Redis缓存预热、雪崩、击穿、穿透以及性能监控

缓存预热

  就是在热点数据在使用前，就已经被加载到 Redis 中了。避免出现用户在使用热点数据时，先去数据库查，然后再保存到 Redis 中的过程。

缓存雪崩

  问题出现原因：在较短时间内，大量的缓存数据集中过期了。如在代码中，对大批量的热点数据设置了30min过期，30min过后，大批量的热点数据都将被 Redis 删除掉，于是便出现了大量的请求需要去操作数据库。

解决方案：

1. 对热点数据的过期时间，再添加一个随机值，避免出现极短的时间内大量缓存数据被删除的情况。
2. 限流降级，限制部分请求访问

缓存击穿

缓存击穿是指某一个热点数据过期了，但同时又有大批量请求来访问该数据，导致大量的请求到了 DB 上。它与缓存雪崩相似，缓存雪崩指的是多个 key ，缓存击穿指的是某一个 key。

解决方案：

1. 适当的延长该类型 key 过期时间
2. 使用分布式锁，让一个请求去加载数据到缓存中，避免大量请求到达 DB。实现代码可参考如下：

    private String getKey(String key){
        String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if(StringUtils.isEmpty(value)){//缓存过期了
            RLock lockKey = redisson.getLock("lockKey");
            try {
                //4秒内等待尝试获取锁；如果获取成功，加3s的锁（该类型的锁每隔3s/3s，检测锁是否存在；如果锁存在重新设置超时时间为3s，如果不存在，则不做处理）。
                boolean lockSuccess = lockKey.tryLock(4, 3, TimeUnit.SECONDS);
                if(lockSuccess){//加锁成功，当前线程去读取 DB 并设置缓存
                    value = db.get(key);
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10,TimeUnit.SECONDS);
                }else {//加锁失败，证明已有其他线程执行了上面两行代码
                    value=stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lockKey.unlock();
            }
        }
        return value;
    }