解决Redis缓存穿透与击穿问题(redis缓存穿透与击穿)
解决Redis缓存穿透与击穿问题
在高并发场景下,缓存是常用的提高系统性能的方法。Redis作为一种高性能的缓存数据库,可以有效的减少数据库的压力,提高系统的响应速度。但是在使用Redis缓存的过程中,可能会遇到缓存穿透和缓存击穿的问题。
缓存穿透指的是当一个请求查询一个不存在于缓存中的数据时,这个请求会直接穿透缓存层,直接访问后端的数据库。如果这种请求有很多,并且发生频繁,就会对系统产生较大的压力。缓存击穿指的是当缓存中的一个热点数据失效时,因为此时有很多请求同时访问这个数据,导致这些请求直接到达了数据库,从而产生较大的压力,甚至使系统崩溃。
解决Redis缓存穿透和缓存击穿问题的方法主要有以下几种。
1.使用布隆过滤器
布隆过滤器是一种可以检测一个元素是否在集合中的数据结构。在Redis中,我们可以使用Redis提供的布隆过滤器来解决缓存穿透问题。当一个请求查询一个不存在于缓存中的数据时,我们可以先通过布隆过滤器进行过滤。如果布隆过滤器认为这个请求对应的数据不存在,直接返回空结果即可,不需要访问后端数据库。否则,继续查询缓存或者数据库。
2.使用分布式锁
使用分布式锁可以有效的解决缓存击穿问题。当一个热点数据失效时,我们可以使用分布式锁来防止多个请求同时访问数据库。我们可以在第一个请求获取锁之后,更新缓存或者数据库,其他请求都需要等待第一个请求释放锁之后才能访问。
3.使用缓存雪崩
缓存雪崩可以有效的解决缓存击穿问题。我们可以在缓存层增加一些随机的过期时间,这样不同的热点数据失效的时间不一样。当多个热点数据同时失效时,对数据库的请求会分布在不同的时间,从而避免了对数据库的压力集中在同一时间段内。
4.使用缓存预热
缓存预热可以有效的避免缓存穿透问题。在系统启动时,我们可以先将一些常用的数据加载到缓存中。这样在后续的请求中,即使这些数据没有被查询到,也不会直接访问数据库,从而减轻了对数据库的压力。
代码示例:
下面是使用布隆过滤器解决Redis缓存穿透问题的代码示例:
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;
@Servicepublic class RedisBloomFilterService {
@Autowired private RedisUtil redisUtil;
private BloomFilter bloomFilter;
@PostConstruct public void init() {
this.bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 1000000); // 将数据库中的所有id加入布隆过滤器
// 这里以商品id为例 List productIdList = productService.getAllProductId();
for (Integer productId : productIdList) { bloomFilter.put(productId);
} }
public boolean contns(Integer productId) { if (bloomFilter.mightContn(productId)) {
// 布隆过滤器可能存在,查询缓存或者数据库 if (redisUtil.hasKey(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId)) {
// 缓存中存在 return true;
} else {
Product product = productService.getProductById(productId); if (product != null) {
// 查询到数据存入缓存中 redisUtil.set(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, product, CacheKey.PRODUCT_EXPIRE_TIME);
return true; }
} }
return false; }
}
下面是使用分布式锁解决Redis缓存击穿问题的代码示例:
public Product getProductById(Integer productId) {
Product product = redisUtil.get(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, Product.class); if (product == null) {
// 缓存中不存在,获取分布式锁 String lockKey = CacheKey.PRODUCT_LOCK_KEY_PREFIX + productId;
String lockValue = UUID.randomUUID().toString(); if (redisUtil.setNX(lockKey, lockValue, CacheKey.PRODUCT_LOCK_EXPIRE_TIME)) {
// 获取锁成功 try {
// 查询数据库 product = productService.getProductById(productId);
if (product != null) { // 将查询结果存入缓存中
redisUtil.set(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, product, CacheKey.PRODUCT_EXPIRE_TIME); }
else { // 数据库中不存在,为防止穿透,将空结果缓存起来
redisUtil.set(CacheKey.PRODUCT_KEY_PREFIX + productId, "", CacheKey.PRODUCT_NULL_VALUE_EXPIRE_TIME); }
} finally { // 释放锁
if (lockValue.equals(redisUtil.get(lockKey))) { redisUtil.delete(lockKey);
} }
} else {
// 获取锁失败,等待一段时间后重试 try {
Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace(); }
product = getProductById(productId); }
} else if ("".equals(product)) {
// 缓存中存在,但值为空,为防止穿透,直接返回null return null;
} return product;
}
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