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# 16 | 流量隔离：Redis 缓存隔离是怎么做的？
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你好，我是高楼。
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这节课，我们详细来讲讲如何基于微服务技术落地 Redis 缓存隔离。
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在全链路压测的流量隔离中，有一个很重要的部分就是缓存隔离，即区分对应的 Cache。
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说到缓存肯定离不开 Redis，因为高性能架构设计中都离不开它，在互联网和传统行业中呢，也都有它的身影。可以说，Redis 是性能项目中的必备知识点。
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Redis 是一个 NoSQL 数据库，它使用的是内存存储的非关系型数据库，Redis 不使用表，使用 K-V 存储。
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根据前面的经验我们知道，要改造什么就得知道它和其它组件的依赖关系，只有这样才能知道要对谁做改造。
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所以，我又得祭出这个项目链路图了，脑中有策，心中有图，手中有码，改造才有路。
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从链路图中我们可以看到，几乎所有业务系统（除了搜索）都和 Redis 组件有关系，所以，相关业务系统都得做缓存隔离改造，以保证正常流量与压测流量的缓存分离。
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为了方便你更直观地理解，我给你画了个简要的思维导图。
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好了，搞懂了组件间依赖关系后，我们就要进入相关技术预演了。
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## 技术预演
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在正式动工之前，我们先回顾一下数据库隔离的方式。上一讲我们提过， MySQL 数据库隔离通常有三种方式，分别是数据偏移、影子库、影子表，Redis 和 MySQL 数据结构不同，所以 Redis 的缓存隔离技术会有些区别。
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首先，我们来了解下目前业界对于缓存隔离的主要解决方案，以及它们的优缺点和适用场景。
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我们可以看到，根据不同的项目情况，可以选择不同的技术方案，**这里最优、最安全的方案当然首推影子缓存（多实例）**，具体的优缺点上面表格已经写得非常清楚了。
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下面我们来对缓存隔离里面的核心技术做下 demo 预演。
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### 缓存隔离落地
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在这里呢，我会主要介绍影子缓存和影子 key 两种方案。
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* 第一种方案：影子缓存（多实例）
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影子缓存（多实例）方案，首先要满足多数据源，然后确保它们分属两个物理上不同的Redis实例。在全链路压测过程中，业务层会识别标记，并选择对应的的 Redis 数据源，操作不同的 Redis 实例。
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这里我给你画了一个简单的逻辑图：
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实现的具体操作步骤是：
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**第一步：添加依赖。**
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在 pom 中添加相关依赖。
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```xml
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<dependency>
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<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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||
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
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</dependency>
|
||
<dependency>
|
||
<groupId>redis.clients</groupId>
|
||
<artifactId>jedis</artifactId>
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||
</dependency>
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```
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**第二步：添加全局配置文件。**
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新建工程，在配置文件 application.yml 中新增两个数据源配置，配置文件参考如下：
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```yaml
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spring:
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||
redis:
|
||
database: 1 # Redis数据库索引（默认为0）
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||
host: 9.15.21.27 # Redis服务器地址
|
||
port: 16379 # Redis服务器连接端口
|
||
password: # Redis服务器连接密码（默认为空）
|
||
timeout: 0 # 连接超时时间（毫秒）
|
||
pool:
|
||
max-active: -1 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
|
||
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
|
||
max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接
|
||
min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接
|
||
redis2:
|
||
database: 2 # Redis数据库索引（默认为0）
|
||
host: 19.15.201.27 # Redis服务器地址
|
||
port: 16379 # Redis服务器连接端口
|
||
password: # Redis服务器连接密码（默认为空）
|
||
timeout: 0 # 连接超时时间（毫秒）
|
||
pool:
|
||
max-active: -1 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
|
||
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
|
||
max-idle: 8 # 连接池中的最大空闲连接
|
||
min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接
|
||
|
||
```
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||
**第三步：添加读取配置类。**
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||
再创建两个方法读取不同的数据源配置，参考代码如下：
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```java
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import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
|
||
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
|
||
import org.springframework.context.annotation.Bean;
|
||
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
|
||
import org.springframework.context.annotation.Primary;
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
|
||
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
|
||
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
|
||
|
||
/**
|
||
* @description:
|
||
* @author: dunshan
|
||
* @create: 2021-08-19 23:18
|
||
**/
|
||
@EnableCaching
|
||
@Configuration
|
||
public class RedisDevConfiguration {
|
||
@Primary
|
||
@Bean(name = "slaveDataSource")
|
||
public StringRedisTemplate slaveDataSource(@Value("${spring.redis.host}") String hostName,
|
||
@Value("${spring.redis.port}") int port, @Value("${spring.redis.password}") String password,
|
||
@Value("${spring.redis.pool.max-idle}") int maxIdle, @Value("${spring.redis.pool.max-active}") int maxTotal,
|
||
@Value("${spring.redis.database}") int index, @Value("${spring.redis.pool.max-wait}") long maxWaitMillis, @Value("${spring.redis.pool.min-idle}") int minIdle) {
|
||
StringRedisTemplate temple = new StringRedisTemplate();
|
||
temple.setConnectionFactory(connectionFactory(hostName, port, password, maxIdle, maxTotal, index, maxWaitMillis, minIdle));
|
||
return temple;
|
||
}
|
||
|
||
@Bean(name = "masterDataSource")
|
||
public StringRedisTemplate masterDataSource(@Value("${spring.redis2.host}") String hostName,
|
||
@Value("${spring.redis2.port}") int port, @Value("${spring.redis2.password}") String password,
|
||
@Value("${spring.redis.pool.max-idle}") int maxIdle, @Value("${spring.redis.pool.max-active}") int maxTotal,
|
||
@Value("${spring.redis2.database}") int index, @Value("${spring.redis.pool.max-wait}") long maxWaitMillis, @Value("${spring.redis.pool.min-idle}") int minIdle) {
|
||
StringRedisTemplate temple = new StringRedisTemplate();
|
||
temple.setConnectionFactory(
|
||
connectionFactory(hostName, port, password, maxIdle, maxTotal, index, maxWaitMillis, minIdle));
|
||
return temple;
|
||
}
|
||
public RedisConnectionFactory connectionFactory(String hostName, int port, String password, int maxIdle,
|
||
int maxTotal, int index, long maxWaitMillis, int minIdle) {
|
||
JedisConnectionFactory jedis = new JedisConnectionFactory();
|
||
jedis.setHostName(hostName);
|
||
jedis.setPort(port);
|
||
if (password != null) {
|
||
jedis.setPassword(password);
|
||
}
|
||
if (index != 0) {
|
||
jedis.setDatabase(index);
|
||
}
|
||
jedis.setPoolConfig(poolCofig(maxIdle, maxTotal, maxWaitMillis, minIdle));
|
||
// 初始化连接pool
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||
jedis.afterPropertiesSet();
|
||
RedisConnectionFactory factory = jedis;
|
||
return factory;
|
||
}
|
||
public JedisPoolConfig poolCofig(int maxIdle, int maxTotal, long maxWaitMillis, int minIdle) {
|
||
JedisPoolConfig poolCofig = new JedisPoolConfig();
|
||
poolCofig.setMaxIdle(maxIdle);
|
||
poolCofig.setMaxTotal(maxTotal);
|
||
poolCofig.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis);
|
||
poolCofig.setMinIdle(minIdle);
|
||
return poolCofig;
|
||
}
|
||
}
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||
```
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**第四步：验证结果。**
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为了验证 Redis 的配置是否生效，我们新建一个测试类，在类里面中注入两个数据源：
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```java
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@Resource(name = "slaveDataSource")
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||
private StringRedisTemplate slavetemplate;
|
||
|
||
@Resource(name = "masterDataSource")
|
||
private StringRedisTemplate masterTemplate;
|
||
|
||
@Test
|
||
void contextLoads() {
|
||
slavetemplate.opsForValue().set("one", System.currentTimeMillis() + "我是正常流量标记");
|
||
System.out.println(slavetemplate.opsForValue().get("one"));
|
||
System.out.println("-----------");
|
||
masterTemplate.opsForValue().set("two", System.currentTimeMillis() + "我是压测流量标记");
|
||
System.out.println(masterTemplate.opsForValue().get("two"));
|
||
}
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```
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||
最后，我们就可以把整个工程运行起来了，你可以参考文稿中的运行结果。
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需要说明是，影子缓存（单实例）方案跟上面的实现逻辑是一致的，只不过单实例的数据库数量是有上限的，一般为 16 个。
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不过在正式线上压测的时候，我还是推荐你使用多实例，这样能从物理上完全隔离掉生产缓存。
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到这里，我们的第一种方案就已经验证通过了。接下来我们再来看看第二种方案。
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* 第二种方案：影子 key
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所谓影子 key，就是在同一个库中，用不同的 key 存储不同的 value。
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它大致的逻辑是下面的样子。
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你可以看一下我给出的demo 代码。
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```java
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@Autowired
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||
private RedisTemplate redisTemplate;
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||
@GetMapping("/redis/{key}")
|
||
public void setRedisDemo(HttpServletRequest request,@PathVariable String key) {
|
||
String header = request.getHeader("7d");
|
||
if (header！= null &&"7dGroup".equals(header)) {
|
||
redisTemplate.opsForValue().set(key, "压测流量");
|
||
log.info("压测流量");
|
||
} else {
|
||
redisTemplate.opsForValue().set(key, "线上流量");
|
||
}
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||
}
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||
```
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它的基本原理就是，接口在 Header 信息中携带“ 7DGroup” 压测标记。然后，后台通过 HttpRequest 获取 Header 信息，业务层通过 Header 标记判断用对应 key 来操作缓存。
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### 数据源上下文实现
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上一节课，我们采用 AOP 技术完成了 MySQL 数据库的切换，你可以思考一下， Redis 是不是也可以用这种方式完成数据源切换。
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其实确实是可以的。下面，我们就来演示怎么通过 AOP 技术完成 Redis 数据源的切换。
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下面是一张简单的逻辑图：
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**第一步：添加全局配置文件。**
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新建工程，在配置文件中添加数据源配置，参考代码如下：
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```yaml
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||
spring:
|
||
http:
|
||
multipart:
|
||
max-file-size: 100MB
|
||
max-request-size: 100MB
|
||
enabled: true
|
||
redis:
|
||
database: 3
|
||
host: 9.105.1.27
|
||
port: 16379
|
||
password: # 密码（默认为空）
|
||
timeout: 6000ms # 连接超时时长（毫秒）
|
||
jedis:
|
||
pool:
|
||
max-active: 1000 # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
|
||
max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
|
||
max-idle: 10 # 连接池中的最大空闲连接
|
||
min-idle: 5 # 连接池中的最小空闲连接
|
||
cache:
|
||
type: none
|
||
|
||
resar:
|
||
oneDatabase: 5 #压测数据库
|
||
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||
```
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||
**第二步：创建读取Redis配置文件类。**
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有了配置文件，还得有读取配置文件类，只有这样才能正常读取自定义配置信息：
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||
```java
|
||
import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfigureAfter;
|
||
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisAutoConfiguration;
|
||
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties;
|
||
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
|
||
import org.springframework.context.annotation.Bean;
|
||
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
|
||
import org.springframework.context.annotation.Primary;
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.RedisPassword;
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStandaloneConfiguration;
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisClientConfiguration;
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
|
||
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
|
||
|
||
import java.time.Duration;
|
||
|
||
/**
|
||
* @description:读取数据源配置
|
||
* @author: dunshan
|
||
* @create: 2021-08-21 12:02
|
||
**/
|
||
@Configuration
|
||
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)// 自动获取application.yml中的配置
|
||
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
|
||
public class RedisConfig {
|
||
private RedisProperties properties;
|
||
|
||
public RedisConfig(RedisProperties properties){
|
||
this.properties = properties;
|
||
}
|
||
|
||
@Bean
|
||
@Primary
|
||
public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory(){
|
||
RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration();
|
||
config.setHostName(properties.getHost());
|
||
config.setPort(properties.getPort());
|
||
config.setPassword(RedisPassword.of(properties.getPassword()));
|
||
config.setDatabase(properties.getDatabase());
|
||
return new JedisConnectionFactory(config, getJedisClientConfiguration());
|
||
}
|
||
|
||
private JedisClientConfiguration getJedisClientConfiguration() {
|
||
JedisClientConfiguration.JedisClientConfigurationBuilder builder = JedisClientConfiguration.builder();
|
||
if (properties.isSsl()) {
|
||
builder.useSsl();
|
||
}
|
||
if (properties.getTimeout() != null) {
|
||
Duration timeout = properties.getTimeout();
|
||
builder.readTimeout(timeout).connectTimeout(timeout);
|
||
}
|
||
RedisProperties.Pool pool = properties.getJedis().getPool();
|
||
if (pool != null) {
|
||
builder.usePooling().poolConfig(jedisPoolConfig(pool));
|
||
}
|
||
return builder.build();
|
||
}
|
||
|
||
private JedisPoolConfig jedisPoolConfig(RedisProperties.Pool pool) {
|
||
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
|
||
config.setMaxTotal(pool.getMaxActive());
|
||
config.setMaxIdle(pool.getMaxIdle());
|
||
config.setMinIdle(pool.getMinIdle());
|
||
if (pool.getMaxWait() != null) {
|
||
config.setMaxWaitMillis(pool.getMaxWait().toMillis());
|
||
}
|
||
return config;
|
||
}
|
||
|
||
@Bean(name = "redisTemplate")
|
||
@Primary
|
||
public SelectableRedisTemplate redisTemplate() {
|
||
SelectableRedisTemplate redisTemplate = new SelectableRedisTemplate();
|
||
redisTemplate.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory());
|
||
return redisTemplate;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
```
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||
|
||
**第三步：创建数据源上下文类**
|
||
|
||
我们这个场景还是使用 TransmittableThreadLocal 来保存数据源对象信息。这个在 [第13讲](https://time.geekbang.org/column/article/444794) 已经讲得很清楚了，我就不多赘述了。
|
||
|
||
```java
|
||
/**
|
||
* @description: 数据源上下文
|
||
* @author: dunshan
|
||
* @create: 2021-08-21 11:50
|
||
**/
|
||
public class RedisSelectSupport {
|
||
private static final TransmittableThreadLocal<Integer> SELECT_CONTEXT = new TransmittableThreadLocal<>();
|
||
|
||
public static void select(int db){
|
||
SELECT_CONTEXT.set(db);
|
||
}
|
||
|
||
public static Integer getSelect(){
|
||
return SELECT_CONTEXT.get();
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
**第四步：编写StringRedisTemplate 继承类。**
|
||
|
||
我们实现一个 RedisTemplate 来创建对应的 Redis 连接。
|
||
|
||
关键代码参考如下：
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||
|
||
```java
|
||
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
|
||
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
|
||
|
||
/**
|
||
* @description: 创建数据源连接
|
||
* @author: dunshan
|
||
* @create: 2021-08-21 11:49
|
||
**/
|
||
public class SelectableRedisTemplate extends StringRedisTemplate {
|
||
|
||
@Override
|
||
protected RedisConnection createRedisConnectionProxy(RedisConnection pm) {
|
||
return super.createRedisConnectionProxy(pm);
|
||
}
|
||
|
||
@Override
|
||
protected RedisConnection preProcessConnection(RedisConnection connection, boolean existingConnection) {
|
||
Integer db;
|
||
if((db = RedisSelectSupport.getSelect()) != null){
|
||
connection.select(db);
|
||
}
|
||
return super.preProcessConnection(connection, existingConnection);
|
||
}
|
||
|
||
}
|
||
|
||
|
||
```
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||
做好以上这些准备工作后，我们就可以开始实现后续的标记识别和缓存隔离动作了。
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||
### 标记数据上下文实现
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在做数据上下文的改造实现之前，我们还是先来回顾以下标记透传架构图。
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||
我们在 [14 讲](https://time.geekbang.org/column/article/446320)已经把标记透传逻辑讲得很清楚了，所以接下来，我们基于上面的标记透传方案，在业务层使用 AOP 拦截请求，做对应的数据源上下文设置即可。
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这里使用的 demo 工程还是 14 讲的示例，主要包括网关、会员系统、购物车系统和订单系统 4 个服务：
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首先，我们还是需要实现一个全局 Filter 过滤器，用它获取标记信息，然后将标记存放到数据上下文中。
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||
标记存放到数据上下文后，我们就可以使用 AOP 拦截请求和判断对应的目标数据源了。
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关键代码如下：
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||
```java
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||
@Value("${spring.redis.master.database}")
|
||
private int defaultDataBase;
|
||
@Value("${spring.redis.shadow.database}")
|
||
private int shadowDataBase;
|
||
|
||
/**
|
||
* 拦截入口下所有的 public方法
|
||
*/
|
||
@Pointcut("execution(public * com.dunshan.order.controller..*(..))")
|
||
public void pointCutAround() {
|
||
}
|
||
|
||
/**
|
||
* @param point
|
||
* @throws Throwable
|
||
*/
|
||
@Around(value = "pointCutAround()")
|
||
@ConditionalOnBean(SelectableRedisTemplate.class)
|
||
public Object configRedis(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
|
||
AppContext context = AppContext.getContext();
|
||
String flag = context.getFlag();
|
||
int db = defaultDataBase;
|
||
try {
|
||
if (flag != null && flag.equals(DataSourceNames.HEAD)) {
|
||
db = shadowDataBase;
|
||
log.info("redis 压测流量：" + db);
|
||
} else {
|
||
db = defaultDataBase;
|
||
log.info("redis 正常流量: " + db);
|
||
}
|
||
RedisSelectSupport.select(db);
|
||
return point.proceed();
|
||
} finally {
|
||
RedisSelectSupport.select(defaultDataBase);
|
||
log.debug("redis switch {} to {}", defaultDataBase, db);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
```
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||
之所以说这段代码关键，是因为它能让我们从 AppContext.getContext() （数据上下文）中获取标记，从而判断是使用正式缓存还是影子缓存。
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||
改造完成后，我们就可以验证缓存隔离效果是否达到预期了。
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这里，我们测试同一个接口，切换对应两个不同的数据库，同 key 但不同 value ，具体而言：
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* 正式缓存：db0，value为线上流量；
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* 影子缓存：db5，value为压测流量。
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Redis 查询结果如下：
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|
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```shell
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||
127.0.0.1:6379[5]> select 5
|
||
OK
|
||
127.0.0.1:6379[5]> get 7d
|
||
"\xe5\x8e\x8b\xe6\xb5\x8b\xe6\xb5\x81\xe9\x87\x8f"
|
||
127.0.0.1:6379[5]> select 0
|
||
OK
|
||
127.0.0.1:6379> get 7d
|
||
"\xe7\xba\xbf\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\x81\xe9\x87\x8f"
|
||
127.0.0.1:6379>
|
||
|
||
```
|
||
|
||
这里，我们还是使用 JMeter 做下接口测试。
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||
* 正常流量（不带 Header 标记）
|
||
|
||
脚本中不设置 Header 信息。
|
||
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||
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|
||
测试完成后，查看测试结果数据，可以看到，返回的结果为“线上流量”。
|
||
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||
|
||
* 压测流量（带 Header 标记）
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|
||
脚本中设置 Header， 具体为 “dunshan:7DGroup”：
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||
|
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|
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测试完成后，查看测试结果数据，我们看到返回的结果为“压测流量”。
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最后，我们打开订单服务查看日志，从日志可以看到打印 Redis 数据库切换成功。
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之前已经说过了，只要 demo 能完成数据源切换，并且数据隔离正常，那么就可以把目前的配置文件和相关类移植到真实系统中去了。
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## 真实系统改造
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我们先来对 mall-member（会员系统） 进行改造验证，如果改造并验证成功，我们就可以同步到其他系统了。
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### **第一步：移植代码**
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打开工程，选择 mall-member 模块，在配置文件新建一个包，然后把目前调试成功的配置文件复制到该工程中。
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如果你仔细看一下就可以发现，系统在 mall-common 中有封装 Redis 公共模块，非常方便供其他模块调用。所以，我们可以把 RedisSelectSupport 与SelectableRedisTemplate 两个类放到公共配置类中：
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把上面两个类放到公共配置后，我们还要配置下 AOP 切面：
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这里要注意哦， public 中的包名路径需要修改正确，不然拦截不会生效。
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紧接着，我们把 RedisConfig 类移植到工程中去：
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为了方便验证结果，我们还需要在 Controller 中添加一个测试接口，代码参考如下:
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```java
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/**
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* @author 7DGroup
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* @program: dunshan-mall
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* @description:
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* @date 2021-08-22 11:05:24
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*/
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@Log4j2
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@Controller
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@RequestMapping("/index")
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public class IndexController {
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@Autowired
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private StringRedisTemplate redisTemplate;
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@GetMapping("/test/{name}")
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@ResponseBody
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public Object set(@PathVariable String name) {
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System.out.println("参数" + name);
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redisTemplate.opsForValue().set("student", name);
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HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
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map.put("ok", "调试");
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map.put("data", redisTemplate.opsForValue().get("student"));
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return map;
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}
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}
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```
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上面是一个很简单的 Get 请求的写接口，主要演示的是当流量过来的时候，如何生成对应的 Cache。
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### **第二步：测试接口验证**
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改造完成后，我们还是使用 JMeter 来做下接口测试，验证改造是否达到预期吧。
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验证步骤主要有四个：
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1、配置好数据源；
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2、核实初始化 Cache；
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3、通过 JMeter 接口测试；
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4、验证日志及生成的 Cache。
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首先，配置好对应的数据源，这里 db1 为正式缓存，db5 为影子缓存。
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```plain
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database: 0 # Redis数据库索引（默认为0）
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port: 6379 # Redis服务器连接端口
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password: # Redis服务器连接密码（默认为空）
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timeout: 3000ms # 连接超时时间（毫秒）
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resar:
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oneDatabase: 5
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```
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接下来，我们核实下数据。可以看到，这两个库的 key 的都没有 student 。
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接下来，我们通过 JMeter 来做下接口测试验证。
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* **压测流量（带Header标记）**
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开发第一个请求脚本，在 HTTP Header Manager 里面添加压测标记。
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注意，JMeter 中的 Header 标记需要与代码中判断的标记保持一致。
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然后我们打开JMeter 结果查看树，点击第一个请求日志查看响应结果。可以看到提示已经成功了。
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我们再打开 Redis 客户端工具查看 db0 ，显示的结果也与预期一致。
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* **正式流量（不带Header标记）**
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我们在 JMeter 脚本中去掉 HTTP Header Manager 组件。
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同样还是打开JMeter 结果查看树，点击第二个请求日志查看响应结果。
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然后我们再打开 Redis db5，显示数据与请求数据也是一致的。
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好了，测试接口验证通过之后，我们就可以验证真实接口是否有效了。
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### **第三步：真实接口验证**
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这里我们验证的接口为【会员登录】接口，使用的工具还是 JMeter 。
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* **压测流量（带 Header 标记）**
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这里需要注意的是，要提前在脚本增加对应的 Header 标记。
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我们可以看到压测流量已经成功了，在 db5（影子缓存）中生成了对应的数据。
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* **正式流量（不带 Header 标记）**
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Redis 中 db0（正式缓存） 的数据也生成正常：
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到这里，我们的真实接口测试验证也通过了。
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刚才，我们演示了 mall-member 模块的改造过程，通过区分正常流量和压测流量生成对应的Cache，我们知道这部分系统改造已经成功了。
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有了上面的改造经验之后，其他模块我们也可以按这个步骤来进行。我建议你一步一步地改造，这样能让改造的风险处于更加可控的范围内。
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## 总结
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好了，到这里，我们就把整个缓存隔离的改造介绍完了。这节课的要点有下面三个：
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1、隔离方案选型：做好复杂度识别、风险管控、成本计算等前置工作。由于全链路压测本来就是在压力大的前提下产生的需求，所以缓存的隔离，使用多实例物理分离的方式来做隔离方案是最为合理的。
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2、demo 预演：在技术预演中，我们也给出了两种实现方案，那就是根据Header识别和根据数据上下文识别。
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3、真实系统改造：主要涉及到移植代码和验证两大环节。
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大家都知道现在处理集中的大访问量的一些常见手段：缓存、队列、限流、熔断、降级等。而缓存作为一个系统大幅提升性能的重要手段，在全链路压测的逻辑中是绝对不能忽视的。这也是我这节课讲得这么详细的原因。我希望你能从文本中看到在全链路压测中，具体每一步的改造过程。
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因为改造涉及的代码比较多，在这个专栏结束之后，我也会把所有改造过的代码都公布出来，方便大家一起交流讨论。
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## 思考题
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在这节课结束之前，我还是给你留两道思考题 ：
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1、Redis 缓存隔离和 MySQL 隔离方案上有什么区别？
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2、如果线上做了 Redis 缓存隔离，压测的时候我们需要注意些什么？
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欢迎你在留言区与我交流讨论，我们下节课再见！
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