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cache - cache usa 2

2024-07-12

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1. Quebra de cache, penetração, avalanche

1. Penetração de cache

Refere-se à consulta de dados que não devem existir. Como o cache não foi atingido, o banco de dados será consultado, mas o banco de dados não possui tal registro. Não gravamos o valor nulo desta consulta no cache, o que resultará. em cada solicitação desses dados inexistentes, você precisa ir até a camada de armazenamento para consultar, o que perde o sentido do armazenamento em cache.

risco:

Usar dados inexistentes para realizar ataques aumentará a pressão instantânea sobre o banco de dados e eventualmente levará ao colapso.

resolver:

O resultado nulo é armazenado em cache e um curto período de expiração é adicionado.

2. Avalanche de cache

Avalanche de cache: Avalanche de cache significa que quando configuramos o cache, a Chave adota o mesmo tempo de expiração, fazendo com que o cache se torne inválido em determinado momento, todas as solicitações são encaminhadas para o BD, e o BD fica sob pressão e avalanches instantâneas.

Solução: Adicione um valor aleatório ao tempo de expiração original, como 1 a 5 minutos aleatoriamente, para que a taxa de repetição de cada tempo de expiração armazenado em cache seja reduzida, dificultando a ocorrência de eventos de falha coletiva.

3. Quebra de cache

Divisão de cache:

  • Para algumas chaves com um tempo de expiração definido, se essas chaves puderem ser acessadas muito simultaneamente em determinados momentos, trata-se de um dado muito "quente".
  • Se essa chave de ponto de acesso expirar pouco antes de um grande número de solicitações chegar ao mesmo tempo, todas as consultas de dados para essa chave cairão no banco de dados, o que é chamado de quebra de cache.

resolver:

Trancar

Uma grande quantidade de simultaneidade permite que apenas um verifique, e os outros esperem. Após a verificação, o bloqueio é liberado, e os demais adquirem o bloqueio, passam o mouse, verificam o cache primeiro, e haverá dados sem ir para o banco de dados.

2. Resolva o problema

Resolva primeiro a penetração do cache e a avalanche

  1.   private static final String CATALOG_JSON="CATALOG_JSON";
  2.     @Override
  3.     public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
  4.  
  5.         /**
  6.          * 空结果缓存:解决缓存穿透
  7.          * 设置过期时间(加随机值) 缓存雪崩
  8.          * 加锁 解决缓存击穿
  9.          */
  10.         Object result = redisTemplate.opsForValue().get(CATALOG_JSON);
  11.         if(result!=null){
  12.             return (Map<String, List<Catelog2Vo>>) result;
  13.         }
  14.  
  15.         Map<String, List<Catelog2Vo>> map = getCatalogJsonFromDB();
  16.         if (map==null){
  17.             /**
  18.              * 解决缓存穿透
  19.              */
  20.             map=new HashMap<>();
  21.         }
  22.         redisTemplate.opsForValue().set(CATALOG_JSON,map, Duration.ofDays(1));
  23.         return map;
  24.     }

Resolver quebra de cache

1. Use bloqueio local para resolver

O objeto contêiner springboot está no modo singleton por padrão, portanto, o mesmo objeto pode ser sincronizado e bloqueado. Ao usar o modo de detecção dupla, ele pode ser executado simultaneamente.

  1.  public synchronized Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDB() {
  2.  
  3.         Object result = redisTemplate.opsForValue().get(CATALOG_JSON);
  4.         if (result != null) {
  5.             return (Map<String, List<Catelog2Vo>>) result;
  6.         }
  7.  
  8.  
  9.         //1.查出所有1级分类
  10.         List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
  11.         /**
  12.          * 将数据库的多次查询变成一次
  13.          */
  14.  
  15.         //2. 封装数据
  16.         List<CategoryEntity> level1Category = selectList.stream().filter(s -> s.getParentCid().equals(0L)).collect(Collectors.toList());
  17.         Map<String, List<Catelog2Vo>> map = level1Category.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
  18.             //1.每一个的一级分类,查到1级分类的所有二级分类
  19.             List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream().filter(s -> s.getParentCid().equals(v.getCatId())).collect(Collectors.toList());
  20.  
  21.             List<Catelog2Vo> catelog2VoList = categoryEntities.stream().map(c -> {
  22.                 Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo();
  23.                 catelog2Vo.setId(c.getCatId().toString());
  24.                 catelog2Vo.setName(c.getName());
  25.                 catelog2Vo.setCatalog1Id(v.getCatId().toString());
  26.  
  27.                 List<CategoryEntity> categoryEntities1 = selectList.stream().filter(s -> s.getParentCid().equals(c.getCatId())).collect(Collectors.toList());
  28.                 List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = categoryEntities1.stream().map(c3 -> {
  29.                     Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo();
  30.                     catelog3Vo.setId(c3.getCatId().toString());
  31.                     catelog3Vo.setName(c3.getName());
  32.                     catelog3Vo.setCatalog2Id(c.getCatId().toString());
  33.                     return catelog3Vo;
  34.                 }).collect(Collectors.toList());
  35.  
  36.                 catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
  37.  
  38.                 return catelog2Vo;
  39.             }).collect(Collectors.toList());
  40.  
  41.  
  42.             return catelog2VoList;
  43.         }));
  44.         return map;
  45.     }
  1.  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
  2.  
  3.         /**
  4.          * 空结果缓存:解决缓存穿透
  5.          * 设置过期时间(加随机值) 缓存雪崩
  6.          * 加锁 解决缓存击穿
  7.          */
  8.         Object result = redisTemplate.opsForValue().get(CATALOG_JSON);
  9.         if (result != null) {
  10.             return (Map<String, List<Catelog2Vo>>) result;
  11.         }
  12.  
  13.         Map<String, List<Catelog2Vo>> map = getCatalogJsonFromDB();
  14.         if (map == null) {
  15.             /**
  16.              * 解决缓存穿透
  17.              */
  18.             map = new HashMap<>();
  19.         }
  20.         redisTemplate.opsForValue().set(CATALOG_JSON, map, Duration.ofDays(1));
  21.         return map;
  22.     }

Ainda haverá problemas com a lógica do código acima. Ao ser executado simultaneamente, o primeiro thread terminará a verificação do banco de dados e liberará o bloqueio antes de colocá-lo no cache. e não há dados e, em seguida, verifique o banco de dados novamente. Não há garantia de que haverá apenas um Thread para verificar o banco de dados.

Abordagem correta

  1.   public synchronized Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDB() {
  2.  
  3.         Object result = redisTemplate.opsForValue().get(CATALOG_JSON);
  4.         if (result != null) {
  5.             return (Map<String, List<Catelog2Vo>>) result;
  6.         }
  7.  
  8.  
  9.         //1.查出所有1级分类
  10.         List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
  11.         /**
  12.          * 将数据库的多次查询变成一次
  13.          */
  14.  
  15.         //2. 封装数据
  16.         List<CategoryEntity> level1Category = selectList.stream().filter(s -> s.getParentCid().equals(0L)).collect(Collectors.toList());
  17.         Map<String, List<Catelog2Vo>> map = level1Category.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
  18.             //1.每一个的一级分类,查到1级分类的所有二级分类
  19.             List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream().filter(s -> s.getParentCid().equals(v.getCatId())).collect(Collectors.toList());
  20.  
  21.             List<Catelog2Vo> catelog2VoList = categoryEntities.stream().map(c -> {
  22.                 Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo();
  23.                 catelog2Vo.setId(c.getCatId().toString());
  24.                 catelog2Vo.setName(c.getName());
  25.                 catelog2Vo.setCatalog1Id(v.getCatId().toString());
  26.  
  27.                 List<CategoryEntity> categoryEntities1 = selectList.stream().filter(s -> s.getParentCid().equals(c.getCatId())).collect(Collectors.toList());
  28.                 List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = categoryEntities1.stream().map(c3 -> {
  29.                     Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo();
  30.                     catelog3Vo.setId(c3.getCatId().toString());
  31.                     catelog3Vo.setName(c3.getName());
  32.                     catelog3Vo.setCatalog2Id(c.getCatId().toString());
  33.                     return catelog3Vo;
  34.                 }).collect(Collectors.toList());
  35.  
  36.                 catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
  37.  
  38.                 return catelog2Vo;
  39.             }).collect(Collectors.toList());
  40.  
  41.  
  42.             return catelog2VoList;
  43.         }));
  44.         if (map == null) {
  45.             /**
  46.              * 解决缓存穿透
  47.              */
  48.             map = new HashMap<>();
  49.         }
  50.         redisTemplate.opsForValue().set(CATALOG_JSON, map, Duration.ofDays(1));
  51.         return map;
  52.     }

Coloque a operação de salvar no cache no bloco de código de sincronização

  1.  @Override
  2.     public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
  3.  
  4.         /**
  5.          * 空结果缓存:解决缓存穿透
  6.          * 设置过期时间(加随机值) 缓存雪崩
  7.          * 加锁 解决缓存击穿
  8.          */
  9.         Object result = redisTemplate.opsForValue().get(CATALOG_JSON);
  10.         if (result != null) {
  11.             return (Map<String, List<Catelog2Vo>>) result;
  12.         }
  13.  
  14.         Map<String, List<Catelog2Vo>> map = getCatalogJsonFromDB();
  15.  
  16.         return map;
  17.     }

 

 

Os bloqueios locais só podem bloquear o processo atual, portanto, precisamos de bloqueios distribuídos

3. Problemas com bloqueios locais em ambientes distribuídos

Ou seja, cada bloqueio só pode bloquear o processo atual, ou seja, cada serviço irá verificar o banco de dados.

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Ele se dedica à pesquisa de tecnologia há mais de 30 anos e é proficiente em diversas linguagens como java, linux, javascript, php, css, etc. estação de documentação do desenvolvedor para compartilhar alguns problemas no desenvolvimento de tecnologia para referência futura.

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