redis缓存穿透+分布式锁

1.redis缓存穿透

 缓存没有该数据并且数据库中也没有该数据, 这是如果有大量的恶意请求来访问这种数据时,这些请求穿过缓存,到达数据库。
如何解决:
1.如果数据库中不存在该数据时,往缓存中存放一个空对象。该对象什么也不做。(缓存中会存在大量的冗余数据。设
置很短的过期时间)。
2. 使用布隆过滤器。理解为一个容器
把数据库中的所有数据id放入到布隆过滤器中

2.分布式锁

sspringboot项目中:application.properties:

spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/distrinct-lock?serverTimezone=UTC
mybatis.mapper-locations=classpath:/mapper/*.xml

spring.redis.host=192.168.67.10
spring.redis.port=6379

mapper:

service:

entry:

.xml:

controller:

使用postman进行测试:

控制台测试结果:

### Redis 集群与分布式缓存锁相关面试题 以下是关于 Redis 集群和分布式缓存锁的常见面试问题,涵盖理论知识、实际应用以及潜在问题解决方法。 --- #### 1. Redis 集群的工作原理是什么? Redis 集群采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都与其他所有节点连接。集群预分好 16384 个槽位,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 对,根据 key 的哈希算法与槽位取模,然后确定放置在哪个槽位[^2]。 --- #### 2. Redis 集群在网络分区如何保证可用性? 根据 CAP 理论,Redis 集群更倾向于 AP(Available and Partition-tolerant)模型。这意味着在网络分割的情况下,Redis 集群始终能够响应请求(尽管可能不保证最终一致性)。分区容忍性确保 Redis 在节点之间的网络分区仍能保持运行并处理数据的读写请求[^1]。 --- #### 3. Redis 分布式锁的基本实现方式有哪些? Redis 分布式锁可以通过 `SETNX` 命令实现。该命令尝试设置一个键值对,如果键不存在则成功返回 1,否则返回 0。业务代码执行完成后通过 `DEL` 命令释放锁。此外,Redisson 是一种基于 Redis 实现的 Java 驻内存数据网格,提供了多种分布式锁的实现,包括可重入锁[^4]。 --- #### 4. 分布式锁可能存在哪些问题?如何解决? 分布式锁可能存在的问题及解决方案如下: - **超问题**:业务代码执行间超过锁间可能导致锁提前释放。解决方案是使用 WatchDog 机制动态延长锁的有效期。 - **主从一致性问题**:主机将数据异步同步给从机,若主机宕机可能导致死锁。解决方案是使用 Redisson 等工具,提供更可靠的锁实现。 - **不可重入问题**:获得锁的线程无法再次进入相同的锁代码块。解决方案是使用可重入锁,如 Redisson 提供的实现[^4]。 --- #### 5. 如何避免缓存穿透、击穿和雪崩? - **缓存穿透**:查询的数据数据库缓存中均不存在,导致大量请求直接访问数据库。解决方案包括在缓存中存储空对象或使用布隆过滤器[^3]。 - **缓存击穿**:热点数据过期瞬间,大量请求同访问数据库。解决方案是为热点数据设置永不过期或互斥锁。 - **缓存雪崩**:大量数据在同一刻过期,导致数据库压力过大。解决方案包括上线前预热数据、分散过期间和使用集群[^3]。 --- #### 6. Redis 持久化的方式有哪些?各自的特点是什么? Redis 持久化有以下两种方式: - **RDB(Redis Database Backup)**:快照方式,在指定的间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。特点是性能高,但可能会丢失最后一次快照后的数据。 - **AOF(Append Only File)**:记录服务器执行的所有写操作命令,重启重新执行这些命令恢复数据。特点是数据完整性更高,但文件较大且恢复速度较慢。 --- #### 7. Redis 支持的数据类型有哪些?它们的应用场景是什么? Redis 支持以下数据类型及其应用场景: - **String**:用于存储简单的键值对,支持递增递减操作。 - **Hash**:适用于存储对象属性,如用户信息。 - **List**:适用于消息队列、最新 N 条数据等场景。 - **Set**:适用于去重、好友推荐等场景。 - **ZSet(Sorted Set)**:适用于排行榜、优先级队列等场景。 --- #### 8. Redis 单线程模型为什么性能如此高效? Redis 的单线程模型基于事件驱动和 I/O 多路复用技术,充分利用了内存操作的优势。CPU 不是 Redis 的瓶颈,瓶颈最有可能是机器内存大小和网络带宽。因此,单线程模型不仅易于实现,还能避免多线程带来的上下文切换开销。 --- #### 9. Redis 集群模式下如何进行数据分片? Redis 集群模式下通过哈希槽机制进行数据分片。集群预分配 16384 个槽位,每个 key 根据哈希算法映射到某个槽位,槽位再分配到具体的节点上。官方推荐使用三主三从的架构以提高容错能力。 --- #### 10. Redis 分布式锁的优化方案有哪些? Redis 分布式锁的优化方案包括: - 使用 Redisson 提供的高级锁功能,如可重入锁、公平锁等。 - 引入 WatchDog 机制动态延长锁的有效期,避免因业务执行间过长而导致锁提前释放。 - 设置合理的锁超间,防止死锁发生[^4]。 --- ```python # 示例代码:使用 Redis 实现分布式锁 import redis client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=10): identifier = str(uuid.uuid4()) end = time.time() + acquire_timeout while time.time() < end: if client.setnx(lock_name, identifier): return identifier time.sleep(0.001) return False def release_lock(lock_name, identifier): with client.pipeline() as pipe: while True: try: pipe.watch(lock_name) if pipe.get(lock_name) == identifier: pipe.multi() pipe.delete(lock_name) pipe.execute() return True pipe.unwatch() break except redis.WatchError: pass return False ``` --- ###
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