我們使用redis是為了減少數據庫的壓力，讓盡量多的請求去承壓能力比較大的redis，而不是數據庫。但是高并發條件下，可能會在redis還沒有緩存的時候，大量的請求同時進入，導致一大批的請求直奔數據庫，而不會經過redis。使用代碼模擬緩存穿透問題如下：

首先是service里面的代碼：

@Servicepublic class NewsService { @Autowired private NewsDAO newsDAO; //springboot自動初始化，不需要我們進行配置，直接注入到代碼中使用 @Autowired private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate; public /*synchronized*/ List<News> getLatestNews(int userId,int offset,int limit){ //設置序列化方式，防止亂碼 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); //第一步：查詢緩存 News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get('newsKey'); //判斷是否存在緩存 if(null == news){//查詢數據庫news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);//redisTemplate.opsForValue().set('newsKey',news);System.out.println('進入數據庫。。。。。。。。'); }else{ System.out.println('進入緩存。。。。。。。。。'); } return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit); }}

然后是使用線程池在Controller里面對請求進行模擬：

@Controllerpublic class HomeController { @Autowired UserService userService; @Autowired NewsService newsService; //遇到的坑，如果不加method，頁面啟動不起來。 @RequestMapping(value = '/home',method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST}) @ResponseBody public String index(Model model){ //這邊是可以讀出數據來的 //線程池------緩存穿透問題的復現 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(8*2); for(int i = 0;i < 50000;i++){ executorService.submit(new Runnable() {@Overridepublic void run() { List<News> newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10);} }); } List<News> newsList = newsService.getLatestNews(0,0,10); News news=newsList.get(0); return news.getImage(); }}

結果如圖：大量的請求進入數據庫，那么如何解決這個問題？

@Servicepublic class NewsService { @Autowired private NewsDAO newsDAO; //springboot自動初始化，不需要我們進行配置，直接注入到代碼中使用 @Autowired private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate; //第一種方式：方法加鎖 public synchronized List<News> getLatestNews(int userId,int offset,int limit){ //設置序列化方式，防止亂碼 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); //第一步：查詢緩存 News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get('newsKey'); //判斷是否存在緩存 if(null == news){//查詢數據庫news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);//redisTemplate.opsForValue().set('newsKey',news);System.out.println('進入數據庫。。。。。。。。'); }else{ System.out.println('進入緩存。。。。。。。。。'); } return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit); }}

直接在方法上加鎖，保證每次只有一個請求可以進入。但是這個方法存在一個缺陷，每次只有一個請求可以進入，請求處理的速度變得相當的慢，不利于系統的實時性。

@Servicepublic class NewsService { @Autowired private NewsDAO newsDAO; //springboot自動初始化，不需要我們進行配置，直接注入到代碼中使用 @Autowired private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate; //第一種方式：方法加鎖 public /*synchronized*/ List<News> getLatestNews(int userId,int offset,int limit){ //設置序列化方式，防止亂碼 redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); //第一步：查詢緩存 News news= (News) redisTemplate.opsForValue().get('newsKey'); //判斷是否存在緩存 if(null == news){ //第二種方式：雙重檢測鎖 synchronized (this){//查詢數據庫news = newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit).get(0);//redisTemplate.opsForValue().set('newsKey',news);System.out.println('進入數據庫。。。。。。。。'); } }else{ System.out.println('進入緩存。。。。。。。。。'); } return newsDAO.selectByUserIdAndOffset(userId,offset,limit); }}

這個方法比較好，雖然不能保證只有一個請求請求數據庫，但是當第一批請求進來，第二批之后的所有請求全部會在緩存取數據。

到此這篇關于springboot中redis的緩存穿透問題實現的文章就介紹到這了,更多相關springboot redis緩存穿透內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！