redis穿透和雪崩解决

原创

ithorizon 8个月前 (09-01) 阅读数 132 #Redis

Redis穿透和雪崩解决方案

一、Redis穿透和雪崩问题概述

在分布式系统中，Redis作为缓存中间件被广泛应用于减成本时间系统性能。然而，在高并发场景下，Redis也会遇到一些问题，如缓存穿透和缓存雪崩。本文将针对这两个问题，探讨相应的解决方案。

二、缓存穿透问题及解决

缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有这个数据，让请求直接打到了数据库上，从而给数据库带来巨大压力。

1. 解决方案一：布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间快速极高的数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。通过布隆过滤器，可以在缓存之前拦截不存在的数据，从而避免缓存穿透。


        // 布隆过滤器伪代码
        public class BloomFilter {
            private bitArray[] filter;
            public boolean mightContain(String key) {
                // 判断key是否存在于布隆过滤器中
                // 略
            }
            public void put(String key) {
                // 将key添加到布隆过滤器中
                // 略
            }
        }

2. 解决方案二：缓存空对象

当查询一个不存在的数据时，在缓存中设置一个空对象，并设置一个较短的过期时间。这样，当后续请求再次查询该数据时，可以直接返回空对象，从而减少数据库的压力。

三、缓存雪崩问题及解决

缓存雪崩是指在同一时间大量缓存失效，让请求全部打到数据库上，从而给数据库带来巨大压力。

1. 解决方案一：均匀过期时间

将缓存数据的过期时间设置为一个固定的值，同时将过期时间分散设置，避免大量缓存同时失效。

2. 解决方案二：互斥锁

当缓存失效时，通过互斥锁，只允许一个请求查询数据库，并更新缓存。其他请求等待锁释放后，直接使用缓存数据。


        // 互斥锁伪代码
        public String get(String key) {
            String value = cache.get(key);
            if (value == null) {
                synchronized (this) {
                    value = cache.get(key);
                    if (value == null) {
                        value = db.get(key);
                        cache.put(key, value);
                    }
                }
            }
            return value;
        }