使用Redis缓存存在的问题_qimickey

使用Redis缓存存在的问题

使用redis缓存的初衷：缓解数据库压力，提高性能。

1、缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

2、缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

3、缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

案例：

优惠券秒杀问题

超卖问题：多线程存在安全问题

如下图所示

当线程1查询完库存大于0 还未扣减库存的时候，线程2也查询库存大于0 然后一起扣减 就会出现库存为负数的情况。

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：

• 悲观锁：添加同步锁，让线程串行执行
  优点：简单粗暴
  缺点：性能一般

• 乐观锁：不加锁，在更新时判断是否有其它线程在修改
  优点：性能好
  缺点：存在成功率低的问题

一人一单问题

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

流程图变更如下

可通过加锁解决（单机情况）：

同一个用户一把锁 ，注意：userId.toString() 每次都会new出来，需要使用userId.toString().intern()，才能锁住。

在大多数情况下 都是集群部署 通过负载均衡

通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了。

每个服务都会有单独的JVM,JVM中的锁监视器只能锁本JVM。导致两个服务没有被同一把锁锁住。

解决方法

分布式锁（经典加一层）

分布式锁的核心是实现多进程之间互斥，而满足这一点的方式有很多，常见的有三种：

这里将使用Redis进行分布式锁

Redis中SetNX命令 SETNX key value

将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。
若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。

故可以利用它来实现锁的效果。

误删锁问题

当线程1获取到锁之后，业务阻塞，造成锁的超时释放，此时线程2进来便可以拿到锁，然后线程1继续执行，就可以把线程2的锁删除掉。

原来业务流程：

解决方法：在删除锁之前先看看锁是不是自己的。

改进Redis的分布式锁

但是上面误删问题仍可能在极端情况下发生；

例如：让线程1验证完是自己的锁的时候，被阻塞（垃圾回收机制），此时超时释放锁，然后线程2便进入了锁，线程1唤醒后，执行删除锁的业务，便也造成误删问题。

解决方法：只需要保证 验证锁是否是自己的和删除锁是一个原子性的操作即可。

这里我们将使用Lua脚本。

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html

一人一单问题总结

• 基于Redis的分布式锁实现思路：
  利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
  释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁

• 特性：
  利用set nx满足互斥性
  利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
  利用Redis集群保证高可用和高并发特性

基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：

Redisson

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。

• 不可重入Redis分布式锁：
  原理：利用setnx的互斥性；利用ex避免死锁；释放锁时判断线程标示
  缺陷：不可重入、无法重试、锁超时失效
• 可重入的Redis分布式锁：
  原理：利用hash结构，记录线程标示和重入次数；利用watchDog延续锁时间；利用信号量控制锁重试等待
  缺陷：redis宕机引起锁失效问题
• Redisson的multiLock：
  原理：多个独立的Redis节点，必须在所有节点都获取重入锁，才算获取锁成功
  缺陷：运维成本高、实现复杂