浅谈分布式缓存解决方案！

￡神魔★判官ぃ 2023-09-23 18:16 173阅读 0赞

**接口高并发的解决思路：**

*  加缓存
 *  数据静态化
 *  集群
 *  分布式
 *  同步转异步
 *  限流、降级

**适合加缓存的场景：**

*  读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）

### 缓存的概念 ###

1）外存

外存储器是指除计算机内存及CPU缓存以外的存储器，断电后仍然能保存数据。常用的有硬盘、u盘等。

2）内存

内存是计算机组成部分。被称为内存存储器，其作用是暂时存放CPU运算数据，以及与外存之间交互的存储器。只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据读到内存中，当运算完成后CPU在将运算结果写到外存中。断电后数据就会清空，常用的有内存条。

3）缓存

缓存就是介于内存和外存之间的存储，加快内存和外存之间的数据交互。软件中间件一般用外部计算机内存当缓存。

4）缓存的指标

**1）缓存命中率**

从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率，命中率越高越好。

**2）缓存更新策略**

如果缓存满了，从缓存中清除数据的策略。常见的有：LFU、LRU、FIFO

*  **LRU（Least Recently Used）**：最久未使用算法，使用时间距离现在最久的那个被移除。
 *  **LFU（Least Frequencyly Used）**：最少使用算法，一定时间使用次数最少的那个被移除。
 *  **FIFO（First In First Out）**：先进先出算法，先放入缓存的先被移除。

### Redis缓存在Java中的实现 ###

在java代码中，我们一般对调用的方法进行缓存控制，比如我要查询具体的省市区县数据，`findProvidenceAndCityAndArea(String id)`，那么我们应该在调用这个方法之前先从缓存中查找有没有这个数据，如果没有在调用该方法从数据库中查询，然后添加到缓存中去；下次接口调用时将会从缓存直接获取数据。Java中使用分布式缓存Redis。

1）缓存逻辑流程图

查询策略：

![33d4cacc14804b490a91de32d903d220.png][]

修改策略：

![a2aa1da7f6a7d39aadbda79fee900764.png][]

2）逻辑流程代码

查询代码：

/**
     * 使用缓存，根据省份ID获取省市数据
     * @param provinceid
     * @return
     */
    @Override
    public Provinces detail(String provinceid) {
        Provinces provinces = null;
        //1、在redis查询
        provinces = (Provinces)redisTemplate.opsForValue().get(provinceid);
        //2.如果命中，则返回缓存数据
        if (null != provinces){
            //redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            System.out.println("缓存中得到数据");
            return provinces;
        }
        //3.如果没有命中，则去数据库中读取数据
        provinces = super.detail(provinceid);
        if (null != provinces){
            //4.将查询出来的数据写入缓存
            redisTemplate.opsForValue().set(provinceid,provinces);//set缓存
            //redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期
        }
        return provinces;
    }

修改策略采用双删策略：

@Override
    public Provinces update(Provinces entity) {//双删,防止多线程操作之间的时间间隔导致数据不一致
        redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//直接删除缓存，预防数据库成功，缓存失败
        super.update(entity);
        redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
        return entity;
    }
    
    @Override
    public Provinces add(Provinces entity) {
        redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());
        super.add(entity);
        redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
        return entity;
    }
    
    @Override
    public void delete(String provinceid) {
        redisTemplate.delete(provinceid);
        super.delete(provinceid);
        redisTemplate.delete(provinceid);//双删
    }

### SpringCache的用法 ###

因为缓存代码逻辑有一定的固定性，所以可以利用模板设计模式对其进行封装。

SpringCache并非具体的缓存技术，而是对各种缓存中间件的封装，具体的底层缓存是EhCache还是Redis，只需要简单的配置就可以了。

设计理念

正如Spring框架的其他服务一样，Spring Cache首先是提供了一层抽象，和兴抽象主要体现在这俩个接口上：

![57f0d37fb6dff4377e21a25cee05a2bf.png][]

*  `org.springframework.cache.Cache`: 代表缓存本身
 *  `org.springframework.cache.CacheManager`:代表对缓存的处理和管理

抽象的意义在于屏蔽实现细节的差异和提供扩展性，Cache的抽象解耦了缓存的使用和缓存的后端存储，方便后续更换存储。

使用SpringCache

![5bee700b56f199c2c90b5c655097508b.png][]

使用示例：

**1）声明缓存：在方法上添加@cacheable等注解，表示缓存该方法的结果。**

@Cacheable// value指定当前接口，要使用哪一个缓存器 --- 如果该缓存器不存在，则创建一个
    public Provinces detail(String provinceid) {//一个接口方法，对应一个缓存器
        return super.detail(provinceid);
    }

**2）开启Spring的cache功能**

`<cache:annotation-driven />` 或者使用注解`@EnableCaching` 的方式

@Configuration
    @EnableCaching
    public class CacheConfig {
    }

**3）配置后端的存储**

1.  JDK内存作为缓存

@Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        //jdk里，内存管理器
        SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
        cacheManager.setCaches(Collections.singletonList(new ConcurrentMapCache("province")));
        return cacheManager;
    }

1.  RedisCacheManager

@Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        return RedisCacheManager
                .builder(connectionFactory)
                .cacheDefaults(
                        RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                                .entryTtl(Duration.ofSeconds(20))) //缓存时间绝对过期时间20s
                .transactionAware()
                .build();
    }

注解风格说明

1)@Cacheable:查询方法

2）@CachePut：新增或者修改方法

//这个AOP，先修改数据库，在删除缓存
    @CachePut(key = "#entity.provinceid")
    public Provinces update(Provinces entity) {
        return super.update(entity);
    }

3）@CacheEvict：删除缓存

@CacheEvict
    public void delete(String provinceid) {
        super.delete(provinceid);
    }

### 缓存穿透解决方案 ###

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起Id为“-1”的数据或者id为不存在的数据。这是的用户很可能是恶意攻击，攻击会导致数据库压力过大。

![9cfc3eabe500492d93803f748487aa01.png][]

解决方案：使用布隆过滤器

缓存击穿解决方案

缓存击穿是指缓存中没有，但是数据库中有的数据（一般是缓存过期），这是由于并发用户特别多，同时读取缓存没读取到数据，又同时去数据库读取数据，一期数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

![84ddcc694a9840a43ffbf3aa17e6752c.png][]

private BloomFilter<String> bf =null; //等效成一个set集合
    
        /**
         * 在bean初始化完成后，实例化bloomFilter,并加载数据
         */
        @PostConstruct //对象创建后，自动调用本方法
        public void init(){
            List<Provinces> provinces = this.list();
            //当成一个SET----- 占内存，比hashset占得小很多
            bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), provinces.size());// 32个
            for (Provinces p : provinces) {
                bf.put(p.getProvinceid());
            }
        }
    
        @Cacheable(value = "province")
        public Provinces detail(String provinceid) {
            //先判断布隆过滤器中是否存在该值，值存在才允许访问缓存和数据库
            if(!bf.mightContain(provinceid)){
                System.out.println("非法访问--------"+System.currentTimeMillis());
                return null;
            }
            System.out.println("数据库中得到数据--------"+System.currentTimeMillis());
            Provinces provinces = super.detail(provinceid);
    
            return provinces;
        }

### 缓存雪崩解决方案 ###

缓存血本是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发

查询同一条数据，缓存雪崩是不同数据同时过期，很多数据都要从数据库查询。

![2c8e6b85db1641566d84bb07140f3b95.png][]

解决方案：加显示锁（可以解决缓存击穿问题）

public Provinces detail(String provinceid) {
            // 1.从缓存中取数据
            Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
            if (valueWrapper != null) {
                logger.info("缓存中得到数据");
                return (Provinces) (valueWrapper.get());
            }
            //2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
            doLock(provinceid);//32个省，最多只有32把锁，1000个线程
    
            try{//第二个线程进来了
                // 一次只有一个线程
                 //双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
                valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值
                if (valueWrapper != null) {
                    logger.info("缓存中得到数据");
                    return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
                }
                Provinces provinces = super.detail(provinceid);
                // 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
                if (null != provinces){
                    cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
                }
                return provinces;
            }catch(Exception e){
                return null;
            }finally{
                //4.解锁
                releaseLock(provinceid);
            }
        }

### 缓存的数据一致性解决策略 ###

数据更新就会引起数据库的更新和缓存更新，就容易出现缓存（Redis）和数据库（Mysql）间的数据一致性问题。无论哪种解决方案都有缺点，没有完美的解决方案。

![25f695a047ae27bf4229b4c61fee99e7.png][]

1）数据实时同步更新：代码同步调用Cache增删改

*  优点：数据实时同步更新，保持强一致性
 *  缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性

2）数据准实时更新：mq异步更新数据

*  优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦
 *  缺点：实现复杂，架构较重,中间件的稳定性

3）缓存失效机制：缓存失效

*  优点：实现简单，无须引入额外逻辑
 *  缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题

4）定时任务更新：定时任务，最终数据一致性

*  优点：不影响正常业务
 *  缺点：不保证一致性，依赖定时任务

[33d4cacc14804b490a91de32d903d220.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/33d4cacc14804b490a91de32d903d220.png
[a2aa1da7f6a7d39aadbda79fee900764.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a2aa1da7f6a7d39aadbda79fee900764.png
[57f0d37fb6dff4377e21a25cee05a2bf.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/57f0d37fb6dff4377e21a25cee05a2bf.png
[5bee700b56f199c2c90b5c655097508b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5bee700b56f199c2c90b5c655097508b.png
[9cfc3eabe500492d93803f748487aa01.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9cfc3eabe500492d93803f748487aa01.png
[84ddcc694a9840a43ffbf3aa17e6752c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/84ddcc694a9840a43ffbf3aa17e6752c.png
[2c8e6b85db1641566d84bb07140f3b95.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2c8e6b85db1641566d84bb07140f3b95.png
[25f695a047ae27bf4229b4c61fee99e7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/25f695a047ae27bf4229b4c61fee99e7.png