Redis缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩的详细讲解和案例示范

2024-08-31 05:28

本文主要是介绍Redis缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩的详细讲解和案例示范,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在高并发的电商交易系统中,Redis缓存的使用可以极大地提高系统的性能。然而,缓存机制也面临着一些挑战,尤其是缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题。这些问题如果处理不当,可能导致系统的性能大幅下降,甚至出现系统崩溃的情况。本文将详细介绍这些问题及其解决方案,并结合电商交易系统的案例进行示范,提供相应的代码示例。


第一章:Redis缓存穿透

1.1 缓存穿透的定义

缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在,并且在数据库中也不存在。由于缓存未命中,每次请求都会直接访问数据库,导致数据库压力骤增,最终可能导致系统崩溃。

1.2 缓存穿透的原因
  1. 用户恶意攻击:攻击者通过大量请求不存在的数据来绕过缓存,直接攻击数据库。
  2. 未正确设置缓存:对于数据库中不存在的值,未设置空缓存,导致每次查询都穿透到数据库。
1.3 解决方案
1.3.1 使用布隆过滤器

布隆过滤器是一种概率型数据结构,能够高效判断一个元素是否在一个集合中存在。布隆过滤器通过多个哈希函数将数据映射到位数组中,以达到快速判断的目的。虽然布隆过滤器存在一定的误判率,但它可以有效防止缓存穿透。

实现代码示例
public class BloomFilterService {private BloomFilter<String> bloomFilter;public BloomFilterService(int expectedInsertions, double fpp) {bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), expectedInsertions, fpp);}public void addToFilter(String key) {bloomFilter.put(key);}public boolean mightContain(String key) {return bloomFilter.mightContain(key);}
}
1.3.2 缓存空对象

对于数据库中不存在的数据,将空对象缓存起来,并设置较短的过期时间。这样可以避免大量查询穿透到数据库。

实现代码示例
public String getProductInfo(String productId) {String cacheKey = "product:" + productId;String productInfo = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (productInfo != null) {return productInfo;}// 查询数据库Product product = productRepository.findById(productId);if (product == null) {// 数据库中不存在,缓存空值redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", 60, TimeUnit.SECONDS);return null;}// 存在,缓存数据redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product.toString(), 10, TimeUnit.MINUTES);return product.toString();
}
1.3.3 图示

在这里插入图片描述

1.4 电商系统中的案例

在电商系统中,用户请求某个商品详情,而该商品可能已经下架或者从未存在。在这种情况下,通过使用布隆过滤器和缓存空对象,能够有效防止系统缓存穿透。


第二章:Redis缓存击穿

2.1 缓存击穿的定义

缓存击穿是指缓存中某个热点数据在到期失效的瞬间,有大量的并发请求同时访问该数据,由于缓存失效,这些请求都会穿透到数据库,导致数据库负载剧增,甚至可能导致系统崩溃。

2.2 缓存击穿的原因
  1. 高并发访问:某些热点数据由于频繁访问,可能在缓存失效的瞬间引发大量并发请求直接访问数据库。
  2. 缓存未提前续期:如果没有在缓存即将失效时提前续期,可能导致缓存击穿。
2.3 解决方案
2.3.1 使用互斥锁(分布式锁)

在高并发场景下,当缓存失效时,只有一个请求能够获取锁,其他请求需要等待,直到锁释放后才能访问数据库并更新缓存。

实现代码示例
public String getProductInfo(String productId) {String cacheKey = "product:" + productId;String productInfo = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);if (productInfo != null) {return productInfo;}// 获取分布式锁String lockKey = "lock:product:" + productId;boolean isLock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 5, TimeUnit.SECONDS);if (isLock) {try {// 查询数据库并更新缓存Product product = productRepository.findById(productId);redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product.toString(), 10, TimeUnit.MINUTES);return product.toString();} finally {// 释放锁redisTemplate.delete(lockKey);}} else {// 如果没有获取到锁,稍后重试Thread.sleep(100);return getProductInfo(productId);}
}
2.3.2 提前续期

在缓存即将失效时,提前续期缓存数据,以防止缓存失效瞬间的大量并发请求击穿缓存。

实现代码示例
@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void refreshHotKeys() {List<String> hotKeys = getHotKeys(); // 获取热点数据的缓存Keyfor (String key : hotKeys) {redisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.MINUTES); // 重新设置过期时间}
}
2.3.3 图示

在这里插入图片描述

2.4 电商系统中的案例

在电商系统中,某些热门商品如秒杀商品会被频繁访问。在缓存失效时,通过分布式锁和提前续期策略,可以有效防止缓存击穿问题。


第三章:Redis缓存雪崩

3.1 缓存雪崩的定义

缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效,导致大量请求同时穿透到数据库,造成数据库压力过大,可能导致系统不可用。

3.2 缓存雪崩的原因
  1. 缓存集中失效:由于缓存数据的过期时间设定不合理,大量缓存数据在同一时间失效,导致请求集中穿透到数据库。
  2. 系统重启:如果Redis服务因故障重启,可能导致大量缓存数据失效。
3.3 解决方案
3.3.1 缓存数据过期时间设置为随机值

通过为缓存数据设置随机的过期时间,避免大量缓存数据在同一时间失效。

实现代码示例
public void cacheProductInfo(String productId, String productInfo) {int expireTime = 10 + new Random().nextInt(5); // 随机生成10-15分钟的过期时间String cacheKey = "product:" + productId;redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, productInfo, expireTime, TimeUnit.MINUTES);
}
3.3.2 预热缓存

在系统上线或重启时,提前将热点数据加载到缓存中,防止大量请求瞬间击穿缓存。

实现代码示例
public void cachePreheat() {List<String> hotProductIds = productRepository.getHotProductIds();for (String productId : hotProductIds) {String productInfo = productRepository.findById(productId).toString();redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, productInfo, 10, TimeUnit.MINUTES);}
}
3.3.3 图示

在这里插入图片描述

第四章:总结

通过本文的详细讲解,我们对Redis缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩三大问题有了深入的理解。我们使用布隆过滤器和缓存空对象来防止缓存穿透,通过分布式锁和提前续期防止缓存击穿,并通过设置随机过期时间和缓存预热来防止缓存雪崩。每种问题都有其特定的解决方案,通过这些解决方案,我们能够有效提高系统的稳定性和性能。

通过图示,我们直观地展示了这些解决方案的实现过程,这有助于更好地理解和应用这些技术。在实际的电商系统中,合理运用这些技术能够极大提升系统的抗压能力,确保在高并发场景下的稳定性。

希望这篇文章能为您在实际项目中处理Redis缓存问题提供有益的参考。

这篇关于Redis缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩的详细讲解和案例示范的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1123007

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