目录一、缓存穿透1. 常见解决方案2. 布隆过滤器3. 缓存空数据与布隆过滤器的比较二、缓存击穿解决方案三、缓存雪崩解决方案Redis 经常用于系统中的缓存,这样可以解决目前 io
Redis 经常用于系统中的缓存,这样可以解决目前 io 设备无法满足互联网应用海量的读写请求的问题。
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起 id 为-1 的数据或者特别大的不存在的数据。有可能是黑客利用漏洞攻击从而去压垮应用的数据库。
对于缓存穿透问题,常见的解决方案有以下三种:
Copypublic Student getStudentsByID(Long id) {
// 从Redis中获取学生信息
Student student = redisTemplate.opsForValue()
.get(String.valueOf(id));
if (student != null) {
return student;
}
// 从数据库查询学生信息,并存入Redis
student = studentDao.selectByStudentId(id);
if (student != null) {
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(id), student, 60, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 即使不存在,也将其存入缓存中
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(id), null, 60, TimeUnit.SECONDS);
}
return student;
}
使用布隆过滤器:布隆过滤器是一种比较独特数据结构,有一定的误差。当它指定一个数据存在时,它不一定存在,但是当它指定一个数据不存在时,那么它一定是不存在的。
布隆过滤器是一种比较特殊的数据结构,有点类似与 HashMap,在业务中我们可能会通过使用 HashMap 来判断一个值是否存在,它可以在 O(1)时间复杂度内返回结果,效率极高,但是受限于存储容量,如果可能需要去判断的值超过亿级别,那么 HashMap 所占的内存就很可观了。
而 BloomFilter 解决这个问题的方案很简单。首先用多个 bit 位去代替 HashMap 中的数组,这样的话储存空间就下来了,之后就是对 Key 进行多次哈希,将 Key 哈希后的值所对应的 bit 位置为 1。
当判断一个元素是否存在时,就去判断这个值哈希出来的比特位是否都为 1,如果都为 1,那么可能存在,也可能不存在(如下图 F)。但是如果有一个 bit 位不为 1,那么这个 Key 就肯定不存在。
注意:BloomFilter 并不支持删除操作,只支持添加操作。这一点很容易理解,因为你如果要删除数据,就得将对应的 bit 位置为 0,但是你这个 Key 对应的 bit 位可能其他的 Key 也对应着。
上面对这两种方案都进行了简单的介绍,缓存空数据与布隆过滤器都能有效解决缓存穿透问题,但使用场景有着些许不同;
缓存击穿是指当前热点数据存储到期时,多个线程同时并发访问热点数据。因为缓存刚过期,所有并发请求都会到数据库中查询数据。
Copypublic String get(key)
{
String value = redis.get(key);
if (value == null)
{
// 代表缓存值过期 // 设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能
load db if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {
// 代表设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
}
else {
// 这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
sleep(50);
get(key);
// 重试
}
}
else {
return value;
}
}
缓存雪崩发生有几种情况,比如大量缓存集中在或者缓存同时在大范围中失效,出现了大量请求去访问数据库,从而导致 CPU 和内存过载,甚至停机。
一个简单的雪崩过程:
到此这篇关于浅谈Redis 缓存的三大问题及其解决方案的文章就介绍到这了,更多相关Redis 缓存问题内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: 浅谈Redis 缓存的三大问题及其解决方案
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