这是我参与「第五届青训营」笔记创作活动的第15天
缓存击穿概念
我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问，比如对某个大v的关注，这类被频地访问的数据被称为热点数据。
如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。
应对缓存击穿的方案如下：
- 互斥锁方案，保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
项目实践
分布式锁是是用来控制分布式系统中互斥访问共享资源的一种手段，经常应用于高并发的场景中，也是防止缓存击穿的措施。在我们的项目中，例如在用户关注操作中，如果被关注的用户粉丝表不在缓存中，就需要去访问数据库刷新到缓存中，假如某一时刻某个大V的粉丝表缓存过期，而他又此刻突然涨粉，大量用户同时关注，就会用很多请求同时去访问数据库，这样的场景就叫缓存击穿，为此需要使用分布式锁，使得第一个拿到锁的用户得到大V的粉丝表后，将数据存到缓存中，其他用户就可以等待锁释放后，去缓存中直接取出，无需请求数据库，减少读取压力。
使用redis设计分布式锁是一种很常见的实现方式，使用redis的set nx ex命令进行加锁并设置过期时间，如果获得锁失败，则设置一个时间间隔再重新获取锁
set key randomvalue ex ttl nx
该命令中key是要加锁的对象，randomvalue可以用雪花算法生成随机值，用于解锁的校验
解锁时，对获取的锁的值进行校验，如果不相等说明原来的锁已被释放，现在的锁是其他协程加的，使用lua脚本保证原子性操作：
if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del", KEYS[1])
else
return 0
end
增加看门狗机制，加锁成功时启动一个协程，不断地延长锁的过期时间，释放锁的时候关闭看门狗
func (l *DistributedLock) startWatchDog() {
delteTime := time.Duration(l.TTL / 3)
ticker := time.NewTicker(delteTime)
defer ticker.Stop()
redisConn := redisPool.Get()
defer redisConn.Close()
for {
select {
case <-ticker.C:
// 延长锁的过期时间
ok, err := redis.Int(redisConn.Do("expire", l.Key, l.TTL))
// 异常或锁已经不存在则不再续期
if (err != nil) || ok == 0 {
return
}
case <-l.watchDog:
// 已经解锁
return
}
}
}
