实战篇Redis缓存穿透的防护之道(redis缓存穿透实战)

2023-05-12 15:41:46 缓存 穿透 之道

Redis缓存穿透的防护之道

随着互联网的快速发展和数据量的不断增加,为了提高访问速度和降低数据库压力,缓存技术成为了必须的一种技术。Redis作为一款高性能的NoSQL数据库,具有快速、可靠、稳定等优点,被广泛用于Web系统的缓存模块中。

然而,缓存技术本身也存在一些风险,如缓存穿透。缓存穿透指的是一个不存在的数据被不断地请求,因此在缓存中没有被找到,每次都要到数据库中查询,造成数据库压力过大,导致系统崩溃的情况。因此,为了防止这种情况的发生,本文将介绍并实现一种解决缓存穿透问题的方法。

一、缓存穿透的解决办法

1.布隆过滤器

布隆过滤器是一种非常快速、高效的数据结构,它通过对请求的数据使用一组Hash函数,将数据映射到一组相同大小的位数组中,在查询是否命中缓存时,可以快速判断数据在位图中是否存在。如果存在,则该数据可能在缓存中,如果不存在,则可直接返回。

2.缓存空对象

当Cache中没有匹配数据时,可以将空缓存空对象存入Cache中,若再次访问时, cache中有这个Key,直接返回空值,避免了大量请求穿透到DB。

二、布隆过滤器的实现

布隆过滤器的核心是Hash函数的设计,通常采用多个Hash函数的组合方式。

public class BloomFilter {
private int size; //位数组的大小
private int[] seeds; // 用于生成不同Hash函数的seed数组
private BitArray bitArray; // 位数组

public BloomFilter(int size, int[] seeds) {
this.size = size;
this.seeds = seeds;
this.bitArray = new BitArray(size);
}

/**
* 添加数据
* @param str
*/
public void add(String str) {
for (int seed : seeds) {
int position = hash(str, seed);
bitArray.set(position, true);
}
}

/**
* 查询是否存在
* @param str
* @return
*/
public boolean contns(String str) {
for (int seed : seeds) {
int position = hash(str, seed);
if (!bitArray.get(position)) {
return false;
}
}
return true;
}

/**
* 计算hash值
* @param str
* @param seed
* @return
*/
private int hash(String str, int seed) {
int hash = 0;
for (int i = 0; i
hash = hash * seed + str.charAt(i);
}
return (size - 1) & hash;
}
}

三、缓存空对象的实现

使用缓存空对象的实现方式,需要对查询结果进行判断,如果查询结果为null,则将该结果缓存到Cache中。

public class Cache {
private Map cache = new HashMap(); // 缓存对象
public Object get(String key) {
Object obj = cache.get(key);
if (obj == null) { // 查询结果为空,将缺省值缓存到Cache中,防止下次访问时再次穿透DB.
obj = queryFromDB(key);
cache.put(key, obj == null ? "" : obj);
}
return obj;
}

private Object queryFromDB(String key) {
//查询DB操作
return null;
}

}

在使用缓存空对象时,需要注意缓存对象的占用空间,缓存空对象过多会影响内存的使用,因此需要对缓存空对象的过期时间和失效机制进行设置。

总结

本文阐述了缓存穿透的危害,介绍了两种解决缓存穿透问题的方法:布隆过滤器和缓存空对象。通过具体的代码实例说明了如何实现缓存的防护,希望能够帮助读者更好的理解和应用缓存技术。同时,也需要注意缓存空对象可能存在的占用内存问题,特别需要注意缓存空对象的删除和失效机制。

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