缓存(内存 or Memcached or Redis.....)在互联网项目中广泛应用,本篇博客将讨论下缓存击穿这一个话题,涵盖缓存击穿的现象、解决的思路、以及通过代码抽象方式来处理缓存击穿。
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注意,在实际开发中,我们一般在缓存中,存储的数据结构是JSON。(JDK提供的序列化方式效率稍微比JSON序列化低一些;而且JDK序列化非常严格,字段的增减,就很可能导致反序列失败,而JSON这方面兼容性较好)
假设从DB中查询需要2S,那么显然这段时间内过来的请求,在上述的代码下,会全部走DB查询,相当于缓存被直接穿透,这样的现象就称之为“缓存击穿”!
加synchronized?
如果synchronized加在方法上,使得查询请求都得排队,本来我们的本意是让并发查询走缓存。也就是现在synchronized的粒度太大了。
缩小synchronized的粒度?
上面代码,在缓存有数据时,让查询缓存的请求不必排队,减小了同步的粒度。但是,仍然没有解决缓存击穿的问题。
虽然,多个查询DB的请求进行排队,但是即便一个DB查询请求完成并设置到缓存中,其他查询DB的请求依然会继续查询DB!
synchronized+双重检查机制
代码抽象通过synchronized+双重检查机制:
在同步块中,继续判断检查,保证不存在,才去查DB。
发现没有,其实我们处理缓存的代码,除了具体的查询DB逻辑外,其他都是模板化的。下面我们就来抽象下!
一个查询DB的接口:
既然查询具体的DB是由业务来决定的,那么暴露这个接口让业务去实现它。
一个模板:
Spring不是有很多Template类么?我们也可以通过这种思想对代码进行一个抽象,让外界来决定具体的业务实现,而把模板步骤写好。(有点类似AOP的概念)
改进后的代码:
从这里可以看出,我们并不关心缓存的数据从哪里加载,而是交给具体的使用方,而且使用方在使用时再也不必关注缓存击穿的问题,因为我们都给抽象了。