利用Redis防止缓存雪崩及流量限制(redis缓存雪崩限流)

2023-05-16 09:41:33 缓存 流量 雪崩

利用Redis防止缓存雪崩及流量限制

缓存是Web应用中最常用的优化手段之一。但是,当缓存系统出现问题时,如硬件故障、内存泄露、网络抖动等,可能会导致缓存雪崩,进而引发大量请求涌入服务器,造成系统宕机。此时,我们需要采取措施防止缓存雪崩。本文介绍如何利用Redis实现缓存雪崩的防止和流量的限制。

防止缓存雪崩

缓存雪崩指的是缓存失效后,大量的请求涌入数据库,导致数据库无法承受压力而宕机。为了防止缓存雪崩,我们可以采用以下两种方法:

1.缓存数据时设置过期时间,过期时间设置为随机值。这样可以避免多个缓存同时失效,进而导致大量的请求涌入数据库。具体代码如下:

“`java

Random random = new Random();

int expireTime = 60 * 60 + random.nextInt(60 * 60 * 24);

redis.set(key, value, expireTime);


2.使用分布式锁。当缓存失效时,只有一个线程去查询数据库,其它线程等待。查询数据库后,将数据缓存到Redis中,并释放锁。具体代码如下:

```java
String lockKey = "lockKey";
String lockVal = System.currentTimeMillis() + "";
if (redis.setnx(lockKey, lockVal) == 1) {
redis.expire(lockKey, 3);
// 查询数据库
Object obj = queryFromDB();
redis.set(key, obj, expireTime);
redis.del(lockKey);
} else {
Thread.sleep(100);
// 再次获取锁
}

限制流量

为了保护后端系统,我们需要限制前端用户的流量。在Redis中,我们可以使用计数器来实现限流的功能。当请求达到设定的阈值时,已到达限流的上限。具体代码如下:

“`java

String countKey = “countKey”;

if (redis.get(countKey) == null) {

redis.set(countKey, “1”, 1);

} else {

int count = Integer.parseInt(redis.get(countKey));

if (++count > 100) { // 100为限制流量的阈值

System.out.println(“已达到限流上限!”);

return;

}

redis.incr(countKey);

}


总结

以上代码只是防止缓存雪崩和限制流量的简单实现,实际情况中应根据需求进行相应的优化。此外,在使用Redis时还需要注意如下几点:

- 数据库并发连接数不宜太大,以免阻塞其他线程;
- Redis最好部署在内网中,以提高安全性;
- 避免使用过期时间为0的缓存,以防缓存穿透;
- Redis服务器应定期备份,以防数据丢失等问题。

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