Redis并发问题（雪崩击穿穿透）

Posted 2023-02-07 恒哥~Bingo

前言

Redis作为目前最火的NoSQL数据库，在大量互联网企业作为重要的核心技术，Redis作为数据库的缓存，在高并发情况下也会出现各种问题，下面我们来了解这些问题以及解决方案，这些也是程序员面试时的高频问题。

Redis的并发问题

Redis一般用于做数据库的缓存，作用：

1. 提升性能
2. 为数据库挡住大量并发

基本使用流程：

1. 先从Redis查询数据
2. Redis存在就直接返回
3. Redis没有再查询数据库
4. 数据库有就保存到Redis中，返回数据
5. 数据库没有就返回空

Redis在高并发情况下可能出现的问题：

问题	原因	解决方案
雪崩，Redis出现问题，导致缓存不能命中，直接访问数据库导致数据库宕机	1. Redis服务器宕机或重启 2. 大量热点数据同时过期	1. 搭建Redis集群 2. 将热点数据的过期时间设置为随机值，避免同时过期
击穿，大量并发访问Redis，同时穿过Redis，直接访问数据库导致数据库宕机	线程的高并发，前面线程还没有将数据保存到Redis中，其它线程就进入Redis进行查询	通过锁机制，对Redis操作进行同步 DCL 双检锁
穿透，大量并发查询数据库中没有的数据，Redis中没有，请求直接打到数据库，导致宕机	数据库中没有，Redis中没有保存，直接查询数据库	1. 将数据库中没有的数据，在Redis保存空数据，给空数据设置超时 2. 使用布隆过滤器，过滤掉不存在的数据

测试案例

创建Person表，实体类如下

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Person implements Serializable 
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Integer id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String gender;

Mapper代码

public interface PersonMapper extends BaseMapper<Person> 

Service代码

public interface IPersonService extends IService<Person> 

    /**
     * 按id查询人员
     * @param id
     * @return
     */
    Person getPersonById(Long id);


@Slf4j
@Service
public class PersonServiceImpl extends ServiceImpl<PersonMapper, Person> implements IPersonService 

    public static final String PREFIX = "Person:";

    @Autowired
    private PersonMapper personMapper;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;

    @Override
    public Person getPersonById(Long id) 
        //先查询redis
        Person person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
        if (person == null) 
            log.info("Reids没有，查询数据库");
            //如果reids没有，就查询数据库
            person = personMapper.selectById(id);
            //如果数据库中存在，就保存到redis中,返回对象
            if (person != null) 
                log.info("数据库查询到，保存数据到Redis ",person);
                redisTemplate.opsForValue().set(PREFIX + id, person);
                return person;
            
         else 
            log.info("Reids有，返回数据",person);
            //reids存在就直接返回
            return person;
        
        log.info("mysql不能存在，返回空");
        return null;
    
 

Controller代码

@RestController
public class PersonController 

    @Autowired
    private IPersonService personService;

    @ApiOperation("按id查询人员")
    @GetMapping("/person/id")
    public ResponseEntity<Person> getPersonById(@PathVariable Long id)
        return ResponseEntity.ok(personService.getPersonById(id));
    

Redis配置类

@Configuration
public class RedisConfig 

    @Bean
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory)
        //创建reids模板对象
        RedisTemplate<String,Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
        //创建JSON的序列化器
        Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper objectMapper =new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        serializer.setObjectMapper(objectMapper);
        //创建字符串序列化器
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        redisTemplate.setValueSerializer(serializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(serializer);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    

多线程并发测试

JMeter是一个Java开发的压力测试工具，能够模拟多线程并发访问

使用步骤：

1） 添加线程组

2） 设置线程数

3） 给线程组加http请求

4） 配置http请求

5）添加监听结果树

6） 点击启动按钮进行测试，查询id为1的人，MySQL数据库有，redis没有

在高并发环境下，出现了大量线程直接访问数据库的情况。
原因是： 出现了缓存击穿
前面的线程查询Redis没有该数据，再查询数据库，然后再保存到Redis中。
在前面线程保存Redis成功之前，后面的线程就直接访问Redis，重复查询数据库，造成数据库压力过大。

解决缓存击穿

解决缓存击穿的方案是：给代码上锁

	@Override
    public Person getPersonById(Long id) 
        synchronized (this) 
            //先查询redis
            Person person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
            if (person == null) 
                log.info("Reids没有，查询数据库");
                //如果reids没有，就查询数据库
                person = personMapper.selectById(id);
                //如果数据库中存在，就保存到redis中,返回对象
                if (person != null) 
                    log.info("数据库查询到，保存数据到Redis ", person);
                    redisTemplate.opsForValue().set(PREFIX + id, person);
                    return person;
                
             else 
                log.info("Reids有，返回数据", person);
                //reids存在就直接返回
                return person;
            
        
        return null;
    

删除Redis中的数据，重新测试，可以看到解决了击穿问题：

但是上面的代码存在问题：每个线程执行代码都会执行同步锁，效率太低

解决方案：双检锁（Double Check Lock）

	@Override
    public Person getPersonById(Long id) 
        //双检锁，先判断redis是否缓存了数据
        Person person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
        //如果没有缓存，就执行同步代码
        if(person == null) 
            synchronized (this) 
                //先查询redis
                person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
                if (person == null) 
                    log.info("Reids没有，查询数据库");
                    //如果reids没有，就查询数据库
                    person = personMapper.selectById(id);
                    //如果数据库中存在，就保存到redis中,返回对象
                    if (person != null) 
                        log.info("数据库查询到，保存数据到Redis ", person);
                        redisTemplate.opsForValue().set(PREFIX + id, person);
                        return person;
                    
                 else 
                    log.info("Reids有，返回数据", person);
                    //reids存在就直接返回
                    return person;
                
            
        
        return person;
    

解决缓存穿透

缓存穿透是查询数据库不存在的数据，空数据没有保存到Redis中，每次都会查询数据库

测试查询id为999的人，可以看到每次都查询了数据库

解决方案1： 把空数据保存到Redis中，设置过期时间，以免占用过多内存

@Override
public Person getPersonById(Long id) 
    //双检锁，先判断redis是否缓存了数据
    Person person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
    //如果没有缓存，就执行同步代码
    if(person == null) 
        synchronized (this) 
            //先查询redis
            person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
            if (person == null) 
                log.info("Reids没有，查询数据库");
                //如果reids没有，就查询数据库
                person = personMapper.selectById(id);
                //如果数据库中存在，就保存到redis中,返回对象
                if (person != null) 
                    log.info("数据库查询到，保存数据到Redis ", person);
                    redisTemplate.opsForValue().set(PREFIX + id, person);
                    return person;
                else
                    //解决缓存穿透，数据库中不存在，保存空数据到Redis中，设置超时时间
                    redisTemplate.opsForValue().set(PREFIX + id,new Person(),20, TimeUnit.SECONDS);
                
             else 
                log.info("Reids有，返回数据", person);
                //reids存在就直接返回
                return person;
            
        
    
    return person;

测试结果：数据库只做了一次查询，后面查询的是Redis的空数据

解决方案2： 使用布隆过滤器，过滤掉不存在的数据

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

总结为：布隆过滤器判断存在的数据不一定存在，布隆过滤器判断不存在的数据一定不存在

Redis本身就支持布隆过滤器的实现

Redission工具库，提供了基于Redis实现分布式工具，如：分布式锁、布隆过滤器、分布式原子类等

添加依赖

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

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson-spring-boot-starter -->
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>3.17.0</version>
        </dependency>

配置类

@Configuration
public class RedissonConfig 

    @Bean
    public RBloomFilter<String> bloomFilter()
        Config config = new Config();
        config.setTransportMode(TransportMode.NIO);
        SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
        //可以用"rediss://"来启用SSL连接
        singleServerConfig.setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        //创建布隆过滤器
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("person-filter");
        //初始化
        bloomFilter.tryInit(10000000L,0.03);
        return bloomFilter;
    

Controller添加初始化布隆过滤器的接口，测试前需要先调用此接口给过滤器添加数据

	private RBloomFilter<String> bloomFilter;

    @ApiOperation("初始化人员过滤器")
    @GetMapping("/person-filter")
    public ResponseEntity<List<Person>> initPersonFilter()
        List<Person> list = personService.list(null);
        list.forEach(person -> bloomFilter.add(PersonServiceImpl.PREFIX + person.getId()););
        return ResponseEntity.ok(list);
    

修改Service：使用布隆过滤器过滤掉数据库没有的数据

	private RBloomFilter<String> bloomFilter;
	
	@Override
    public Person getPersonById(Long id) 
        //双检锁，先判断redis是否缓存了数据
        Person person1 = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
        //如果没有缓存，就执行同步代码
        if(person1 == null) 
            //同步代码
            synchronized (this) 
                //先查询redis
                Person person = (Person) redisTemplate.opsForValue().get(PREFIX + id);
                if (person == null) 
                    //解决缓存穿透，布隆过滤器中不存在该键，直接返回
                    if(!bloomFilter.contains(PREFIX + id))
                        log.info("布隆过滤器没有，直接返回");
                        return null;
                    
                    log.info("Reids没有，查询数据库");
                    //如果reids没有，就查询数据库
                    person = personMapper.selectById(id);
                    //如果数据库中存在，就保存到redis中,返回对象
                    if (person != null) 
                        log.info("数据库查询到，保存数据到Redis");
                        redisTemplate.opsForValue().set(PREFIX + id, person);
                        return person;
                    
                 else 
                    log.info("Reids有，返回数据");
                    //reids存在就直接返回
                    return person;
                
            
        
        return person1;
    

测试结果：布隆过滤器直接过滤掉数据库不存在的数据

Redis集群的搭建

Redis集群的分类：

1. 主从架构（主服务器负责写，从服务器负责读）
2. 哨兵架构（哨兵服务器负责监控主服务器的状态，主服务器如果宕机，将从服务器提升为主）
3. 集群架构（并发能力，可用性高于哨兵架构）

哨兵架构

集群架构

一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个，

集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽，该位置可能是集群中任意一台服务器

真正的集群：每个Redis安装到不同服务器上

伪集群：在一台机器上安装多个Redis实例

至少需要多少服务器：master的选举需要半数以上服务器投票支持，最少需要三台服务器

在虚拟机搭建伪集群的步骤：

每台服务器需要有一个备份，最少需要六台服务器

1）新建redis-cluster目录,新建redis01~redis06六个子目录
cd /usr/local
mkdir redis-cluster
cd redis-cluster
mkdir redis01 
....
2）复制redis/src和redis.conf到redis01~redis06目录中
cd redis
cp -r src/* /usr/local/redis-cluster/redis01
cp reids.conf /usr/local/redis-cluster/redis01
....
3）修改redis.conf
daemonize yes
cluster-enabled yes
port 7001~~~~7006

4）在redis-cluster中创建启动脚本start.sh
cd redis01
./redis-server redis.conf
cd ..
cd redis02
./redis-server redis.conf
cd ..
cd redis03
./redis-server redis.conf
cd ..
cd redis04
./redis-server redis.conf
cd ..
cd redis05
./redis-server redis.conf
cd ..
cd redis06
./redis-server redis.conf
cd ..
5）启动redis实例
chmod +x start.sh
./start.sh
6）创建集群
/usr/local/redis/src/redis-cli --cluster create 192.168.223.223:7001 192.168.223.223:7002 192.168.223.223:7003 192.168.223.223:7004 192.168.223.223:7005 192.168.223.223:7006 --cluster-replicas 1
7）访问集群
/usr/local/redis/src/redis-cli -h 192.168.223.223 -c -p 7001

SpringBoot配置连接Redis集群

spring.redis.cluster.nodes=192.168.223.223:7001,192.168.223.223:7002,192.168.223.223:7003,192.168.223.223:7004,192.168.223.223:7005,192.168.223.223:7006

Redission的配置Redis集群

    @Bean
    public RBloomFilter<String> bloomFilter()
        Config config = new Config();
        config.setTransportMode(TransportMode.NIO);
		//配置集群
        ClusterServersConfig clusterServersConfig = config.useClusterServers();
        clusterServersConfig.addNodeAddress(
                "redis://192.168.223.223:7001","redis://192.168.223.223:7002","redis://192.168.223.223:7003",
                "redis://192.168.223.223:7004", "redis://192.168.223.223:7005","redis://192.168.223.223:7006");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        //创建布隆过滤器
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("person-filter");
        //初始化
        bloomFilter.tryInit(10000000L,0.03);
        return bloomFilter;