13-Redis的实战

本文探讨了缓存穿透问题,提出通过缓存空数据或特殊字符串来避免无效查询,并介绍了布隆过滤器的原理和特点,以减少误判。同时,针对缓存雪崩现象,建议采用加锁、预更新缓存、设置随机过期时间和永不过期等策略。此外,还讨论了如何识别热点数据以优化缓存策略。

01、缓存穿透

【1】、数据不存在的值的情况

 

 (1)缓存空数据(2)缓存特殊字符串,比如&&

在数据库缓存一个空字符串,或者缓存一个特殊的字符串,那么在应用里面拿到这个特殊字符串的时候,就知道数据库没有值了,也没有必要再到数据库查询了。

但是这里需要设置一个过期时间,不然的话数据库已经新增了这一条记录,应用也还是拿不到值。

【2】、查询的值的值是不一样

即使你每次都缓存特殊字符串也没用,因为它的值不一样。

【3】、解决方案

1、布隆过滤器原理

2、布隆过滤器的特点

如果布隆过滤器判断元素在集合中存在,不一定存在

如果布隆过滤器判断不存在,一定不存在

3、元素的角度来说:

如果元素实际存在,布隆过滤器一定判断存在

如果元素实际不存在,布隆过滤器可能判断存在

4、布隆过滤器在项目中的使用

02、缓存雪崩

缓存雪崩就是Redis的大量热点数据同时过期(失效),因为设置了相同的过期时间,刚好这个时候Redis请求的并发量又很大,就会导致所有的请求落到数据库。

缓存雪崩的解决方案:

  1. 加互斥锁或者使用队列,针对同一个key只允许一个线程到数据库查询
  2. 缓存定时预先更新,避免同时失效
  3. 通过加随机数,使key在不同的时间过期
  4. 缓存永不过期

03、热点数据发现

怎么找出那些访问频率高的key呢?

 

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