文章來源于公眾號非科班的科班 ，作者非科班的科班
日常的開發(fā)中，無不都是使用數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，由于一般的系統(tǒng)任務(wù)中通常不會(huì)存在高并發(fā)的情況，所以這樣看起來并沒有什么問題。
一旦涉及大數(shù)據(jù)量的需求，如一些商品搶購的情景，或者主頁訪問量瞬間較大的時(shí)候，單一使用數(shù)據(jù)庫來保存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)會(huì)因?yàn)?strong>面向磁盤，磁盤讀/寫速度問題有嚴(yán)重的性能弊端，詳細(xì)的磁盤讀寫原理請參考這一片[]。
在這一瞬間成千上萬的請求到來，需要系統(tǒng)在極短的時(shí)間內(nèi)完成成千上萬次的讀/寫操作，這個(gè)時(shí)候往往不是數(shù)據(jù)庫能夠承受的，極其容易造成數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)癱瘓，最終導(dǎo)致服務(wù)宕機(jī)的嚴(yán)重生產(chǎn)問題。
為了克服上述的問題，項(xiàng)目通常會(huì)引入NoSQL技術(shù)，這是一種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫，并且提供一定的持久化功能。
Redis技術(shù)就是NoSQL技術(shù)中的一種。Redis緩存的使用，極大的提升了應(yīng)用程序的性能和效率，特別是數(shù)據(jù)查詢方面。
但同時(shí)，它也帶來了一些問題。其中，最要害的問題，就是數(shù)據(jù)的一致性問題，從嚴(yán)格意義上講，這個(gè)問題無解。如果對數(shù)據(jù)的一致性要求很高，那么就不能使用緩存。
另外的一些典型問題就是，緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩。本篇文章從實(shí)際代碼操作，來提出解決這三個(gè)緩存問題的方案，畢竟Redis的緩存問題是實(shí)際面試中高頻問點(diǎn)，理論和實(shí)操要兼得。
緩存穿透
緩存穿透是指查詢一條數(shù)據(jù)庫和緩存都沒有的一條數(shù)據(jù)，就會(huì)一直查詢數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)庫的訪問壓力就會(huì)增大，緩存穿透的解決方案，有以下兩種：
緩存空對象：代碼維護(hù)較簡單，但是效果不好。
布隆過濾器：代碼維護(hù)復(fù)雜，效果很好。
緩存空對象
緩存空對象是指當(dāng)一個(gè)請求過來緩存中和數(shù)據(jù)庫中都不存在該請求的數(shù)據(jù)，第一次請求就會(huì)跳過緩存進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的訪問，并且訪問數(shù)據(jù)庫后返回為空，此時(shí)也將該空對象進(jìn)行緩存。
若是再次進(jìn)行訪問該空對象的時(shí)候，就會(huì)直接擊中緩存，而不是再次數(shù)據(jù)庫，緩存空對象實(shí)現(xiàn)的原理圖如下：
緩存空對象的實(shí)現(xiàn)代碼如下：
public class UserServiceImpl {
@Autowired
UserDAO userDAO;
@Autowired
RedisCache redisCache;
public User findUser(Integer id) {
Object object = redisCache.get(Integer.toString(id));
// 緩存中存在，直接返回
if(object != null) {
// 檢驗(yàn)該對象是否為緩存空對象，是則直接返回null
if(object instanceof NullValueResultDO) {
return null;
}
return (User)object;
} else {
// 緩存中不存在，查詢數(shù)據(jù)庫
User user = userDAO.getUser(id);
// 存入緩存
if(user != null) {
redisCache.put(Integer.toString(id),user);
} else {
// 將空對象存進(jìn)緩存
redisCache.put(Integer.toString(id), new NullValueResultDO());
}
return user;
}
}
}
緩存空對象的實(shí)現(xiàn)代碼很簡單，但是緩存空對象會(huì)帶來比較大的問題，就是緩存中會(huì)存在很多空對象，占用內(nèi)存的空間，浪費(fèi)資源，一個(gè)解決的辦法就是設(shè)置空對象的較短的過期時(shí)間，代碼如下：
// 在緩存的時(shí)候，添加多一個(gè)該空對象的過期時(shí)間60秒
redisCache.put(Integer.toString(id), new NullValueResultDO(),60);
布隆過濾器
布隆過濾器是一種基于概率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，主要用來判斷某個(gè)元素是否在集合內(nèi)，它具有運(yùn)行速度快（時(shí)間效率），占用內(nèi)存小的優(yōu)點(diǎn)（空間效率），但是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難的問題。它只能告訴你某個(gè)元素一定不在集合內(nèi)或可能在集合內(nèi)。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中有一種思想：空間換時(shí)間，時(shí)間換空間。一般兩者是不可兼得，而布隆過濾器運(yùn)行效率和空間大小都兼得，它是怎么做到的呢？
在布隆過濾器中引用了一個(gè)誤判率的概念，即它可能會(huì)把不屬于這個(gè)集合的元素認(rèn)為可能屬于這個(gè)集合，但是不會(huì)把屬于這個(gè)集合的認(rèn)為不屬于這個(gè)集合，布隆過濾器的特點(diǎn)如下：
一個(gè)非常大的二進(jìn)制位數(shù)組 （數(shù)組里只有0和1）
若干個(gè)哈希函數(shù)
空間效率和查詢效率高
不存在漏報(bào)（False Negative）：某個(gè)元素在某個(gè)集合中，肯定能報(bào)出來。
可能存在誤報(bào)（False Positive）：某個(gè)元素不在某個(gè)集合中，可能也被爆出來。
不提供刪除方法，代碼維護(hù)困難。
位數(shù)組初始化都為0，它不存元素的具體值，當(dāng)元素經(jīng)過哈希函數(shù)哈希后的值（也就是數(shù)組下標(biāo)）對應(yīng)的數(shù)組位置值改為1。
實(shí)際布隆過濾器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和查詢數(shù)據(jù)的原理圖如下：
可能很多讀者看完上面的特點(diǎn)和原理圖，還是看不懂，別急下面通過圖解一步一步的講解布隆過濾器，總而言之一句簡單的話概括就是布隆過濾器是一個(gè)很大二進(jìn)制的位數(shù)組，數(shù)組里面只存0和1。
初始化的布隆過濾器的結(jié)構(gòu)圖如下：
以上只是畫了布隆過濾器的很小很小的一部分，實(shí)際布隆過濾器是非常大的數(shù)組（這里的大是指它的長度大，并不是指它所占的內(nèi)存空間大）。
那么一個(gè)數(shù)據(jù)是怎么存進(jìn)布隆過濾器的呢？
當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存入布隆過濾器的時(shí)候，會(huì)經(jīng)過如干個(gè)哈希函數(shù)進(jìn)行哈希（若是對哈希函數(shù)還不懂的請參考這一片[]），得到對應(yīng)的哈希值作為數(shù)組的下標(biāo)，然后將初始化的位數(shù)組對應(yīng)的下標(biāo)的值修改為1，結(jié)果圖如下：
當(dāng)再次進(jìn)行存入第二個(gè)值的時(shí)候，修改后的結(jié)果的原理圖如下：
所以每次存入一個(gè)數(shù)據(jù)，就會(huì)哈希函數(shù)的計(jì)算，計(jì)算的結(jié)果就會(huì)作為下標(biāo)，在布隆過濾器中有多少個(gè)哈希函數(shù)就會(huì)計(jì)算出多少個(gè)下標(biāo)，布隆過濾器插入的流程如下：
將要添加的元素給m個(gè)哈希函數(shù)
得到對應(yīng)于位數(shù)組上的m個(gè)位置
將這m個(gè)位置設(shè)為1
那么為什么會(huì)有誤判率呢？
假設(shè)在我們多次存入值后，在布隆過濾器中存在x、y、z這三個(gè)值，布隆過濾器的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)圖如下所示：
當(dāng)我們要查詢的時(shí)候，比如查詢a這個(gè)數(shù)，實(shí)際中a這個(gè)數(shù)是不存在布隆過濾器中的，經(jīng)過2個(gè)哈希函數(shù)計(jì)算后得到a的哈希值分別為2和13，結(jié)構(gòu)原理圖如下：
經(jīng)過查詢后，發(fā)現(xiàn)2和13位置所存儲(chǔ)的值都為1，但是2和13的下標(biāo)分別是x和z經(jīng)過計(jì)算后的下標(biāo)位置的修改，該布隆過濾器中實(shí)際不存在a，那么布隆過濾器就會(huì)誤判改值可能存在，因?yàn)椴悸∵^濾器不存元素值，所以存在誤判率。
那么具體布隆過布隆過濾的判斷的準(zhǔn)確率和一下兩個(gè)因素有關(guān)：
布隆過濾器大小：越大，誤判率就越小，所以說布隆過濾器一般長度都是非常大的。
哈希函數(shù)的個(gè)數(shù)：哈希函數(shù)的個(gè)數(shù)越多，那么誤判率就越小。
那么為什么不能刪除元素呢？
原因很簡單，因?yàn)閯h除元素后，將對應(yīng)元素的下標(biāo)設(shè)置為零，可能別的元素的下標(biāo)也引用改下標(biāo)，這樣別的元素的判斷就會(huì)收到影響，原理圖如下：
當(dāng)你刪除z元素之后，將對應(yīng)的下標(biāo)10和13設(shè)置為0，這樣導(dǎo)致x和y元素的下標(biāo)受到影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的判斷不準(zhǔn)確，所以直接不提供刪除元素的api。
以上說的都是布隆過濾器的原理，只有理解了原理，在實(shí)際的運(yùn)用才能如魚得水，下面就來實(shí)操代碼，手寫一個(gè)簡單的布隆過濾器。
對于要手寫一個(gè)布隆過濾器，首先要明確布隆過濾器的核心：
若干哈希函數(shù)
存值的Api
判斷值得Api
實(shí)現(xiàn)的代碼如下：
public class MyBloomFilter {
// 布隆過濾器長度
private static final int SIZE = 2 << 10;
// 模擬實(shí)現(xiàn)不同的哈希函數(shù)
private static final int[] num= new int[] {5, 19, 23, 31,47, 71};
// 初始化位數(shù)組
private BitSet bits = new BitSet(SIZE);
// 用于存儲(chǔ)哈希函數(shù)
private MyHash[] function = new MyHash[num.length];
// 初始化哈希函數(shù)
public MyBloomFilter() {
for (int i = 0; i < num.length; i++) {
function [i] = new MyHash(SIZE, num[i]);
}
}
// 存值A(chǔ)pi
public void add(String value) {
// 對存入得值進(jìn)行哈希計(jì)算
for (MyHash f: function) {
// 將為數(shù)組對應(yīng)的哈希下標(biāo)得位置得值改為1
bits.set(f.hash(value), true);
}
}
// 判斷是否存在該值得Api
public boolean contains(String value) {
if (value == null) {
return false;
}
boolean result= true;
for (MyHash f : func) {
result= result&& bits.get(f.hash(value));
}
return result;
}
}
哈希函數(shù)代碼如下：
public static class MyHash {
private int cap;
private int seed;
// 初始化數(shù)據(jù)
public MyHash(int cap, int seed) {
this.cap = cap;
this.seed = seed;
}
// 哈希函數(shù)
public int hash(String value) {
int result = 0;
int len = value.length();
for (int i = 0; i < len; i++) {
result = seed * result + value.charAt(i);
}
return (cap - 1) & result;
}
}
布隆過濾器測試代碼如下：
public static void test {
String value = "4243212355312";
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
System.out.println(filter.contains(value));
filter.add(value);
System.out.println(filter.contains(value));
}
以上就是手寫了一個(gè)非常簡單的布隆過濾器，但是實(shí)際項(xiàng)目中可能由牛人或者大公司已經(jīng)幫你寫好的，如谷歌的Google Guava，只需要在項(xiàng)目中引入一下依賴：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>27.0.1-jre</version>
</dependency>
實(shí)際項(xiàng)目中具體的操作代碼如下：
public static void MyBloomFilterSysConfig {
@Autowired
OrderMapper orderMapper
// 1.創(chuàng)建布隆過濾器 第二個(gè)參數(shù)為預(yù)期數(shù)據(jù)量10000000，第三個(gè)參數(shù)為錯(cuò)誤率0.00001
BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")),10000000, 0.00001);
// 2.獲取所有的訂單，并將訂單的id放進(jìn)布隆過濾器里面
List<Order> orderList = orderMapper.findAll()
for (Order order;orderList ) {
Long id = order.getId();
bloomFilter.put("" + id);
}
}
在實(shí)際項(xiàng)目中會(huì)啟動(dòng)一個(gè)系統(tǒng)任務(wù)或者定時(shí)任務(wù)，來初始化布隆過濾器，將熱點(diǎn)查詢數(shù)據(jù)的id放進(jìn)布隆過濾器里面，當(dāng)用戶再次請求的時(shí)候，使用布隆過濾器進(jìn)行判斷，改訂單的id是否在布隆過濾器中存在，不存在直接返回null，具體操作代碼：
// 判斷訂單id是否在布隆過濾器中存在
bloomFilter.mightContain("" + id)
布隆過濾器的缺點(diǎn)就是要維持容器中的數(shù)據(jù)，因?yàn)橛唵螖?shù)據(jù)肯定是頻繁變化的，實(shí)時(shí)的要更新布隆過濾器中的數(shù)據(jù)為最新。
緩存擊穿
緩存擊穿是指一個(gè)key非常熱點(diǎn)，在不停的扛著大并發(fā)，大并發(fā)集中對這一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行訪問，當(dāng)這個(gè)key在失效的瞬間，持續(xù)的大并發(fā)就穿破緩存，直接請求數(shù)據(jù)庫，瞬間對數(shù)據(jù)庫的訪問壓力增大。
緩存擊穿這里強(qiáng)調(diào)的是并發(fā)，造成緩存擊穿的原因有以下兩個(gè)：
該數(shù)據(jù)沒有人查詢過 ，第一次就大并發(fā)的訪問。（冷門數(shù)據(jù)）
添加到了緩存，reids有設(shè)置數(shù)據(jù)失效的時(shí)間 ，這條數(shù)據(jù)剛好失效，大并發(fā)訪問（熱點(diǎn)數(shù)據(jù)）
對于緩存擊穿的解決方案就是加鎖，具體實(shí)現(xiàn)的原理圖如下：
當(dāng)用戶出現(xiàn)大并發(fā)訪問的時(shí)候，在查詢緩存的時(shí)候和查詢數(shù)據(jù)庫的過程加鎖，只能第一個(gè)進(jìn)來的請求進(jìn)行執(zhí)行，當(dāng)?shù)谝粋€(gè)請求把該數(shù)據(jù)放進(jìn)緩存中，接下來的訪問就會(huì)直接集中緩存，防止了緩存擊穿。
業(yè)界比價(jià)普遍的一種做法，即根據(jù)key獲取value值為空時(shí)，鎖上，從數(shù)據(jù)庫中load數(shù)據(jù)后再釋放鎖。若其它線程獲取鎖失敗，則等待一段時(shí)間后重試。這里要注意，分布式環(huán)境中要使用分布式鎖，單機(jī)的話用普通的鎖（synchronized、Lock）就夠了。
下面以一個(gè)獲取商品庫存的案例進(jìn)行代碼的演示，單機(jī)版的鎖實(shí)現(xiàn)具體實(shí)現(xiàn)的代碼如下：
// 獲取庫存數(shù)量
public String getProduceNum(String key) {
try {
synchronized (this) { //加鎖
// 緩存中取數(shù)據(jù)，并存入緩存中
int num= Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key));
if (num> 0) {
//沒查一次庫存-1
redisTemplate.opsForValue().set(key, (num- 1) + "");
System.out.println("剩余的庫存為num：" + (num- 1));
} else {
System.out.println("庫存為0");
}
}
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
return "OK";
}
分布式的鎖實(shí)現(xiàn)具體實(shí)現(xiàn)的代碼如下：
public String getProduceNum(String key) {
// 獲取分布式鎖
RLock lock = redissonClient.getLock(key);
try {
// 獲取庫存數(shù)
int num= Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key));
// 上鎖
lock.lock();
if (num> 0) {
//減少庫存，并存入緩存中
redisTemplate.opsForValue().set(key, (num - 1) + "");
System.out.println("剩余庫存為num：" + (num- 1));
} else {
System.out.println("庫存已經(jīng)為0");
}
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//解鎖
lock.unlock();
}
return "OK";
}
緩存雪崩
緩存雪崩 是指在某一個(gè)時(shí)間段，緩存集中過期失效。此刻無數(shù)的請求直接繞開緩存，直接請求數(shù)據(jù)庫。
造成緩存雪崩的原因，有以下兩種：
reids宕機(jī)
大部分?jǐn)?shù)據(jù)失效
比如天貓雙11，馬上就要到雙11零點(diǎn)，很快就會(huì)迎來一波搶購，這波商品在23點(diǎn)集中的放入了緩存，假設(shè)緩存一個(gè)小時(shí)，那么到了凌晨24點(diǎn)的時(shí)候，這批商品的緩存就都過期了。
而對這批商品的訪問查詢，都落到了數(shù)據(jù)庫上，對于數(shù)據(jù)庫而言，就會(huì)產(chǎn)生周期性的壓力波峰，對數(shù)據(jù)庫造成壓力，甚至壓垮數(shù)據(jù)庫。
緩存雪崩的原理圖如下，當(dāng)正常的情況下，key沒有大量失效的用戶訪問原理圖如下：
當(dāng)某一時(shí)間點(diǎn)，key大量失效，造成的緩存雪崩的原理圖如下：
對于緩存雪崩的解決方案有以下兩種：
搭建高可用的集群，防止單機(jī)的redis宕機(jī)。
設(shè)置不同的過期時(shí)間，防止同一時(shí)間內(nèi)大量的key失效。
針對業(yè)務(wù)系統(tǒng)，永遠(yuǎn)都是具體情況具體分析，沒有最好，只有最合適。于緩存其它問題，緩存滿了和數(shù)據(jù)丟失等問題，我們后面繼續(xù)深入的學(xué)習(xí)。最后也提一下三個(gè)詞LRU、RDB、AOF，通常我們采用LRU策略處理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略來保證一定情況下的數(shù)據(jù)安全。
