Redis穿透

原创已于 2023-08-14 10:11:49 修改 · 177 阅读

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#redis #数据库 #缓存

于 2023-08-14 09:58:34 首次发布

本文探讨了Redis穿透问题的成因及解决方法，包括使用缓存空值、布隆过滤器、预加载热点数据、控制并发、缓存加载模式和定时刷新等，强调结合具体场景选择合适的策略并记录异常日志。

Redis穿透是指当一个不存在的key被频繁地查询时，由于缓存中没有对应的数据，每次查询都会直接访问数据库，从而导致数据库负载过大。这是一个常见的性能问题，但可以通过以下方法来解决：

缓存空值（Cache Null Values）：对于那些已经确定不存在的数据，可以将其存储在缓存中，设置一个较短的过期时间。这样在接下来的一段时间内，对同样的查询就可以直接从缓存中获取空值，而不需要每次都访问数据库。
布隆过滤器（Bloom Filters）：布隆过滤器是一种数据结构，用于判断一个元素是否可能存在于集合中，可以用于快速过滤掉那些肯定不存在的查询。如果布隆过滤器判断某个key肯定不存在于缓存中，就可以直接避免查询数据库。
热点数据预加载（Preloading Hot Data）：可以在应用启动时，预先将一些热门数据加载到缓存中，以减少冷启动时的数据库查询压力。这样可以确保一些常用的查询不会穿透到数据库。
限制并发查询（Concurrency Control）：对于相同的查询，可以使用互斥锁或分布式锁来控制并发访问，以避免多个线程同时查询数据库。
缓存数据加载模式（Cache-Aside / Lazy Loading）：只有在缓存中不存在数据时，才从数据库加载数据并放入缓存。这样可以避免将无用的数据加载到缓存中，减少缓存穿透问题。
定时刷新缓存（Cache Refresh）：设置缓存数据的定时刷新策略，以保持缓存数据的有效性。这可以减少因为数据过期而导致的穿透问题。
使用其他缓存策略：除了Redis，还可以考虑使用其他缓存系统，如Memcached，或者结合多种缓存策略来解决穿透问题。
异常处理和日志记录：在应用中添加适当的异常处理机制，可以捕获缓存穿透的情况，并进行日志记录，以便后续分析和处理。