[大数据]redis雪崩解决方案其五实操

解决方案描述：

使用互斥锁重建缓存

在高并发场景下，为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存，可以使用互斥锁控制，如根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。对于锁的类型，如果是在单机环境下可以使用 Java 并发包下的 Lock，如果是在分布式环境下，可以使用分布式锁（Redis 中的 SETNX 方法）。这里演示第二种分布式环境下的场景。

?

重点第一个方法

package com.ruoyi.common.core.redis;

import java.util.Collection;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * spring redis 工具类
 *
 * @author ruoyi
 **/
@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
@Component
public class RedisCache {
    @Autowired
    public RedisTemplate redisTemplate;
    
    /**
     * 作用，用于解决 缓存雪崩、击穿、穿透
     * 若是缓存中不存在此key,则设置value，并将超时时间设置为timeSecond
     * @param key        存入redis的key
     * @param value      存入redis key对应的值
     * @param timeSecond 超时时间 秒
     * @return 成功为1失败为0，这里改写方法，使其和redis操作命令返回一致，便于理解
     */
    public int setNx(String key, int value, int timeSecond,TimeUnit timeUnit) {
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeSecond, timeUnit);
        if (result != null) {
            return result.booleanValue() == true ? 1 : 0;
        } else {
            return 0;
        }
    }


    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key   缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param value    缓存的值
     * @param timeout  时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout) {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit    时间单位
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> T getCacheObject(final String key) {
        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }

    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public long deleteObject(final Collection collection) {
        return redisTemplate.delete(collection);
    }

    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
    public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList) {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }

    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> List<T> getCacheList(final String key) {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }

    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key     缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
    public <T> BoundSetOperations<String, T> setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet) {
        BoundSetOperations<String, T> setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
        Iterator<T> it = dataSet.iterator();
        while (it.hasNext()) {
            setOperation.add(it.next());
        }
        return setOperation;
    }

    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap) {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }

    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKey  Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }

    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key  Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) {
        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }

    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys) {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection<String> keys(final String pattern) {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }




}

?测试：

package com.ruoyi.web.controller;

import com.ruoyi.common.core.domain.AjaxResult;
import com.ruoyi.common.core.redis.RedisCache;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @ClassName TestRedisLockController
 * @Description TODO
 * @Author LiuJie
 * @Date 2022/3/15 10:40
 * @Version 1.0
 */
@RestController
@RequestMapping("/testRedis")
public class TestRedisLockController {
    @Autowired
    private RedisCache redis;

    //过期值
    private final Integer expireTime=10;

    @GetMapping("/setUserList")
    public AjaxResult setRedis() {
        redis.setCacheObject("userList","张伟",expireTime,TimeUnit.SECONDS);
        return AjaxResult.success();
    }

    @GetMapping("/getUserList")
    public AjaxResult getUserList() throws InterruptedException {
        String userList = get("userList");
        return AjaxResult.success(userList);
    }

    @GetMapping("/deleteUserList")
    public AjaxResult deleteRedis() {
        redis.deleteObject("userList");
        return AjaxResult.success();
    }

    public String get(String key) throws InterruptedException {
        String value = redis.getCacheObject(key);
        if (value == null) { //代表缓存值过期
            //Setnx（SET if Not eXists） 命令在指定的 key 不存在时，为 key 设置指定的值。设置成功返回1，设置失败返回0
            //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
            if (redis.setNx("key_mutex", 1, 3 * 60,TimeUnit.SECONDS) == 1) {  //代表设置成功
                String s = "吕子乔";//这里懒省事，写成固定值
                value = s;//从数据库取出最新值
                redis.setCacheObject(key, value, expireTime, TimeUnit.SECONDS);   //将值重新赋值到redis缓存中，并将过期时间重新设置
                redis.deleteObject("key_mutex");  //使用完后，热点key已经成为未过期的key,将key_mutex值删除
                return value;
            } else {  //若是设置不成功，证明这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
                Thread.currentThread().sleep(5);
                get(key);  //重试
            }
        }
        return value;
    }
}

?