缓存击穿、雪崩、穿透三大Redis问题总结

当缓存和数据库都没有查询到请求时,就往缓存中存入null,并且设置ttl

热点key一般都会提前写入缓存,所以不用担心缓存穿透的问题



public Shop queryWithMutex(Long id) {
    String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
    //从Redis中查询缓存
    String shopString = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    //判断缓存是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(shopString)) {
        //请求命中,直接返回
        //先把JSON转化为对象

        return JSONUtil.toBean(shopString, Shop.class);

    }
    //解决了缓存穿透
    if (shopString == "") {

        return null;
    }

    //缓存未命中
    //尝试获取锁
    String lockeKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
    Shop shop = null;
    try {
        boolean isLock = getLock(lockeKey);
        if (!isLock) {
            //获取锁失败,休眠一段时间后重新获取
            Thread.sleep(50);
            queryWithMutex(id);
        }
        //获取锁成功,查询数据库重建缓存
        shop = getById(id);
        //判断商铺是否存在
        if (shop == null) {
            //解决缓存穿透,缓存null
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            //不存在
            return null;

        }
        //存在,将数据缓存到Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);


    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException();

    } finally {
        //释放互斥锁
        deleteLock(lockeKey);
    }

    return shop;

}
public Shop queryLogicalExpiration(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //从Redis中查询缓存
        String shopString = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        RedisDate redisDate = JSONUtil.toBean(shopString, RedisDate.class);
        LocalDateTime expiration = redisDate.getExpiration();
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisDate.getData(), Shop.class);
        //判断缓存是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopString)) {
            //未命中
            return null;

        }
        //判断缓存是否过期
        if (expiration.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            //过期直接返回旧数据
            return shop;
        }
        //未过期,尝试获取锁
        boolean lockBoolean = getLock(key);
        //成功
        if (lockBoolean) {
            //开启独立线程,更新店铺信息

            EXECUTOR_SERVICE.submit(() -> {

                try {
                    this.insertLogical(id, 20L);

                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException();
                } finally {
                    deleteLock(key);
                }

            });

        }
        //不成功返回旧数据
        return shop;
    }

### 三级标题:Redis缓存击穿穿透雪崩的区别与解决方法 Redis缓存是高并发系统中提高性能的重要工具,但其在特定场景下可能引发缓存击穿缓存穿透缓存雪崩问题。这些问题虽然都与缓存失效有关,但其触发条件和影响范围各不相同,解决方案也各有侧重。 #### 缓存击穿 缓存击穿指的是某个热点数据在缓存中过期后,短时间内有大量请求直接访问数据库,导致数据库压力骤增[^2]。这种情况通常发生在访问频率极高的数据上,例如双十一期间的商品信息。解决缓存击穿的方法包括: - **永不过期策略**:将热点数据设置为永不过期,或者通过后台异步更新机制来刷新缓存,避免因过期而引发数据库压力[^2]。 - **互斥锁(Mutex)**:当缓存未命中时,第一个线程获取互斥锁并查询数据库,其他线程等待锁释放后再从缓存中获取数据,从而避免并发请求直接访问数据库[^3]。 #### 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个既不在缓存也不在数据库中的数据,导致每次请求都直接访问数据库[^1]。攻击者可以通过构造不存在的查询来恶意攻击数据库。常见的解决方法有: - **布隆过滤器(Bloom Filter)**:在请求到达数据库之前,使用布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器返回不存在,则直接返回错误,不查询数据库[^1]。 - **缓存空值(Null Value)**:对于查询结果为空的情况,可以将空值也缓存一段时间,并设置较短的过期时间,以减少对数据库的无效查询[^1]。 #### 缓存雪崩 缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间过期,或者Redis服务宕机,导致所有请求都转发到数据库,可能引发数据库崩溃[^1]。这种情况通常发生在系统时间同步或缓存集中失效时。解决缓存雪崩的方法包括: - **分散过期时间**:为缓存数据设置随机的过期时间,避免所有缓存同时失效。例如,在基础过期时间上加上一个随机值。 - **集群部署与高可用**:通过Redis集群部署和主从复制机制,确保即使某个节点宕机,其他节点仍能提供服务,从而避免缓存雪崩[^1]。 - **降级熔断机制**:当Redis服务不可用时,系统可以启用降级模式,例如返回默认值或缓存中的历史数据,以减轻数据库压力[^1]。 #### 总结 缓存击穿穿透雪崩虽然都与缓存失效有关,但它们的触发条件和影响范围不同: - **缓存击穿**:热点数据过期后引发大量请求访问数据库。 - **缓存穿透**:查询不存在的数据,导致请求直接访问数据库。 - **缓存雪崩**:大量缓存同时失效或Redis服务宕机,导致请求全部转发到数据库。 针对不同的问题,需要采取相应的解决方案,例如互斥锁、布隆过滤器、分散过期时间和高可用部署等。 ```java // 示例:使用互斥锁解决缓存击穿问题 public String getData(String key) { String data = redis.get(key); if (data == null) { synchronized (this) { data = redis.get(key); if (data == null) { data = db.query(key); // 从数据库中查询数据 redis.set(key, data, 60); // 设置缓存 } } } return data; } ``` ```java // 示例:使用布隆过滤器解决缓存穿透问题 BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 1000000); public String getDataWithBloomFilter(String key) { if (!bloomFilter.mightContain(key)) { return "Key does not exist"; } String data = redis.get(key); if (data == null) { data = db.query(key); redis.set(key, data, 60); } return data; } ``` ```java // 示例:分散过期时间解决缓存雪崩问题 public void setCacheWithRandomExpire(String key, String value) { int expireTime = 60 + new Random().nextInt(20); // 基础过期时间加上随机值 redis.setex(key, expireTime, value); } ```
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