从缓存击穿 看 分布式锁

从缓存击穿 看 分布式锁

文章目录

• • 缓存击穿
  • • 解决方案：
    • • • 数据库角度
        • 缓存角度
• 分布式锁

缓存击穿

在我们使用缓存时，会将从数据库里查询到的数据存到缓存中，并设置一个过期时间。就是当一个热点数据过期时，会有大量的访问到数据库中，给数据库造成很大压力，这就是缓存击穿。

解决方案：

那么缓存击穿的解决，我们可以从 缓存 和 数据库两方面入手。

数据库角度

对于数据库来说，就是短时间的大量请求无法承受，那么就让他承受的请求变成 1/100,1/1000，用 锁 可以达到这样的情况，之前 100 个，1000个请求都可以同时读，但是现在有了 锁， 一个线程获取锁去读取数据库，其他线程就等着，这样 数据库的压力就下来了。

用 锁 会降低用户体验，但是这个方式的出发点就是牺牲用户体验，保证数据库不死机。

缓存角度

最简单的，就是热点数据永不过期。
将数据和它的过期时间一起存到缓存中，然后我查询缓存的时候，检查这个数据是否快要过期了，如果快要过期，那么就主动更新缓存，达到永不过期的

分布式锁

我们前面说到了 ， 在数据库角度可以使用 锁来解决 。 如果只有一个服务器，那么我们直接在 代码中使用 JAVA 提供 的synchronized ，Lock即可。但是如果我们配置了集群呢，这一个服务有多个服务器，此时，一个服务器只能确保从它去查询数据库的请求有限制。但是多个服务器之间就没法限制了，这时就需要使用分布式锁。
假设使用Redis来做分布式锁，每一个请求都需要去Redis 设置一个值，设置成功才代表拥有了锁，此时，就可以达到多个服务器之间也可以限制对数据库的请求限制