解决Redis缓存穿透与击穿问题(redis缓存穿透与击穿)

2023-05-15 02:21:42 缓存 击穿 穿透

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;

@Service
public 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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