Redis使用场景之使用分布式锁预防缓存击穿

缓存击穿

缓存击穿，是指一个key很是热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

那么如何解决这个问题呢？

有不少种思路能够解决这样的问题，好比使缓存常驻内存，采用异步刷新等方法，这里介绍使用分布式锁来解决这样的问题。

大致思路

• 1.咱们从缓存中获取数据，若是获取到数据则直接返回。
• 2.若是未从缓存中获取到数据，就须要从数据库中读取，为了防止大量并发直接访问数据库，就须要加上分布式锁，确保只有一个请求访问数据库。
• 3.当加锁成功，作一下三步：1）从数据库中读取数据， 2）把数据写入缓存， 3）删除分布式锁。
• 4.若是加锁没有成功，则让进程休眠一段时间，重复1步骤。
• 5.为了防止意外状况的发生，咱们须要设置一个阀值，当获取缓存中的次数超过阀值时，直接退出程序，防止大量的并发被阻塞。

redis实现分布式锁

咱们这里使用redis实现分布式锁，使用下面的语句实现

SET [KEY] [RAND_NUM] EX [LOCK_TIME] NX
复制代码

• KEY: 锁的键，根据实际状况指定。
• RAND_NUM: 随机数，防止因执行时间过长锁失效，致使误删锁的操做。
• EX: 表示设置此锁的失效时间防止过时后死锁。
• LOCK_TIME: 多少秒后过时。
• NX：表示若是次锁不存在，则建立此锁。

当锁不存在时，redis会返回"ok"，表示锁建立成功，当锁存在时，redis返回"NULL",咱们能够根据返回值来肯定是否有建立成功。

使用场景

咱们从流程图上能看到，更新缓存会致使并发线程阻塞。

这里有两个关键点会影响系统性能：

• 1.单个缓存并发数量越大，对系统性能影响越大。
• 2.更新单个缓存时间越长，对系统性能影响越大。

因此使用此方法使用场景是：非热点的简单缓存数据（并发小，更新时间短）。