1つは、ローカルロックの問題を追加する

1.1ローカルロック分析

以前のRedisキャッシュでの導入に続いて、キャッシュの浸透（空の結果キャッシュ）とキャッシュアバランシェの問題（ランダムな値の追加）を簡単に解決できます。キャッシュの内訳の問題には、ロック方法を使用できますが、このロックはどのような種類ですかロックの使用が必要であり、このロックを追加する方法も非常に特殊です。不注意はさまざまな問題を引き起こす可能性があります。

ここでは、最初にローカルロックを追加する場合のいくつかの問題をテストします。

    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        //给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，还要逆转为能用的对象类型；【序列化与反序列化】

        /**
         * 1.空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2.设置过期时间(加随机值): 解决缓存雪崩
         * 3.加锁: 解决缓存击穿
         */
        //1. 加入缓存逻辑，缓存中存的数据是json字符串
        //JSON好处：跨语言，跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2.缓存中没有，查询数据库
            System.out.println("缓存不命中...查询数据库...");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDb();
            //每次调用这个方法，都有查询数据库，得到返回值，效率非常低下，我们需要加入缓存
            //3. 查到的数据再放入缓存，将对象转为json放在缓存中
            String s = JSON.toJSONString(catalogJsonFromDb);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中...直接返回...");
        //从缓存中获取的JSON，再转为我们指定的对象返回
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
        return result;
    }

    //从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDb() {

        //只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程，使用this,this代表的就是当前对象
        //1.synchronized(this):SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的
        /**
         * 100万个请求同时进来，进来以后就先锁住，接下来这100万个请求就来竞争锁，假设有一个竞争上来了，那他就去执行数据库查询，查询完以后返回，释放锁
         * 别的请求再一进来，再去查数据库就是不合理的，相当于我们虽然锁住了，相当于再去排队查数据库。
         * 所以拿到锁以后，进来要做的第一件事，就是再看一下缓存里面有没有，如果有了说明是上一个人执行完放好的，如果没有你才需要再去查
         */
        //TODO 本地锁：synchronized,JUC(Lock)，在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
            if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
                //缓存不为null直接返回
                Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
                return result;
            }
            System.out.println("查询了数据库....");
            //将数据库的多次查询变为一次
            Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid  = selectFromDB();
            return parentCid;
        }
    }

この方法でロックするのは適切ですか？

単一のアプリケーションの場合、つまり、プロジェクトはTomatとサーバーにのみデプロイされるため、ロックしても問題ありません。ただし、配布すると変更されます

分散されている場合、私たちの一般的な状況は、負荷分散メカニズムのために、大きな同時実行性を想定して、多くのサーバーにサービスを配置することです。現在、サーバーはなく、すべてが10,000の同時実行性を受け入れます。これをロックして追加します。これは、現在のインスタンスを意味します。オブジェクト、これが同期コードブロックに追加したものであろうと、メソッド上のこれであろうと、これはロックとしての現在のインスタンスであり、現在のインスタンスはコンテナ内の単一のインスタンスですが、1つのプロジェクト、1つのコンテナ、つまり、1つの商品サービスに対して1つのコンテナーがあります。このように、1つの商品サービスに対して8つのマシンがあり、これは8つのマシンに相当します。8つのコンテナーは8つのインスタンスに相当します。したがって、これはそれぞれコンテナーのみを表します。現在のインスタンスのオブジェクト。つまり、これはそれぞれ異なるロックであり、最後に8つのロックを追加することに相当します。

結局、結果として生じる現象は、私たちの商品とサービスのこのロックは10,000リクエストをロックすることと同等であり、1つだけが入力されます。次に、サーバー2も10,000をロックすることと同等であり、1つだけが入力されます。結局、分散型の場合、それは数台のマシンに相当し、いくつかのスレッドをに入れます。これは、データベース内の同じデータをチェックするために、8つのスレッドが同時に入ってくることと同じです。

したがって、ローカルロックは現在のプロセスのみをロックできると述べました。大量の同時数百万のリクエストを実際に実装し、データベースのクエリに1つだけ残したい場合は、分散ロックを使用する必要があります。分散ロックの欠点は、パフォーマンスが比較的遅いことですが、現在のローカルロックはわずかに高速です。ただし、ローカルロックの欠点は、分散状況ではすべてのサービスをロックできないことです。

ただし、シナリオに基づいて、同期ロックを使用することもできます。製品サービスに100ユニットを配置しても、同時実行数は100万になります。データベースをチェックするために最大で100ユニットを配置します。では、どうしますか？データベースの圧力はそれほど大きくなく、ロックは設計ほど重くありません。

1.2ローカルロック圧力テスト

1.2.1問題の提示

1.最初にredisのキーを削除します

必要な効果は、コンソールに出力されると、キャッシュが失われ、データがチェックされ、データベースは1回しかチェックできないということです。複数回チェックされた場合、ロックは失敗します。

2.圧力テスト

3.テスト結果

4.結果分析

図に示すように、黒はロックされた部分を示します。スレッド1はロックを解除するために終了します。ロックが解除された後、結果はキャッシュに入れられていません。スレッド2はロックを取得して入りました。最初にキャッシュにデータがあるかどうかを確認する必要がありますが、スレッド1はデータをredisに入れます。これはネットワークの相互作用であり、非常に遅い可能性があります。その結果、データ2はそうではありません。キャッシュで見つかりました。データ、そしてデータベースもありません。したがって、これにより、データベースに2回クエリが実行されます。

1.2.2問題解決

この問題を解決するために、結果をキャッシュ操作に入れることができます。ロックを解除した後は行わないでください。データベースが見つかった場合は、結果がキャッシュに入れられないようにします。ロックされ、データベースに2回クエリを実行します。

    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        //给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，还要逆转为能用的对象类型；【序列化与反序列化】

        /**
         * 1.空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2.设置过期时间(加随机值): 解决缓存雪崩
         * 3.加锁: 解决缓存击穿
         */
        //1. 加入缓存逻辑，缓存中存的数据是json字符串
        //JSON好处：跨语言，跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2.缓存中没有，查询数据库
            System.out.println("缓存不命中...查询数据库...");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDb();
            //每次调用这个方法，都有查询数据库，得到返回值，效率非常低下，我们需要加入缓存
            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中...直接返回...");
        //从缓存中获取的JSON，再转为我们指定的对象返回
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
        return result;
    }

    //从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDb() {

        //只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程，使用this,this代表的就是当前对象
        //1.synchronized(this):SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的
        /**
         * 100万个请求同时进来，进来以后就先锁住，接下来这100万个请求就来竞争锁，假设有一个竞争上来了，那他就去执行数据库查询，查询完以后返回，释放锁
         * 别的请求再一进来，再去查数据库就是不合理的，相当于我们虽然锁住了，相当于再去排队查数据库。
         * 所以拿到锁以后，进来要做的第一件事，就是再看一下缓存里面有没有，如果有了说明是上一个人执行完放好的，如果没有你才需要再去查
         */
        //TODO 本地锁：synchronized,JUC(Lock)，在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
            if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
                //缓存不为null直接返回
                Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
                return result;
            }
            System.out.println("查询了数据库....");
            //将数据库的多次查询变为一次
            Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid  = selectFromDB();
            //3. 查到的数据再放入缓存，将对象转为json放在缓存中
            String s = JSON.toJSONString(parentCid);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
            return parentCid;
        }
    }