Java多线程——信号量Semaphore是啥
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- 引出
- 信号量Semaphore ?
- Redis冲冲冲——缓存三兄弟:缓存击穿、穿透、雪崩
- 缓存击穿
- 缓存穿透
- 缓存雪崩
- 总结
引出
Java多线程——信号量Semaphore是啥
信号量Semaphore ?
Semaphore 通常我们叫它信号量, 可以用来控制同时访问特定资源的线程数量,通过协调各个线程,以保证合理的使用资源。线程限流,如连接池、停车场。
public class App11 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//1. 创建信号量设置并发线程数,允许最大并发线程数是3Semaphore semaphore = new Semaphore(3);//2. 循环创建6个线程,会看到每次执行3个线程for (int i = 0; i < 6; i++) {new Thread(() -> {try {//3. 获取许可,在达到限制并发线程数之前将可以正常执行线程;否则要等待其他线程释放许可semaphore.acquire();System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":进入停车场");TimeUnit.SECONDS.sleep(3);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":离开停车场");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {//4. 释放许可semaphore.release();}}, "车辆" + i).start();}}
}
在上述示例中,Semaphore
用于限制同时可以获取许可的线程数量。每个线程在执行前通过 semaphore.acquire()
获取一个许可,执行后通过 semaphore.release()
释放许可。这样,最多只有指定数量的线程可以同时访问资源,其他线程需要等待。
Redis冲冲冲——缓存三兄弟:缓存击穿、穿透、雪崩
缓存击穿
缓存击穿:redis中没有,但是数据库有
顺序:先查缓存,判断缓存是否存在;如果缓存存在,直接返回数据;如果缓存不存在,則查询数据库,将数据库的数据存入到缓存
解决方案:将热点数据设置过期时间长一点;针对数据库的热点访问方法上分布式锁;
缓存穿透
缓存穿透:redis中没有,数据库也没有
解决方案:
(1)将不存在的key,在redis设置值为null;
(2)使用布隆过滤器;
原理:https://zhuanlan.zhihu.com/p/616911933
布隆过滤器:
如果确认key不存在于redis中,那么就一定不存在;
它说key存在,就有可能存在,也可能不存在! (误差)
布隆过滤器
1、根据配置类中的 key的数量 ,误差率,计算位图数组【二维数组】
2、通过布隆过滤器存放key的时候,会计算出需要多少个hash函数,由hash函数算出多少个位图位置需要设定为1
3、查询时,根据对应的hash函数,判断对应的位置值是否都为1;如果有位置为0,则表示key一定不存在于该redis服务器中;如果全部位置都为1,则表示key可能存在于redis服务器中;
缓存雪崩
缓存雪崩:
Redis的缓存雪崩是指当Redis中大量缓存数据同时失效或者被清空时,大量的请求会直接打到数据库上,导致数据库瞬时压力过大,甚至宕机的情况。
造成缓存雪崩的原因主要有两个:
1.相同的过期时间:当Redis中大量的缓存数据设置相同的过期时间时,这些数据很可能会在同一时间点同时失效,导致大量请求直接打到数据库上。
2.缓存集中失效:当服务器重启、网络故障等因素导致Redis服务不可用,且缓存数据没有自动进行容错处理,当服务恢复时大量的数据同时被重新加载到缓存中,也会导致大量请求直接打到数据库上。
预防缓存雪崩的方法主要有以下几种:
1.设置不同的过期时间:可以将缓存数据的过期时间分散开,避免大量缓存数据在同一时间点失效。
2.使用加锁:可以将所有请求都先进行加锁操作,当某个请求去查询数据库时,如果还没有加载到缓存中,则只让单个线程去执行加载操作,其他线程等待该线程完成后再次进行判断,避免瞬间都去访问数据库从而引起雪崩。
3.提前加载预热:在系统低峰期,可以提前将部分热点数据加载到缓存中,这样可以避免在高峰期缓存数据失效时全部打到数据库上。
4.使用多级缓存:可以在Redis缓存之上再使用一层缓存,例如本地缓存等,当Redis缓存失效时,还能够从本地缓存中获取数据,避免直接打到数据库上。
本地缓存:ehcache oscache spring自带缓存 持久层框架的缓存
总结
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