20 图 ｜6 千字｜缓存实战（上篇）

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前言

先说个小事情，今天试了下做动图，就一张动图都花了我 1 个小时，还做得很难看。。在线求个做动图的好软件～

本文主要内容如下：

上一篇讲到如何做性能调优的方式：《48 张图 | 手摸手教你微服务的性能监控、压测和调优》，比如给表加索引、动静分离、减少不必要的日志打印。但有一个很强大的优化方式没有提到，那就是加缓存，比如查询小程序的广告位配置，因为没什么人会去频繁的改，将广告位配置丢到缓存里面再适合不过了。那我们就给开源 Spring Cloud 实战项目 PassJava 加下缓存来提升下性能。

我把后端、前端、小程序都上传到同一个仓库里面了，大家可以通过 Github 或 码云访问。地址如下：

Github: https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform

码云：https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Platform

配套教程：www.passjava.cn

在实战之前，我们先来看下使用缓存的原理和问题。

一、缓存

1.1 为什么要用缓存

20 年前常见的系统就是单机的，比如 ERP 系统，对性能要求不高，使用缓存的并不常见，但现如今，已经步入到互联网时代，高并发、高可用、高性能总是被提起，而缓存在这“三高”中立下汗马功劳。

我们通过会将部分数据放入缓存中，来提高访问速度，然后数据库承担存储的工作。

那么哪些数据适合放入缓存中呢？

当我们想要查询数据时，使用缓存的流程如下：

读模式缓存使用流程

1.2 本地缓存

比如现在有一个需求：前端小程序需要查询题目的类型，而题目类型放在小程序的首页在，访问量是非常高的，但是又不是经常变化的数据，所以可以将题目类型数据放到缓存中。

最简单的使用缓存的方式是使用本地缓存，也就是在内存中缓存数据，可以用 HashMap、数组等数据结构来缓存数据。

1.2.1 不使用缓存

我们先来看下不使用缓存的情况：前端的请求先经过网关，然后请求到题目微服务，然后查询数据库，返回查询结果。

再来看下核心代码是怎么样的。

先自定义一个 Rest API 用来查询题目类型列表，数据是从数据库查询出来后直接返回给前端。

@RequestMapping("/list")
public R list(){
    // 从数据库中查询数据
    typeEntityList = ITypeService.list(); 
    return R.ok().put("typeEntityList", typeEntityList);
}

1.2.2 使用缓存

来看下使用缓存的情况：前端先经过网关，然后到题目微服务，先判断缓存中有没有数据，如果没有，则查询数据库再更新缓存，最后返回查询到的结果。

那我们现在创建一个 HashMap 来缓存题目的类型列表：

private Map<String, Object> cache = new HashMap<>();

先获取缓存的类型列表

List<TypeEntity> typeEntityListCache = (List<TypeEntity>) cache.get("typeEntityList");

如果缓存中没有，则先从数据库中获取。当然，第一次查询缓存时，肯定是没有这个数据的。

// 如果缓存中没有数据
if (typeEntityListCache == null) {
  System.out.println("The cache is empty");
  // 从数据库中查询数据
  List<TypeEntity> typeEntityList = ITypeService.list();
  // 将数据放入缓存中
  typeEntityListCache = typeEntityList;
  cache.put("typeEntityList", typeEntityList);
}
return R.ok().put("typeEntityList", typeEntityListCache);

我们用 Postman 工具来看下查询结果：

请求URL：https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform

返回了题目类型列表，共 14 条数据。

以后再次查询时，因为缓存中已经有该数据了，所以直接走缓存，不会再从数据库中查询数据了。

从上面的例子中我们可以知道本地缓存有哪些优点呢？

当然，本地缓存也存在一些问题：

基于本地缓存的问题，我们引入了分布式缓存 Redis 来解决。

二、缓存 Redis

2.1 Docker 安装 Redis

首先需要安装 Redis，我是通过 Docker 来安装 Redis。另外我在 ubuntu 和 Mac M1 上都装过 docker 版的 Redis，大家可以参照这两篇来安装。

[《Ubuntu 上到 Docker 安装redis》]

[《M1 和 Docker 谈了个恋爱...》]

2.2 引入 Redis 组件

我用的是 passjava-question 微服务，所以是在 passjava-question 模块下的配置文件 pom.xml 中引入 redis 组件。

文件路径：/passjava-question/pom.xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.3 测试 Redis

我们可以写一个测试方法来测试引入的 redis 是否能存数据，以及能否查出存的数据。

我们都是使用 StringRedisTemplate 库来操作 Redis，所以可以自动装载下 StringRedisTemplate。

@Autowired
StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

然后在测试方法中，测试存储方法：ops.set()，以及 查询方法：ops.get()

@Test
public void TestStringRedisTemplate() {
    // 初始化 redis 组件
    ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
    // 存储数据
    ops.set("悟空", "悟空聊架构_" + UUID.randomUUID().toString());
    // 查询数据
    String wukong = ops.get("悟空");
    System.out.println(wukong);
}

set 方法的第一个参数是 key，比如示例中的 “悟空”。

get 方法的参数也是 key。

最后打印出了 redis 中 key = “悟空” 的缓存的值：

另外也可以通过客户端工具来查看，如下图所示：

我下载的是这个软件：Redis Desktop Manager windows，Mac M1 上正常使用。下载地址：

http://www.pc6.com/softview/SoftView_450180.html

2.4 用 Redis 改造业务逻辑

用 redis 替换 hashmap 也不难，把用到 hashmap 的地方都用 redis 改下。另外需要注意的是：

从数据库中查询到的数据先要序列化成 JSON 字符串后再存入到 Redis 中，从 Redis 中查询数据时，也需要将 JSON 字符串反序列化为对象实例。

public List<TypeEntity> getTypeEntityList() {
  // 1.初始化 redis 组件
  ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
  // 2.从缓存中查询数据
  String typeEntityListCache = ops.get("typeEntityList");
  // 3.如果缓存中没有数据
  if (StringUtils.isEmpty(typeEntityListCache)) {
    System.out.println("The cache is empty");
    // 4.从数据库中查询数据
    List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = this.list();
    // 5.将从数据库中查询出的数据序列化 JSON 字符串
    typeEntityListCache = JSON.toJSONString(typeEntityListFromDb);
    // 6.将序列化后的数据存入缓存中
    ops.set("typeEntityList", typeEntityListCache);
    return typeEntityListFromDb;
  }
  // 7.如果缓存中有数据，则从缓存中拿出来，并反序列化为实例对象
  List<TypeEntity> typeEntityList = JSON.parseObject(typeEntityListCache, new TypeReference<List<TypeEntity>>(){});
  return typeEntityList;
}

整个流程如下：

2.5 测试业务逻辑

我们还是用 postman 工具进行测试：

通过多次测试，第一次请求会稍微慢点，后面几次速度非常快。说明使用缓存后性能有提升。

另外我们用 Redis 客户端看下结果：

Redis key = typeEntityList，Redis value 是一个 JSON 字符串，里面的内容是题目分类列表。

三、缓存穿透、雪崩、击穿

高并发下使用缓存会带来的几个问题：缓存穿透、雪崩、击穿。

3.1 缓存穿透

3.1.1 缓存穿透的概念

缓存穿透指一个一定不存在的数据，由于缓存未命中这条数据，就会去查询数据库，数据库也没有这条数据，所以返回结果是 null。如果每次查询都走数据库，则缓存就失去了意义，就像穿透了缓存一样。

3.1.2 带来的风险

利用不存在的数据进行攻击，数据库压力增大，最终导致系统崩溃。

3.1.3 解决方案

对结果 null 进行缓存，并加入短暂的过期时间。

3.2 缓存雪崩

3.2.1 缓存雪崩的概念

缓存雪崩是指我们缓存多条数据时，采用了相同的过期时间，比如 00:00:00 过期，如果这个时刻缓存同时失效，而有大量请求进来了，因未缓存数据，所以都去查询数据库了，数据库压力增大，最终就会导致雪崩。

3.2.2 带来的风险

尝试找到大量 key 同时过期的时间，在某时刻进行大量攻击，数据库压力增大，最终导致系统崩溃。

3.2.3 解决方案

在原有的实效时间基础上增加一个碎挤汁，比如 1-5 分钟随机，降低缓存的过期时间的重复率，避免发生缓存集体实效。

3.3 缓存击穿

3.3.1 缓存击穿的概念

某个 key 设置了过期时间，但在正好失效的时候，有大量请求进来了，导致请求都到数据库查询了。

3.3.2 解决方案

大量并发时，只让一个请求可以获取到查询数据库的锁，其他请求需要等待，查到以后释放锁，其他请求获取到锁后，先查缓存，缓存中有数据，就不用查数据库。

四、加锁解决缓存击穿

怎么处理缓存穿透、雪崩、击穿的问题呢？

这里我们来看下用代码演示如何解决缓存击穿问题。

我们需要用 synchronized 来进行加锁。当然这是本地锁的方式，分布式锁我们会在下篇讲到。

public List<TypeEntity> getTypeEntityListByLock() {
  synchronized (this) {
    // 1.从缓存中查询数据
    String typeEntityListCache = stringRedisTemplate.opsForValue().get("typeEntityList");
    if (!StringUtils.isEmpty(typeEntityListCache)) {
      // 2.如果缓存中有数据，则从缓存中拿出来，并反序列化为实例对象，并返回结果
      List<TypeEntity> typeEntityList = JSON.parseObject(typeEntityListCache, new TypeReference<List<TypeEntity>>(){});
      return typeEntityList;
    }
    // 3.如果缓存中没有数据，从数据库中查询数据
    System.out.println("The cache is empty");
    List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = this.list();
    // 4.将从数据库中查询出的数据序列化 JSON 字符串
    typeEntityListCache = JSON.toJSONString(typeEntityListFromDb);
    // 5.将序列化后的数据存入缓存中，并返回数据库查询结果
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("typeEntityList", typeEntityListCache, 1, TimeUnit.DAYS);
    return typeEntityListFromDb;
  }
}

五、本地锁的问题

本地锁只能锁定当前服务的线程，如下图所示，部署了多个题目微服务，每个微服务用本地锁进行加锁。

本地锁在一般情况下没什么问题，但是在某些情况下就会出问题：

比如在高并发情况下用来锁库存就有问题了：

那如何解决本地加锁的问题呢？

缓存实战（中篇）：实战分布式锁。我们下篇见！

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