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Spring bean 生命周期

1. Spring 对 bean 进行实例化；

2. Spring 将值和 bean 的引用注入到 bean 对应的属性中；

// 可扩展的初始化：aware 注入上下文等依赖、postprocessor 干啥都行（比

如创建 aop 代理类）、init 用来实现自己写的初始化方法

3. 如果 bean 实现了 BeanNameAware 接口，Spring 将 bean 的 ID 传递

给 setBeanName（）方法；

4. 如果 bean 实现了 BeanFactoryAware 接口， Spring 将调用

setBeanFactory () 方法，将 BeanFactory 容器实例传入；

5. 如果 bean 实现了 ApplicationContextAware 接口，Spring 将调用 set-

ApplicationContext () 方法，将 bean 所在的应用上下文的引用传入进来；

6. 如果 bean 实现了 BeanPostProcessor 接口， Spring 将调用他们的

post-Process-Before-Initialization () 方法；

7. 如果 bean 实现了 InitializingBean 接口，Spring 将调用它们的 after-

Properties-Set () 方法。类似的，如果 bean 使用 init -method 声明了初始

化方法，该方法也会被调用；

8. 如果 bean 实现了 BeanPostProcessor 接口， Spring 将调用它们的

post-Process-After-Initialization () 方法；

// 使用

9. 此时，bean 已经准备就绪，可以被应用程序使用了，它们将一直驻留在应

用上下文中，直到该应用上下文被销毁；

// 销毁，destroy 与 init 同理

10. 如果 bean 实现了 DisposableBean 接口， Spring 将调用它的

destory () 接口方法。同样，如果 bean 使用 destory-method 声明了销毁

方法，该方法也会被调用。

Redis 缓存雪崩、击穿、穿透

缓存雪崩：

目前电商的首页以及热点数据都会做缓存，一般缓存都是定时任务去刷新，或

者查不到后去更新，定时刷新就会存在一个问题。比如：如果所有首页 key 的

失效时间是 12 小时，中午 12 点刷新，零点秒杀活动有大量的用户涌入，假设

每秒 6000 个请求，本地缓存能抗住每秒 5000 个请求，但是所有的 key 都失

效了，每秒 4000 个请求全部打到数据库上，数据库必然扛不住，所以会报一

下警，真实的情况是当想去处理时，发现数据库已经挂了。如果没有特别的方

案处理这个故障，只是重启数据库，会发现瞬间来的请求又会把数据库打死。

这就是缓存雪崩的概念。

解决方法：

处理缓存雪崩很简单，在批量往 redis 存数据时，把每个 key 的失效时间都加

一个随机值，这样可以保证数据不会同一时间大面积失效，redis 这点流量还

是能抗住的： setRedis （ Key ， value ， time + Math.random() *

10000）；

如果 redis 是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的 redis 库中也能避免全

部失效的问题。或者设置热点数据永不过期，有更新就更新缓存就好(比如运维

更新了首页商品，那你刷新下缓存就完事了，不要设置过期时间)，电商首页的

数据也可以用这个操作，保险。

缓存击穿

缓存击穿和缓存雪崩有点像，但又有点不一样，缓存雪崩是因为大面积缓存失

效，打崩了 DB，而缓存击穿是指一个 key 非常热点，在不停的抗着大并发，

大并发对这个一点进行访问，当这个 key 失效瞬间，持续的大并发就穿破了缓

存，直接请求打数据库，就像一个完好无损的桶被击穿一个洞。

解决方法：

可以使用热点数据永不过期，或者使用互斥锁。

业界比较常用的做法，是使用互斥锁(mutex key)。简单来说，就是在缓存失

效的时候(拿出的值为空)，不是立即去 load db，而是使用缓存工具的某些带

成功操作返回值的操作(比如：redis 的 SETNX 或者 Memcache 的 ADD)，去

set 一个 mutex key，当操作返回成功时，再进行 load db 的操作并回设缓

存，否则，表示已经有其他线程 load db 并回设缓存了，直接 get 获取缓存之

就行。

缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，我们的数

据库的 id 都是 1 开始自增上去的，如果发起 id 为-1 的数据或者 id 为特别大不

存在的数据，这时用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大，严重会

击垮数据库。

解决方法：

（1）可以在接口层增加校验，比如用户鉴权校验、参数做校验，不合法的参

数直接 return，比如：id 做基础校验，id <= 0 的直接拦截。

（2）从缓存和数据库中都取不到值，这时可以将对应 key 的 value 写为

null、返回位置错误、稍后重试等。缓存有效时间可以设置短点，如 30 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，但是我们知道正常用户是不会在单秒内发起这么多次请求的，网关

层 Nginx 可以进行配置，可以让运维大大对单个 ip 每秒访问次数超过阈值的

ip 拉黑。

（3）redis 还有一个高级用法：布隆过滤器(Bloom Filter)，这个也能很好的

防止缓存穿透的发生，他的原理也很简单，就是利用高效的数据结构和算法快

速判断这个 key 是否在数据库中存在，不存在直接 return 就好，存在你就查

db 刷新 KV 在 return。

发生以上三个问题时抢救措施：

一般为了避免上述情况发生，可以从三个时间段分析：

1.事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。

2. 事中：本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流+降级，避免 mysql 被打死。

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