缓存击穿

和缓存穿透不同的是，缓存击穿是指：缓存中没有，但是数据库中存在的热点数据。

例如：首页的热点新闻，并发访问量非常大的热点数据，如果缓存过期失效，服务器会去查询DB，这时候如果大量的并发去查询DB，可能会瞬间压垮DB。

画了个简图，如下所示：

image.png

解决方案：DB查询加分布式锁。

未加锁的情况

解决问题之前，先看一下不做处理的代码和运行情况。

根据商品ID查询商品详情代码

image.png

清空Redis缓存，开启5个线程去并发访问测试，测试代码如下：

image.png

我们预期希望DB只查询一次，后面4个查询从Redis缓存中取就行，但是结果：

image.png

没有加分布式锁，结果也在意料之中，但是这样容器给DB造成很大压力。

如果是单台服务器，直接使用Java的同步锁即可

image.png

遗憾的是，通常后端是会部署集群的，Java的同步锁可没办法实现分布式锁。

Redis分布式锁解决缓存击穿

Java的内置锁只能应用在单台机器上，无法实现分布式，可以巧用Redis来实现分布式锁。

加了分布式锁后的代码

//根据ID查询商品
@GetMapping("/{id}")
public R id(@PathVariable String id){
    //先查Redis缓存
    Object o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
    if (o != null) {
        //命中缓存
        System.err.println("id:"+id+",命中redis缓存...");
        return R.success(o);
    }

    //缓存未命中 查询数据库
    String lockKey = "lock" + id;
    //加锁，10s后过期
    for (;;) {
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, System.currentTimeMillis(), 10L, TimeUnit.SECONDS)) {
            //加锁成功的线程,再次检查
            o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
            if (o != null) {
                //命中缓存
                System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:"+id+",命中redis缓存...");
                //释放锁
                redisTemplate.delete(lockKey);
                return R.success(o);
            }

            //仍未命中
            System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:" + id + ",查询DB...");
            Goods goods = goodsMapper.selectById(id);
            //结果存入Redis
            redisTemplate.opsForValue().set(id, goods);
            //释放锁
            redisTemplate.delete(lockKey);
            return R.success(goods);
        }
        //竞争不到锁，暂时让出CPU资源
        Thread.yield();
    }
}

启动5个线程，并发访问，结果如下图：
这里介绍的只是最简单的方案，实际情况要考虑复杂的多，例如：不能误解锁、锁超时等问题。