redis缓存应用分析

学习笔记（7）redis缓存

缓存设计

限流的理念是“多层限流、尽早限流”，缓存也是如此。缓存是利用“数据冗余”来阻挡海量请求的冲击，即缓存实际是同一份数据的不同形式拷贝。例如，数据库缓存Redis实际就是以key-value结构，来存储数据库中二维表结构的数据。Redis中的数据，实际就是数据库的一份冗余。

在设计缓存时，需要明确一点：对于数据的访问，“读的次数”远远大于“写的次数”。

缓存动态请求

在秒杀活动期间，大量的用户会访问相同的商品。因此可以在秒杀开始前，提前在后台服务中将参与秒杀的商品缓存到内存中，从而减少大量的请求流入数据库中，如图所示。

在秒杀期间，也可以动态缓存频繁使用的各种数据。缓存几乎是所有并发系统的标配之一。

在缓存动态请求时，还需要考虑缓存击穿、缓存雪崩和缓存穿透等问题。

• 缓存击穿：如果某一个热点数据的缓存过期了，那么当大量用户同时访问这个热点数据时，就会导致数据库在缓存过期的瞬间压力突然增大；
• 缓存雪崩：如果大量数据的缓存同时失效（可能是给大量缓存设置了相同的过期时间，也可能是缓存服务器出现故障等），那么全部的后台请求将直接奔向数据库，从而导致数据库压力过大；
• 缓存穿透：一般而言，我们会将那些频繁查询的数据放入缓存，并不会缓存毫无意义的数据。但这也给一些不怀好意的人带来了可乘之机：如果有人恶意大量查询一些不存在的商品，那么这些查询请求就会绕过缓存而直达数据库，因此也会给数据库带来很大压力。

缓存击穿、缓存雪崩和缓存穿透都是由于某种情况下的“缓存失效”所导致的。三者也都有各自的解决方案，举例如下：

• 避免缓存击穿：通过一个线程实时监控热点数据的过期时间，如果发现某个缓存快要过期了，就开启一个异步线程去更新缓存，从而重置过期时间。或者也可以简单一点：在秒杀开始前，手工的设置热点数据在秒杀期间不会过期。；
• 避免缓存雪崩：搭建缓存集群（如 Redis 集群），并合理的分配缓存的过期时间；
• 避免缓存穿透：对于不存在的商品，也将其以value="“的形式进行缓存（例如， key =“不存在的商品”, value =”"）。这样一来，当以后再次查询“不存在的商品”时，也能迅速的从缓存中查到结果(结果就是"")。此外，为了防止大量无效数据长时间占用缓存容量，可以将这些无意义缓存的过期时间设置的短一些。

多级缓存

“限流”可以使用 nginx ，也可以使用 lvs + nginx 等多种组合，缓存也可以有多级。

对于后台服务，可以有多级缓存。例如，可以先在本地使用 ConcurrentHashMap 、 GuavaCache 、 tomcat 缓存等作为一级缓存，然后搭建 Redis 集群作为远程的二级缓存。如果必要，还可以再在进程内增加一层缓存。

显然，缓存的级数越多，抵达数据库的请求数就越少，整个系统的压力也会随之减少。但利弊总是同时存在，缓存会造成数据的一致性问题，缓存的级数越多，一致性问题就会越严重；并且多级缓存自身也会对系统造成一定的压力，例如本地缓存需要通过网络调用远程缓存，因此既会增大网络带宽，也会增加整个系统内部的调用次数。对于秒杀抢购来说，一种推荐的缓存结构是“客户端本地缓存（如浏览器缓存） + nginx（存储到 OSS ）+ CDN + 本地缓存 + redis 远程缓存”，如图所示：

对于数据库缓存来说，既然缓存的读写速度要远大于数据库的速度，并且很多缓存自身也支持持久化功能，那么能否在秒杀活动期间仅仅使用数据库缓存，而不用数据库本身。当秒杀结束后再将缓存中的数据同步到数据库中，从根本上解决秒杀期间数据库读写速度慢的问题？

缓存组件的设计目标是“快”，因此在设计时为了“快”而放弃了一些其它功能。例如最常用的数据库缓存 Redis 就不支持事务回滚，如果遇到了需要进行回滚的业务，那么 Redis 就无法支持了。当然，也可以通过日志处理等手段间接实现回滚功能，但这无疑又增大了系统的开发成本和性能损耗（日志的读写操作会损耗性能）。因此，架构设计时经常说的一句话“根据具体业务、具体分析，没有统一的结论”。

缓冲区

与缓存比较相似的一个概念是“缓冲区”。缓存一般是 Redis 等中间件，是数据库等内容的一部分拷贝，用于缓解数据库等目标服务的压力，可以理解为一个无序的容器，没有 FIFO 等特性；而缓冲区一般是内存中的一块区域（如数组），用于解决生产端和消费端速度不一致的问题，遵循着 FIFO 等规则。

缓冲区几乎存在于所有的高并发技术之中，常见的缓冲区有数组和环形缓冲区两种形式，此外环形缓冲区实质也是一个首尾相连的数组，如图所示：

知名的分布式计算框架 MapReduce 、单线程每秒吞吐量可达六百万以上高并发框架 disruptor 以及去哪儿网开源的消息队列 QMQ 等，都广泛使用了环形缓冲区。而另一些并发框架（如 netty ），以及 nio 等技术则使用了普通的数组作为缓冲区。

在设计秒杀系统时，如果遇到后台中多个服务之间的处理速度不一致时，就可以考虑使用缓冲区进行协调。例如，在秒杀系统中，“下订单”的速度要明显快于“处理订单”的速度，因此就可以使用缓冲区平衡二者的速度：生产者（下订单服务）快速的将数据存入缓冲区中，与此同时，消费者（处理订单服务）根据自身的速度从缓冲区中获取数据。读到这里，大家应该能够发现之前介绍的消息队列本质也属于缓冲区的一种。

淘汰缓存

在秒杀等高并发系统中，缓存的功能是必不可少的。但是由于内存容量的限制，当缓存达到一定规模时，就有必要通过一些策略及时淘汰部分缓存，防止内存溢出等异常情况。常见的淘汰策略可以是基于缓存数量或缓存容量，并配合 LRU 等算法使用。但在 Java 中，还可以使用本节所讲的引用来实现缓存的淘汰策略。

缓存的使用无外乎 get 和 set，在一般情况下，我们可以把要缓存的对象 set 到 HashMap 等容器中，然后在使用时直接从容器中 get 即可。但是如果要缓存的对象本身很大，那么同时将多个大对象进行缓存就会给内存带来巨大挑战。使用软引用解决这一问题，因为软引用会在内存不足时被 GC 及时回收，具体如下代码所示。

class BigValue {
   ...
   //模拟大容量对象
}

public class ReferenceCache {
    Map<String, SoftReference<BigValue>> caches = new HashMap();
    //根据id存储缓存对象（缓存对象被装饰在了软引用中）
    void setCache(String id, BigValue bigValue) {
        caches.put(id, new SoftReference<BigValue>(bigValue));
    }
    //根据id获取缓存对象
    BigValue getCache(String id) {
        //根据id，获取缓存对象的软引用
        SoftReference<BigValue> softRef = caches.get(id);
        return softRef == null ? null : softRef.get();
    }
}

总结

缓存与“限流”虽是不同的技术，但二者的使用思路基本一致：都是以请求的“时间线”为线索。在分析多级缓存时，应该分析请求路径中的每个阶段能否加入缓存、如何加入缓存、加入缓存带来的利弊该如何权衡。

在设计多层限流、多级缓存时，切忌进行盲目的技术堆积，而要清晰认识每一级缓存的作用。对于动态请求来说，“ Redis 远程缓存”可以作为数据库的缓存，而 GuavaCache 等“服务器本地缓存”主要用于保护远程缓存（例如可以减少 Redis 失效造成的缓存雪崩等问题）。

缓存具体实现

为了系统性能的提升，我们一般都会将数据放入缓存中，加速访问。而db承担数据落盘工作。

高并发系统，缓存是必备。

缓存的使用场景：
一些固定的数据，不太变化的数据，高频访问的数据（基本不变），变化频率低的都可以入缓存，加速系统的访问。 
缓存的目的：提高系统查询效率，提供性能
1）、将菜单缓存起来，以后查询直接去缓存中拿即可；
设计模式：模板模式：
 操作xxx都有对应的xxxTemplate；
 JdbcTemplate、RestTemplate、RedisTemplate、MongoTemplate

 RedisTemplate<Object, Object>；  k-v；
 v有五种类型、String、V
 StringRedisTemplate: k-v都是String的。

 引入一个场景，猜这个场景的xxxAutoConfiguration，帮我们注入能操作这个技术的组件，这个场景的配置信息都在xxxProperties中说明了(prefix = spring.redis")使用哪种前缀配置

 2)、整合Redis两大步
   1）、导入starter-data-redis
   2）、application.properties配置与 spring.redis相关的
   注意：
      RedisTemplate；存数据默认使用jdk的方式序列化存过去。
      我们推荐都应该存成json；
      做法：
          将默认的序列化器改为json的

spring-boot把每个功能都抽取成场景启动器

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

会有RedisAutoConfiguration,往容器中注入template

@Configuration
@ConditionalOnClass({RedisOperations.class})
@EnableConfigurationProperties({RedisProperties.class})
@Import({LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class})
public class RedisAutoConfiguration {
    public RedisAutoConfiguration() {
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean(
        name = {"redisTemplate"}
    )
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}

/**
 * 只需要自己创建出自己满意的序列化器放入容器中即可
 */
 //默认的RedisTemplate；存数据默认使用jdk的方式序列化存过去。
      我们推荐都应该存成json；（方便阅读）
      做法：
         将默认的序列化器改为json的
         //@Bean标注的所有方法都会在IOC容器自己获取
@Configuration
public class PmsRedisConfig {


    /**
     * jedis
     * @param redisConnectionFactory
     * @return
     * @throws UnknownHostException
     */
    @Bean("redisTemplate")
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(
            RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //修改默认的序列化方式
        template.setDefaultSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return template;
    }
}

本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46104393/article/details/110469409