本篇內(nèi)容主要講解“redis中怎么解決緩存過程存在的三大問題”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Redis中怎么解決緩存過程存在的三大問題”吧!
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一、緩存穿透
緩存穿透意味著當(dāng)用戶查詢數(shù)據(jù)庫不存在數(shù)據(jù)時,返回的結(jié)果為空,并且結(jié)果不會在緩存中存儲。假設(shè)用戶不斷發(fā)起這樣的請求,它將永遠(yuǎn)不會訪問緩存,導(dǎo)致所有查詢都落在數(shù)據(jù)庫上,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫被打死。
public Object getGoods(Long goodsId) {
//從 Redis 獲取 goods 信息
Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
.get(String.valueOf(goodsId));
if (goodsInfo != null) {
return goodsInfo;
}
//從數(shù)據(jù)庫查詢 goods 信息,并存入 Redis
goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
if (goodsInfo != null) {
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo);
}
return goodsInfo;
}
假設(shè) goodsId 沒有負(fù)數(shù)情況,如果發(fā)起一個參數(shù) goodsId = -1 的請求,這個數(shù)據(jù)在緩存中肯定不會存在,每次它都會進(jìn)入查詢數(shù)據(jù)庫,并且數(shù)據(jù)查詢結(jié)果也是 null,并且不會緩存結(jié)果到 Redis。
解:
1) 通過用戶認(rèn)證、參數(shù)驗證等,在上層攔截這些不合理的請求;
2) 當(dāng)數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果為空時,數(shù)據(jù)也被緩存,但緩存有效期設(shè)置較短,以免影響正常數(shù)據(jù)的緩存。
public Object getGoods(Long goodsId) {
//從 Redis 獲取 goods 信息
Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
.get(String.valueOf(goodsId));
if (goodsInfo != null) {
return goodsInfo;
}
//從數(shù)據(jù)庫查詢 goods 信息,并存入 Redis
goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
if (goodsInfo != null) {
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo
, 60, TimeUnit.MINUTES);
} else { //查詢?yōu)?null 同樣存儲
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(goodsId), null, 60,
TimeUnit.SECONDS);
}
return goodsInfo;
}
二、緩存擊穿
緩存擊穿意味著當(dāng)熱點數(shù)據(jù)存儲到期時,多個線程同時請求熱點數(shù)據(jù)。因為緩存剛過期,所有并發(fā)請求都會到數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)。
解:
實際上,在大多數(shù)實際業(yè)務(wù)場景中,緩存擊穿是實時發(fā)生的,但不會對數(shù)據(jù)庫造成太大壓力,因為一般的公司業(yè)務(wù),并發(fā)量不會那么高。當(dāng)然如果你不幸有這種情況,你可以通過設(shè)置這些熱點鍵,使其永遠(yuǎn)不會過期。另一種方法是通過互斥鎖來控制查詢數(shù)據(jù)庫的線程訪問,但這種會導(dǎo)致系統(tǒng)的吞吐率下降,需要實際情況使用。
三、緩存雪崩
數(shù)據(jù)未加載到緩存中,或者緩存同時在大范圍中失效,導(dǎo)致所有請求查找數(shù)據(jù)庫,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫、CPU 和內(nèi)存過載,甚至停機(jī)。
一個簡單的雪崩過程:
1) Redis 集群的大面積故障;
2) 緩存失敗,但仍有大量請求訪問緩存服務(wù) Redis;
3) 在大量 Redis 請求失敗后,請求轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)庫;
4) 數(shù)據(jù)庫請求急劇增加,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫被打死;
5) 由于你應(yīng)用程序服務(wù)大部分都依賴于數(shù)據(jù)庫和 Redis 服務(wù),它很快就會導(dǎo)致服務(wù)器集群的雪崩,最后整個系統(tǒng)將徹底崩潰。
解:
事前:高可用的緩存
高可用的緩存是防止出現(xiàn)整個緩存故障。即使個別節(jié)點,機(jī)器甚甚至機(jī)房都關(guān)閉,系統(tǒng)仍然可以提供服務(wù),Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用。
事中:緩存降級(臨時支持)
當(dāng)訪問次數(shù)急劇增加導(dǎo)致服務(wù)出現(xiàn)問題時,我們?nèi)绾未_保服務(wù)仍然可用。在國內(nèi)使用比較多的是
Hystrix,它通過熔斷、降級、限流三個手段來降低雪崩發(fā)生后的損失。只要確保數(shù)據(jù)庫不死,系統(tǒng)總可以響應(yīng)請求,每年的春節(jié) 12306
我們不都是這么過來的嗎?只要還可以響應(yīng)起碼還有搶到票的機(jī)會。
事后:Redis 備份和快速預(yù)熱
1) Redis 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)
2) 快速緩存預(yù)熱
到此,相信大家對“Redis中怎么解決緩存過程存在的三大問題”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
當(dāng)前標(biāo)題:Redis中怎么解決緩存過程存在的三大問題
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