock != null && oldLock.isHeldByCurrentThread()) {
        /** 释放  */
            oldLock.unlock();
        }
    }

在查询业务数据的时候的写法：

 public Object queryDataBySysCode(String sysCode) {
       /** redis 的 key **/
        final String redisKey = String.format("%s:%s:sysDicTree", REDIS_CACHE_KEY, sysCode).toUpperCase();
       /** redis 中是否存在 **/
        if (redisService.exists(redisKey)) {
            String dataJson = redisService.get(redisKey);
            if (Strings.isNotBlank(dataJson)) {
                return Json.fromJsonAsArray(NutMap.class, dataJson);
            }
        }
        /** 加锁 ，防止多个线程度都查询数据库**/
        addLock(redisKey);
        try {
            /*** 防止缓存 雪崩 ，需要再判断一下，必须要*/

            /*** 必须要这段代码 */
            String dataJson = redisService.get(redisKey);
            if (Strings.isNotBlank(dataJson)) {
                return Json.fromJsonAsArray(NutMap.class, dataJson);
            }
            /*** 查询数据库数据 */
            Object vo = ....;
            /** 缓存值  */
            setRedisValue(redisKey,vo);
            return vo;
        } catch (Exception e) {
            log.error(e);
        } finally {
            /*** 释放锁 */
            releaseLock(REDIS_KEY);
        }
        return Collections.emptyList();
    }

这里加锁代码块里面又判断的一次 redis 中是否存在数据。

分析原因：

若有两个线程都同时检测到 redis 中不存在数据，在 addLock(redisKey); 这句代码就会出现锁竞争，当如线程1 此时获取的锁，那线程2 就必须等待线程1 释放这把锁，才能秩序执行，线程1 开始查询数据库，然后把查询的数据缓存到 redis 中，然后释放锁；此时线程2 获得锁，这个时候因为 redis 中已经有数据（由线程1查询数据库查出来）了，就应该从 redls 中获取，所以在这里概要判断一次 redis 中是否存在值，不然的话，线程2又要查询数据库。

总结

在防止缓存雪崩的情况下，光加锁是不行，还要在加锁代码块中，再次判断 redis 中是否存在值。

小分享

在清除 redis 缓存的数据的时候，共有两种方式：自动清除（这是过期时间），手动删除。

自动清除
这种方式程序员不用关注我何时该清除这个数据，交给的redis 帮我们清除。只需要在设置数据的时候，设置一个过期时间而已。

    /** 180 就是代表的时间 （3分钟） **/
     redisService.setex(key,180,"张三");

手动删除

需要手动执行 redis 提供的API 操作。

    redisService.del(key);
    /** 执行业务方法 */
    doUpdate();
    redisService.del(key);

这里采用的双删除策略。在业务方法执行之前清除一次，在业务方法执行之后清除一次。避免在多线程下删除不彻底的问题。

最后编辑于：2020.06.30 13:39:41