本篇內(nèi)容主要講解“redis中怎么解決緩存過(guò)程存在的三大問(wèn)題”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“Redis中怎么解決緩存過(guò)程存在的三大問(wèn)題”吧!

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一、緩存穿透

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緩存穿透意味著當(dāng)用戶查詢數(shù)據(jù)庫(kù)不存在數(shù)據(jù)時(shí)，返回的結(jié)果為空，并且結(jié)果不會(huì)在緩存中存儲(chǔ)。假設(shè)用戶不斷發(fā)起這樣的請(qǐng)求，它將永遠(yuǎn)不會(huì)訪問(wèn)緩存，導(dǎo)致所有查詢都落在數(shù)據(jù)庫(kù)上，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(méi)有負(fù)數(shù)情況，如果發(fā)起一個(gè)參數(shù) goodsId = -1 的請(qǐng)求，這個(gè)數(shù)據(jù)在緩存中肯定不會(huì)存在，每次它都會(huì)進(jìn)入查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，并且數(shù)據(jù)查詢結(jié)果也是 null，并且不會(huì)緩存結(jié)果到 Redis。

解：

1） 通過(guò)用戶認(rèn)證、參數(shù)驗(yàn)證等，在上層攔截這些不合理的請(qǐng)求；

2） 當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢結(jié)果為空時(shí)，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(kù)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(chǔ)
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), null, 60,
                    TimeUnit.SECONDS);
    }
    return goodsInfo;
}

二、緩存擊穿

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緩存擊穿意味著當(dāng)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到期時(shí)，多個(gè)線程同時(shí)請(qǐng)求熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。因?yàn)榫彺鎰傔^(guò)期，所有并發(fā)請(qǐng)求都會(huì)到數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)。

解：
實(shí)際上，在大多數(shù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，緩存擊穿是實(shí)時(shí)發(fā)生的，但不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成太大壓力，因?yàn)橐话愕墓緲I(yè)務(wù)，并發(fā)量不會(huì)那么高。當(dāng)然如果你不幸有這種情況，你可以通過(guò)設(shè)置這些熱點(diǎn)鍵，使其永遠(yuǎn)不會(huì)過(guò)期。另一種方法是通過(guò)互斥鎖來(lái)控制查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的線程訪問(wèn)，但這種會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的吞吐率下降，需要實(shí)際情況使用。

三、緩存雪崩

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數(shù)據(jù)未加載到緩存中，或者緩存同時(shí)在大范圍中失效，導(dǎo)致所有請(qǐng)求查找數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)、CPU 和內(nèi)存過(guò)載，甚至停機(jī)。
一個(gè)簡(jiǎn)單的雪崩過(guò)程：
1） Redis 集群的大面積故障；
2） 緩存失敗，但仍有大量請(qǐng)求訪問(wèn)緩存服務(wù) Redis；
3） 在大量 Redis 請(qǐng)求失敗后，請(qǐng)求轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)庫(kù)；
4） 數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求急劇增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)和 Redis 服務(wù)，它很快就會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器集群的雪崩，最后整個(gè)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(gè)緩存故障。即使個(gè)別節(jié)點(diǎn)，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(jí)（臨時(shí)支持）
當(dāng)訪問(wèn)次數(shù)急劇增加導(dǎo)致服務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，我們?nèi)绾未_保服務(wù)仍然可用。在國(guó)內(nèi)使用比較多的是 Hystrix，它通過(guò)熔斷、降級(jí)、限流三個(gè)手段來(lái)降低雪崩發(fā)生后的損失。只要確保數(shù)據(jù)庫(kù)不死，系統(tǒng)總可以響應(yīng)請(qǐng)求，每年的春節(jié) 12306 我們不都是這么過(guò)來(lái)的嗎？只要還可以響應(yīng)起碼還有搶到票的機(jī)會(huì)。
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(duì)“Redis中怎么解決緩存過(guò)程存在的三大問(wèn)題”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)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(guò)程存在的三大問(wèn)題
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