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条件

缓存击穿是应为Redis某个缓存数据设置了过期时间，而刚好有大并发数据请求这个数据，导致DB有大量请求，引发DB崩溃。

第一种方法就是设置互称锁

当缓存失效时不立即删除缓存而是用setnx设置一个互斥锁，当操作完成后在load db，并回设缓存，否则重试get缓存方法，这样就减少了直接大量访问DB的请求。

实现

@Service
public class SysRoleServiceImpl extends ServiceImpl<SysRoleDao, SysRoleDO> implements SysRoleService {@Resourceprivate RedissonClient redissonClient;@Overridepublic List<SysRoleDO> test() throws Exception {Object roles = redissonClient.getBucket("role").get();// 先查询缓存，缓存中有则直接返回if (Objects.nonNull(roles)) {return JSON.parseArray(roles.toString(), SysRoleDO.class);}RLock lock = redissonClient.getLock("role-lock");boolean isLock = lock.tryLock();if (isLock) {// 获取到锁查询数据库，并将查询结果放入缓存try {Object roleList = redissonClient.getBucket("role").get();// 双重检查锁，当多个线程同时判断到缓存中取不到值，上一个获取到锁的线程已经将数据放入缓存，下一个线程直接取缓存if (Objects.nonNull(roleList)) {return JSON.parseArray(roleList.toString(), SysRoleDO.class);}// 查询数据库List<SysRoleDO> list = this.list();// 将数据放入缓存redissonClient.getBucket("role").set(list, 60L, TimeUnit.SECONDS);return list;} finally {lock.unlock();}}int retryTimes = 3;Object roleList = null;// 当缓存中取不到值时sleep300毫秒，最多循环3次while (Objects.isNull(roleList) && retryTimes > 0) {// 休眠300ms后递归TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300L);roleList = redissonClient.getBucket("role").get();retryTimes--;}// 循环等待后缓存中取到值直接返回，仍然取不到值则抛异常if (Objects.nonNull(roleList)) {return JSON.parseArray(roleList.toString(), SysRoleDO.class);}throw new RuntimeException("查询异常");}
}

第二种解决缓存击穿的实现就是设置key逻辑过期时间

1.在设置key的时候过期时间字段并一块存入缓存，不给当前key设置过期时间。

2.当查询的时候在redis中判断是否过期，条件就是字段设置时间与当前时间对比。

3.如果过期就开通另一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，但数据就不是最新的时老的数据不能保证强一致。

实现

//逻辑过期public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;//1.从redis查询商铺缓存String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {//3.未命中return null;}//4.命中，需要先把json反序列化为对象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);Shop shop = (Shop) redisData.getData();LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//5.判断是否过期if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {//5.1还未过期return shop;}//5.2已经过期，需要缓存重建//6.缓存重建//6.1获取互斥锁String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;boolean isLock = tryLock(lockKey);//6.2判断是否获取锁成功if (isLock) {// 6.3成功，开启独立线程，实现缓存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {try {//重建缓存this.saveShop2Redis(id, 20L);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {//释放锁unlock(lockKey);}});}//6.4返回过期的店铺信息//7.返回return shop;}

总结

如果要求数据的强一致测使用分布式锁，如果要求高可用就使用逻辑过期就可以了。