微服务_缓存与分布式锁

 哪些数据适合放入缓存？
        即时性，数据一致性要求不高的
        访问量大且更新频率不高的数据
    
高并发下缓存失效问题
    缓存穿透
        只查询一个不存在的数据，由于缓存不命中，将去查询数据库，但是数据库也没有记录
        导致每次都要到数据库查询，是去了缓存的意义
        
        风险：
            利用不存在的数据进行攻击，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃
        解决
            将null结果缓存，并加入短暂过期时间
    
    缓存雪崩
        缓存雪崩是指我们设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求
        全部转发到数据库，导致数据库瞬时压力过大
        
        解决
            在原有的失效时间的基础上加一个随机值，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低
    
    缓存击穿
        某个缓存数据是一个热点数据，如果这个key在大量请求同时进来前正好失效
        请求全部转发到数据库，导致数据库瞬时压力过大
        
        解决
            加锁，大量并发只让一个查询，其他人等到，查到以后再释放锁，其他人获取到锁，
            先查缓存，就会有数据，不用去数据库查询
        
分布式锁
    本地锁，只能锁住当前服务，想要锁住所有服务，必须使用分布式锁
    
    执行逻辑：
        加锁成功，给锁设置过期时间，而且加锁与设置过期时间必须是一个原子操作，执行业务：
            执行正常完成，删除分布式锁
            执行出现异常，删除分布式锁
            程序异常中断(断电)，锁到期自动删除
        
        加锁失败，采用自旋的方式(可以休眠一段时间，比如100ms)，继续尝试加锁
                
        删除锁问题
            1.由于业务执行的时间很长，锁自动过期了，直接删除锁，有可能把别人正在持有的锁删除了
                解决：
                占锁的时候，将value设置为UUID，删除的时候匹配value才删除
                
            2.如果value匹配正确，正要删除锁的时候，锁过期了，别人也设置了新的值
              那么我们删除的是别人的锁
              
                解决：
                删除锁必须保证原子性，使用redis+Lua脚本完成
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARVG[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script,Long.class),
                                      Arrays.asList("lock"),
                                      uuid);

分布式锁核心：加锁和解锁都保证原子性