Spring Boot实现分布式微服务开发实战系列（五）
最近已经推出了好几篇SpringBoot+Dubbo+Redis+Kafka实现电商的文章，今天再次回到分布式微服务项目中来，在开始写今天的系列五文章之前，我先回顾下前面的内容。
系列（一）：主要说了使用IDEA对SpringBoot项目的创建，SpringBoot架构下Web项目Maven的基本依赖及实现。
系列（二）：主要讲了Maven父子级项目创建依赖、分环境部署配置及服务端口号统一配置，Dubbo的集成接入、服务层（提供者）分模块实现，提供者（四个）和消费者（一个）的配置及服务调用，微服务落地实现。
系列（三）：开始讲了项目及依赖的版本号统一配置管理（子模块和第三方依赖Jar）,数据库的连接配置及Redis接入、分布式缓存实现。
系列（四）：接口安全实现（防恶意请求、数据篡改等），过滤器配置及签名、token检验拦截、Aop签名实现、防SQL注入等。
学而时习之，不亦说乎。作为我本次推出的系列文章，目的很简单，就是旨意帮助那些不懂分布式开发微服务落地的小伙伴们。目前的IT市场，分布式开发微服务落地已成为主流。SpringBoot，Dubbo，Zookeeper，Redis，Kafka，SpringCloud等也是面试中常问的话题，如果你想在这个行业混下去，这些已经是你必须要学的基础技术知识了，接下来我会根据我近两年的分布式微服务开发经验推出更多的文章。但在前面或接下来的文章中如果有说的不到之处，还希望大家多多指点交流（可添加我微信交流），促使我们一起成长进步，做一个合格的技术人。
今天我要讲的内容是Redis缓存安全防范以及Kafka的接入实现。如：缓存穿透、雪崩及缓存击穿如何解决？缓存服务器宕机或重启，缓存数据不会被丢失等问题。我们带着这些问题进入正题。
Redis缓存安全防范
分布式项目使用Redis缓存，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。另外的一些典型问题，就是缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。
|| 缓存穿透
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。如果用户发起id为“-1”或id特别大不存在的数据。这时很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
解决方案：
1，接口层增加校验。对id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2，从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value键值对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如60秒（设置太长会导致正常情况也没法使用），这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
|| 缓存雪崩
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如马上就到618了，很快就会迎来一波抢购，这些要抢购的商品在同一时间点（17号23点放入）比较集中的放入了缓存，假设缓存两个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而此时对这批商品的访问查询，都落到了数据库身上，这时对于数据库而言，就会带来极大的压力。
解决方案：
1，在设置数据缓存有效期时，在时间后加上一个随机因子。
2，分散缓存过期时间，将热门类数据缓存时间长一点，冷门类的短一点。
3，设置热点数据永不过期。
|| 缓存击穿
缓存击穿，是指一个key非常热点，高并发集中对这个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像春运期间火车站售票大厅，本来那些设在门口和广场的自助机可以办理售票，结果自助机瞬间全部瘫痪，造成大量买票的人涌进售票大厅人工窗口。
解决方案：
1，设置热点数据永远不过期；
2，加互斥锁，互斥锁参考代码如下：
|| 缓存数据持久化
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力，包括RDB和AOF两种方案，两种方案分别有其长处和短板，可以配合起来同时运行，确保数据的稳定性。
RDB
RDB方式是一种快照式的持久化方法，将某一时刻的数据持久化到磁盘中。并在启动时自动加载rdb文件，恢复之前保存的数据。可以在配置文件中配置Redis进行快照保存的时机：
save [seconds] [changes]
例如：save 60 100， 会让Redis每60秒检查一次数据变更情况，如果发生了100次或以上的数据变更，则进行RDB快照保存。可以配置多条save指令，让Redis执行多级的快照保存策略。Redis默认开启RDB快照。
AOF
采用AOF持久方式时，Redis会把每一个写请求都记录在一个日志文件里。在Redis重启时，会把AOF文件中记录的所有写操作顺序执行一遍，确保数据恢复到最新。AOF默认是关闭的，如要开启，进行如下配置：
appendonly yes
- AOF提供了三种fsync配置，always/everysec/no，通过[appendfsync]指定：appendfsync no：不进行fsync，将flush文件的时机交给OS决定，速度最快；
- appendfsync always：每写入一条日志就进行一次fsync操作，数据安全性最高，但速度最慢；
- appendfsync everysec：折中的做法，交由后台线程每秒fsync一次；
Kafka集成实现
kafka作为消息中间件的一款产品，她比较轻量级，在吞吐量方面很优秀，默认消息持久化到硬盘当中 168小时=7天，log.retention.hours=168，比较适合来做运营的统计。其他的不多讲，先看看pom依赖吧
这里我使用的版本为：
kafka.version=2.2.0.RELEASE
kafka-client.version=2.0.0|| 消息提供方消息提供者的application.properties配置（接口层）：
消息提供者发送消息：
|| 消息消费方
消息消费者者的application.properties配置（服务层）：
监听消息：
Kafka消息测试：
狂点几下请求接口后，查看redis缓存情况：
大家不难看到，我使用Kafka对搜索的商品次数做了统计（仅仅是测试代码）。先在接口层，每请求一个商品查询接口，就把查询的商品ID发送到Kafka消息队列，再在服务层监听统计查询次数。
到现在为止，项目的基本配置和一些服务集成接入已经实现，接下来我会更深入的讲述项目中经常遇到的坑和怎么防止不跳坑，以及分布式任务调度管理，分布式事务一致性处理等。
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