Redis-预热雪崩击穿穿透

预热雪崩穿透击穿

缓存预热

缓存雪崩

有这两种原因

redis key 永不过期or过期时间错开
redis 缓存集群实现高可用
1. 主从哨兵
2. Redis Cluster
3. 开启redis持久化aof，rdb，尽快恢复集群
多缓存结合预防雪崩：本地缓存 ehcache + redis 缓存
服务降级：Hystrix 或者 sentinel 限流降级
人民币玩家：阿里云给了你多少广告？笑

缓存穿透

恶意请求不存在的数据

guava BloomFilter

误判问题，但是概率小可以接受，不能从布隆过滤器删除 -> 布隆过滤器可能会错误地判断某个元素存在于集合中（称为误报），但不会错误地判断一个存在的元素不存在
全部合法的key都需要放入 Guava布隆过滤器+redis里面，不然数据就是返回null

案例

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.1-jre</version>
</dependency>

@Service
@Slf4j
public class GuavaBloomFilterService {// 1.定义一个常量public static final int _1W = 10000;// 2.定义我们guava布隆过滤器，初始容量public static final int SIZE = 100 * _1W;// 3.误判率，它越小误判的个数也越少（思考：是否可以无限小？ 没有误判岂不是更好）public static double fpp = 0.0000000000003;  // 这个数越小所用的hash函数越多，bitmap占用的位越多  默认的就是0.03，5个hash函数   0.01，7个函数// 4.创建guava布隆过滤器private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), SIZE, fpp);public void guavaBloomFilter() {// 1. 往 bloomFilter 中添加数据for (int i = 0; i < SIZE; i++) {bloomFilter.put(i);}// 2. 故意取10w个不在范围内的数据进行测试，来进行误判率演示List<Integer> list = new ArrayList<>(10 * _1W);// 3. 验证for (int i = SIZE; i < SIZE + (10 * _1W); i++) {if (bloomFilter.mightContain(i)) {
//                log.info("被误判了:{}", i);list.add(i);}}log.info("误判总数量:{}", list.size());log.info("误判率:{}", list.size() / (10 * _1W));}
}

@SpringBootTest
public class GuavaTest {@ResourceGuavaBloomFilterService guavaBloomFilterService;/*** guava版本布隆过滤器，helloworld 入门级演示*/@Testpublic void testGuavaWithBloomFilter() {System.out.println("testGuavaWithBloomFilter");// 1. 创建 guava版布隆过滤器BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);//2. 判断指定的元素是否存在System.out.println(bloomFilter.mightContain(1));System.out.println(bloomFilter.mightContain(2));// 2. 添加数据bloomFilter.put(1);bloomFilter.put(2);System.out.println(bloomFilter.mightContain(1));System.out.println(bloomFilter.mightContain(2));}@Testpublic void testGuavaWithBloomFilter2() {guavaBloomFilterService.guavaBloomFilter();}}

fpp 默认 0.03

fpp要求越高，bit位数越多，hash函数越多

guava 黑名单使用

缓存击穿

对比穿透和击穿

互斥更新->对于更新的方法

聚划算案例

功能分析

数据结构使用 list

代码

@ApiModel(value = "聚划算活动product信息")
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class Product {// 产品idprivate Long id;// 产品名称private String name;// 产品价格private Integer price;// 产品详情private String detail;
}

@Service
@Slf4j
public class JHSTaskService {private static final String JHS_KEY = "jhs";private static final String JHS_KEY_A = "jhs:a";private static final String JHS_KEY_B = "jhs:b";@AutowiredRedisTemplate redisTemplate;/*** 模拟从数据库读取20件特价商品* @return 商品列表*/private List<Product> getProductsFromMysql() {List<Product> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 20; i++) {Random random = new Random();int id = random.nextInt(1000);Product product = new Product((long) id, "product" + i, i, "detail");list.add(product);}log.info("模拟从数据库读取20件特价商品完成{}", list);return list;}@PostConstructpublic void initJHSAB() {log.info("启动AB的定时器 天猫聚划算模拟开始===========");new Thread(() -> {while (true) {// 2.模拟从mysql查到数据，加到 redis 并返回给页面List<Product> list = getProductsFromMysql();redisTemplate.delete(JHS_KEY);redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY, list);redisTemplate.expire(JHS_KEY, 86410L, TimeUnit.SECONDS);// 5.暂停一分钟，间隔1分钟执行一次，模拟聚划算一天执行的参加活动的品牌try {Thread.sleep(1000* 60);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}, "t1").start();}}

测试类

@SpringBootTest
@Slf4j
public class JhsTest {private static final String JHS_KEY = "jhs";private static final String JHS_KEY_A = "jhs:a";private static final String JHS_KEY_B = "jhs:b";@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;@Testpublic void find() {int page = 1;int size = 10;List<Product> list = null;long start = (page - 1) * size;long end = start + size - 1;try {list = redisTemplate.opsForList().range(JHS_KEY, start, end);if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {// TODO 走 mysql 查询}log.info("参加活动的商家={}", list);} catch (Exception e) {// 出异常了，一般 redis 宕机了或者redis网络抖动导致timeoutlog.error("jhs exception{}", e);e.printStackTrace();//  ..... 重试机制 再次查询 mysql}log.info(list.toString());}}

测试方法，先跑主启动类（后台更新聚划算商品信息），然后手动执行测试类测试查询

问题分析

delete 执行间隙，这一瞬间缓存击穿，打到mysql

解决

@PostConstructpublic void initJHSAB() {log.info("启动AB的定时器 天猫聚划算模拟开始===========");new Thread(() -> {while (true) {// 2.模拟从mysql查到数据，加到 redis 并返回给页面List<Product> list = getProductsFromMysql();//                redisTemplate.delete(JHS_KEY);
//                redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY, list);
//                redisTemplate.expire(JHS_KEY, 86410L, TimeUnit.SECONDS);// 3.先更新B缓存并且让B缓存过期时间超过A时间，如果A突然失效了还有B兜底，防止击穿redisTemplate.delete(JHS_KEY_B);redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY_B, list);redisTemplate.expire(JHS_KEY_B, 86410L, TimeUnit.SECONDS);// 4.再更新A缓存redisTemplate.delete(JHS_KEY_A);redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY_A, list);redisTemplate.expire(JHS_KEY_A, 86400L, TimeUnit.SECONDS);// 5.暂停一分钟，间隔1分钟执行一次，模拟聚划算一天执行的参加活动的品牌try {Thread.sleep(1000* 60);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}, "t1").start();}

@Testpublic void findAB() {int page = 1;int size = 10;List<Product> list = null;long start = (page - 1) * size;long end = start + size - 1;try {list = redisTemplate.opsForList().range(JHS_KEY_A, start, end);if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {log.info("---------A缓存已经过期或活动结束了，记得人工修补，B缓存继续顶着");// A 没有来找 Blist = redisTemplate.opsForList().range(JHS_KEY_B, start, end);if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {// TODO 走 mysql 查询}}log.info("参加活动的商家={}", list);} catch (Exception e) {// 出异常了，一般 redis 宕机了或者redis网络抖动导致timeoutlog.error("jhs exception{}", e);e.printStackTrace();//  ..... 重试机制 再次查询 mysql}log.info(list.toString());}