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      在游戲金城江服務(wù)器開(kāi)發(fā)中，為了更快速的獲取游戲玩家的數(shù)據(jù)，一般都會(huì)把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis之中，做為一級(jí)緩存。數(shù)據(jù)加載的過(guò)程是一般是這樣的：

    先從Redis中獲取數(shù)據(jù)庫(kù)。如果有數(shù)據(jù)直接返回，不用再查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。
    如果Redis沒(méi)有數(shù)據(jù)，再查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，將查詢到的數(shù)據(jù)先緩存到Redis一份，再返回給調(diào)用者。
    如果數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)有數(shù)據(jù)，直接返回null。
    我在剛開(kāi)始使用Redis做游戲金城江服務(wù)器緩存的時(shí)候，就是這樣做的。但是隨著工作經(jīng)驗(yàn)的積累和解決的Bug越來(lái)越多，如果代碼實(shí)現(xiàn)的不夠慎密，還是會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題的，而且現(xiàn)在面試官也喜歡問(wèn)關(guān)于緩存的問(wèn)題。做為做緩存，一般要解決的就是兩個(gè)大問(wèn)題。

緩存穿透

所謂的緩存穿透就是發(fā)生在第一步上面：先從緩存查詢，如果緩存不存在，再查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。這個(gè)時(shí)候，如果某些數(shù)據(jù)是一份公共數(shù)據(jù)，很多游戲玩家并發(fā)來(lái)查詢，都去redis查了一下，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有，就都去數(shù)據(jù)庫(kù)查。這個(gè)時(shí)候，壓力就全部在數(shù)據(jù)庫(kù)上面了。如果數(shù)據(jù)庫(kù)扛著住還好，如果扛不住，就有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)超載。
解決緩存穿透的方法也很簡(jiǎn)單，在收到第一次查詢r(jià)edis時(shí)，如果redis查詢出來(lái)為空，這個(gè)時(shí)間對(duì)從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的操作加鎖，如果從數(shù)據(jù)庫(kù)查出來(lái)了，并緩存到了redis之中，這時(shí)別的查詢操作就可以從redis中獲取數(shù)據(jù)了。如果從數(shù)據(jù)庫(kù)查出來(lái)也是空的，這個(gè)時(shí)候，可以給redis提供一個(gè)默認(rèn)值,這樣，其它查詢出來(lái)的值就是這個(gè)默認(rèn)值 ，如果判斷是默認(rèn)值，表示不有數(shù)據(jù)，返回null，這樣也不會(huì)再查數(shù)據(jù)庫(kù)了。
緩存雪崩（緩存擊穿）

這種現(xiàn)象也是出現(xiàn)在大并發(fā)的情景下。比如Redis緩存了很多玩家的活動(dòng)數(shù)據(jù)，但是這一大批玩家很長(zhǎng)時(shí)間都沒(méi)有登錄了，而在redis中的活躍數(shù)據(jù)已過(guò)期，被redis自動(dòng)刪除了。突然間，運(yùn)營(yíng)又搞了一個(gè)老玩家拉回的活動(dòng)，很多長(zhǎng)時(shí)間不登錄的人又都回來(lái)登錄游戲了，這個(gè)時(shí)候，一大批用戶的活動(dòng)數(shù)據(jù)需要會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)拉取。極端情況導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)超載。

解決這個(gè)問(wèn)題的方法

    緩存的過(guò)期時(shí)間可以稍微長(zhǎng)一些，長(zhǎng)時(shí)間真正流失的玩家可能也不會(huì)回來(lái)了。
    對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作需要添加限流，這個(gè)一般的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池已經(jīng)做了，可以指定同一時(shí)間內(nèi)，最多有多少連接操作數(shù)據(jù)庫(kù)。

提供一個(gè)防止緩存穿透的方法

package com.mygame.redis;

import java.time.Duration;
import java.util.function.Function;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 *
 * @ClassName: RedisCacheTemplate
 * @Description: 這是一個(gè)redis緩存的模板。在redis做為緩存的時(shí)候，需要防止緩存的雪崩，穿透
 * @author: wang guang shuai
 * @date: 2020年1月9日 下午5:11:53
 */
@Service
public class RedisCacheTemplate {
    private static final String DefaultRedisNullValue = "#-#";
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    /**
     *
     * <p>
     * Description:第一次會(huì)從redis中獲取，如果redis中沒(méi)有此值，從db中獲取
     * </p>
     *
     * @param redisKey
     * @param param
     * @param duration
     * @param selectFromDB
     * @return
     * @author wang guang shuai
     * @date 2020年1月9日 下午8:07:52
     *
     */
    public String getValue(String redisKey, String param, Duration duration, Function<String, String> selectFromDB) {
        String value = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        if (value == null) {
            // 加鎖，防止緩存穿透和擊穿
            synchronized (redisKey.intern()) {
                // 二次檢測(cè)
                value = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
                if (value == null) {// 如果等于空，從數(shù)據(jù)庫(kù)取
                    value = selectFromDB.apply(param);
                    if (value == null) {// 如果數(shù)據(jù)庫(kù)還是沒(méi)有，說(shuō)明是真的沒(méi)有，添加空標(biāo)記
                        value = DefaultRedisNullValue;
                    }
                    // 將取到的值緩存到redis中。
                    if (duration != null) {
                        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, value, duration);
                    } else {
                        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, value);
                    }
                }
            }
        }
        if (value.equals(DefaultRedisNullValue)) {
            return null;
        }
        return value;
    }
}

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