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：

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

清空Redis缓存，开启5个线程去并发访问测试，测试代码如下：

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：

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

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();
	}
}

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启动5个线程，并发访问，结果如下图：

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