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对缓存击穿的一点思考

發(fā)布時間:2025/4/16 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 对缓存击穿的一点思考 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

緩存(內(nèi)存 or Memcached or Redis.....)在互聯(lián)網(wǎng)項目中廣泛應(yīng)用,本篇博客將討論下緩存擊穿這一個話題,涵蓋緩存擊穿的現(xiàn)象、解決的思路、以及通過代碼抽象方式來處理緩存擊穿。

什么是緩存擊穿?

上面的代碼,是一個典型的寫法:當查詢的時候,先從Redis集群中取,如果沒有,那么再從DB中查詢并設(shè)置到Redis集群中。

注意,在實際開發(fā)中,我們一般在緩存中,存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是JSON。(JDK提供的序列化方式效率稍微比JSON序列化低一些;而且JDK序列化非常嚴格,字段的增減,就很可能導致反序列失敗,而JSON這方面兼容性較好)

假設(shè)從DB中查詢需要2S,那么顯然這段時間內(nèi)過來的請求,在上述的代碼下,會全部走DB查詢,相當于緩存被直接穿透,這樣的現(xiàn)象就稱之為“緩存擊穿”!

避免緩存擊穿的思路分析

加synchronized?

如果synchronized加在方法上,使得查詢請求都得排隊,本來我們的本意是讓并發(fā)查詢走緩存。也就是現(xiàn)在synchronized的粒度太大了。

縮小synchronized的粒度?

上面代碼,在緩存有數(shù)據(jù)時,讓查詢緩存的請求不必排隊,減小了同步的粒度。但是,仍然沒有解決緩存擊穿的問題。

雖然,多個查詢DB的請求進行排隊,但是即便一個DB查詢請求完成并設(shè)置到緩存中,其他查詢DB的請求依然會繼續(xù)查詢DB!

synchronized+雙重檢查機制

通過synchronized+雙重檢查機制:

在同步塊中,繼續(xù)判斷檢查,保證不存在,才去查DB。

代碼抽象

發(fā)現(xiàn)沒有,其實我們處理緩存的代碼,除了具體的查詢DB邏輯外,其他都是模板化的。下面我們就來抽象下!

一個查詢DB的接口:

既然查詢具體的DB是由業(yè)務(wù)來決定的,那么暴露這個接口讓業(yè)務(wù)去實現(xiàn)它。

一個模板:

Spring不是有很多Template類么?我們也可以通過這種思想對代碼進行一個抽象,讓外界來決定具體的業(yè)務(wù)實現(xiàn),而把模板步驟寫好。(有點類似AOP的概念)

改進后的代碼:

從這里可以看出,我們并不關(guān)心緩存的數(shù)據(jù)從哪里加載,而是交給具體的使用方,而且使用方在使用時再也不必關(guān)注緩存擊穿的問題,因為我們都給抽象了。


本文轉(zhuǎn)自zfz_linux_boy 51CTO博客,原文鏈接:http://blog.51cto.com/zhangfengzhe/2062192,如需轉(zhuǎn)載請自行聯(lián)系原作者

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的对缓存击穿的一点思考的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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