什么是缓存?
缓存就是数据交换的缓冲区,用于临时存储数据(使用频繁的数据)。当用户请求数据时,首先在缓存中寻找,如果找到了则直接返回。如果找不到,则去数据库中查找。缓存的本质就是用空间换时间,牺牲数据的实时性,从而减轻数据库压力,尽可能提高吞吐量,有效提升响应速度。
缓存的分类
缓存的应用范围十分广泛,常见的有文件缓存、浏览器缓存、数据库缓存等等。但今天我们着重关注的是 WEB 应用服务领域,根据缓存与应用的耦合度,可以分为本地缓存和分布式缓存:
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本地缓存
指在应用中的缓存组件,最大的优点是应用和缓存是在同一个进程内部,请求缓存速度快;同时,它的缺点也是因为缓存跟应用程序耦合,多个应用程序无法直接共享缓存,各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存
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分布式缓存
指的是与应用分离的缓存组件或服务,最大的优点是自身就是一个独立的应用,与本地应用隔离,多个应用可直接共享缓存
缓存的特点
缓存也是一个数据模型对象,那么必然有它的一些特征:
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命中率
命中率 = 返回正确结果数 / 请求缓存次数,命中率问题是缓存中的一个非常重要的问题,它是衡量缓存有效性的重要指标。命中率越高,表明缓存的使用率越高。
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最大元素
缓存中可以存放的最大元素的数量,一旦缓存中元素数量超过这个值,将会触发缓存清空策略。根据不同的场景合理设置最大元素值,可以在一定程度上提高缓存的命中率,从而更有效的利用缓存。
缓存清空策略
缓存的存储空间有限制,当缓存空间被用满时,就需要缓存清空策略来处理。常见的一般策略有:
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先进先出策略
先进入缓存的数据,在缓存空间不足时会被优先被清理掉,以腾出新的空间接受新的数据。先进先出策略主要比较缓存元素的创建时间,在数据实效性要求较高的场景下可选择该类策略,优先保障最新数据可用
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最少使用策略
无论是否过期,根据元素被使用的次数判断,清除使用次数较少的元素。最少使用策略主要比较元素的命中次数,在保证高频数据有效性场景下,可选择该类策略
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最近最少使用策略
无论是否过期,根据元素最后一次被使用的时间戳,清除最远使用时间戳的元素。策略算法主要比较元素最近一次被使用的时间。适用于热点数据场景,优先保证热点数据的有效性
此外,还有一些简单策略,比如:
- 根据过期时间判断,清理过期时间最长的元素
- 根据过期时间判断,清理最近要过期的元素
- 随机清理
- 根据关键字(或元素内容)清理等等
Redis 实现分布式缓存
可以利用 Mybatis 自带的本地缓存,结合 Redis 实现分布式缓存。主要思路是将 Mybatis 二级缓存的存放地点从本地改为配置了 Redis 的远程服务器。
第一步,创建一个 SpringBoot 工程,整合 MyBatis 和 Redis,在 Mapper 文件中加入 <cache/>
标签开启二级缓存。
<cache/>
标签默认采用 PrepetualCache,该类是 Cache 接口的实现类,维护一个 Map 来保存数据。我们要作改造,就要自定义一个实现类并替换 <cache type="xxxx.RedisCache">
实现自定义 RedisCache
public class RedisCache implements Cache {
// 当前放入缓存的 mapper 的 namespace,也是缓存的唯一标识
private final String id;
public RedisCache(String id) {
System.out.println("id:" + id);
this.id = id;
}
/**
* 返回 cache 的唯一标识
*/
@Override
public String getId() {
return this.id;
}
/**
* 缓存放入值
*/
@Override
public void putObject(Object key, Object value) {
System.out.println("放入缓存");
// 通过工具类获取 redisTemplate
RedisTemplate redisTemplate = getRedisTemplate();
// 使用 redishash 类型作为缓存存储模型
redisTemplate.opsForHash().put(id.toString(), key.toString(), value);
}
/**
* 获取缓存中的值
*/
@Override
public Object getObject(Object key) {
System.out.println("获得缓存");
// 通过工具类获取 redisTemplate
RedisTemplate redisTemplate = getRedisTemplate();
// 根据 key 从 redis 的 hash 类型中获取数据
return redisTemplate.opsForHash().get(id.toString(), key.toString());
}
/**
* 根据指定的 key 删除缓存
* 该方法为 mybatis 保留方法,默认没有实现
*/
@Override
public Object removeObject(Object key) {
System.out.println("根据指定的 key 删除缓存");
return null;
}
@Override
public void clear() {
System.out.println("清空缓存");
// 通过工具类获取 redisTemplate
RedisTemplate redisTemplate = getRedisTemplate();
// 清空 namespace
redisTemplate.delete(id.toString());
}
/**
* 计算缓存数量
*/
@Override
public int getSize() {
RedisTemplate redisTemplate = getRedisTemplate();
return redisTemplate.opsForHash().size(id.toString()).intValue();
}
/**
* 获取 redisTemplate
*/
private RedisTemplate getRedisTemplate() {
RedisTemplate redisTemplate = (RedisTemplate) ApplicationContextUtils.getBean("redisTemplate");
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
return redisTemplate;
}
}
到此为止,使用 Redis 实现分布式缓存的目标就完成了。还有一点要注意的是,涉及到多表查询时,结果会包含另一个表的对象信息。由于 Mybatis 二级缓存清理只会清理自身 namespace 的缓存,所以被包含的对象信息不会被清理。如果此时表信息发生改变,将导致数据不一致。解决办法是每个 namespace 都使用同一个缓存
<!-- 共享其他 namespace 的缓存 -->
<cache-ref namespace="..."/>
缓存穿透(击穿)
客户端查询了一个数据库中没有的数据,导致缓存在这种情况下无法利用(数据库都没有则缓存更不可能有了)。此情况下可绕过缓存直接攻击数据库。
对于这种恶意访问,一种思路是先做校验,对恶意数据直接过滤掉,不要发送至数据库层;第二种思路是缓存空结果,就是对查询不存在的数据也记录在缓存中,这样就可以有效的减少查询数据库的次数。MyBatis 正是使用了第二种方式。
缓存雪崩
在系统运行的某一时刻,缓存全部失效,恰好这一时刻涌来大量客户端请求,导致数据库阻塞或挂起。导致缓存失效的原因有很多,常见的是缓存到了失效时间(所有的缓存设置了同样的过期时间),而没有作合适的处理。
要解决这个问题,一种方式是设置缓存永久存储(不推荐),另一种方式是针对不同业务数据设置不同的超时时间,防止集体失效。