Redis如何处理缓存击穿和缓存雪崩问题?

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis如何处理缓存击穿和缓存雪崩问题?

Redis如何处理缓存击穿和缓存雪崩问题?

Redis是一种常用的缓存数据库,用于提高系统性能和减轻后端数据库的压力。然而,当缓存中的数据失效或者被大量请求同时访问时,就会出现缓存击穿和缓存雪崩问题。

  1. 缓存击穿问题:当一个热点数据的缓存失效时,大量请求会直接访问后端数据库,导致数据库压力过大,影响系统性能。为了解决缓存击穿问题,可以使用以下方法:
  • 设置热点数据的永不过期:将热点数据设置为永不过期,这样即使缓存失效,也能保证热点数据一直可用。
  • 使用互斥锁:在缓存失效时,使用互斥锁来保证只有一个线程能够访问后端数据库,并将查询结果缓存起来,其他线程等待该结果返回。

下面是一个使用Java操作Redis缓存的示例代码,包括详细注释:

import redis.clients.jedis.*;
public class RedisCacheExample {
    private Jedis jedis;
    public RedisCacheExample() {
        // 创建Jedis对象
        jedis = new Jedis("localhost");
    }
    public String get(String key) {
        // 从缓存中获取数据
        String value = jedis.get(key);
        if (value == null) {
            // 缓存失效,使用互斥锁保证只有一个线程能够访问后端数据库
            String lockKey = key + ":lock";
            String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
            String result = jedis.set(lockKey, lockValue, "NX", "EX", 10);
            if (result != null && result.equals("OK")) {
                // 获取到锁,从后端数据库中查询数据
                value = queryFromDatabase(key);
                // 将查询结果存入缓存
                jedis.set(key, value);
                // 释放锁
                jedis.del(lockKey);
            } else {
                // 未获取到锁,等待其他线程返回结果
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                // 重新从缓存中获取数据
                value = jedis.get(key);
            }
        }
        return value;
    }
    private String queryFromDatabase(String key) {
        // 模拟从后端数据库查询数据
        return "value";
    }
}

以上示例代码演示了如何使用Java操作Redis缓存,并使用互斥锁解决缓存击穿问题。在代码中,我们首先创建了一个RedisCacheExample类,该类包含了一个get方法用于从缓存中获取数据。

在get方法中,我们首先从缓存中获取数据,如果数据不存在,则说明缓存失效。接着,我们使用互斥锁来保证只有一个线程能够访问后端数据库。我们将锁的键名设置为key + ":lock",并生成一个随机的锁值。然后,我们使用SET命令将锁的键值对存入缓存,并设置过期时间为10秒,使用NX参数表示只有在键不存在时才设置成功。

如果成功获取到锁,我们就可以从后端数据库中查询数据,并将查询结果存入缓存。最后,我们使用DEL命令释放锁。如果未获取到锁,我们就等待其他线程返回结果,并重新从缓存中获取数据。

  1. 缓存雪崩问题:当缓存中的大量数据同时失效时,会导致大量请求直接访问后端数据库,造成数据库压力过大,甚至导致数据库宕机。为了解决缓存雪崩问题,可以使用以下方法:
  • 设置随机过期时间:将缓存的过期时间设置为一个随机值,避免大量数据同时失效。
  • 引入多级缓存:在缓存层引入多级缓存,例如使用本地缓存和分布式缓存结合的方式,减少对后端数据库的直接访问。
  • 数据预热:在系统低峰期,提前将热点数据加载到缓存中,避免在高峰期缓存失效时对后端数据库的直接访问。

综上所述,缓存击穿和缓存雪崩是Redis中常见的问题,可以通过设置热点数据的永不过期、使用互斥锁、设置随机过期时间、引入多级缓存和数据预热等方法来解决。在实际应用中,根据业务需求和系统规模,可以选择合适的方法来处理这些问题,提高系统的性能和可靠性。

相关文章
|
6月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
4月前
|
缓存 数据库连接 数据库
缓存三剑客(穿透、击穿、雪崩)
缓存穿透指查询数据库和缓存中都不存在的数据,导致请求直接冲击数据库。解决方案包括缓存空对象和布隆过滤器。缓存击穿是大量请求访问同一个失效的热点数据,使数据库瞬间压力剧增,解决方法有提前预热、设置永不过期、加锁限流等。缓存雪崩是大量key同时失效,导致所有请求直达数据库,可通过引入随机过期时间缓解。三者分别对应单点爆破、全面崩塌等问题,需根据场景选择合适策略优化系统性能与稳定性。
323 0
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
如何解决缓存击穿?
缓存击穿是指热点数据失效时大量请求直接冲击数据库,可能导致系统崩溃。解决方案包括:永不过期策略避免缓存失效瞬间的穿透;互斥锁控制并发访问;热点预热提前刷新缓存;熔断降级在数据库压力大时返回默认值;二级缓存降低Redis压力。实际中常组合使用多种方案,如热点预热+互斥锁+熔断降级,以提升系统稳定性与性能。
578 0
|
1月前
|
缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡:Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型(LLM)部署架构中,缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长,如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库,因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项,已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
189 1
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
|
1月前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
|
6月前
|
缓存 NoSQL Java
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
大家好,我是摘星。今天为大家带来的是Redis+Caffeine构建高性能二级缓存,废话不多说直接开始~
952 0
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis缓存和分布式锁
Redis 是一种高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力,通过缓存热点数据提高查询效率,支持高并发访问。此外,Redis 还可用于实现分布式锁,解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案,以及 Redlock 算法等关键技术。
|
3月前
|
缓存 监控 安全
告别缓存击穿!Go 语言中的防并发神器:singleflight 包深度解析
在高并发场景中,多个请求同时访问同一资源易导致缓存击穿、数据库压力过大。Go 语言提供的 `singleflight` 包可将相同 key 的请求合并,仅执行一次实际操作,其余请求共享结果,有效降低系统负载。本文详解其原理、实现及典型应用场景,并附示例代码,助你掌握高并发优化技巧。
295 0
|
4月前
|
缓存 NoSQL 数据库
什么是缓存击穿
缓存击穿是指热点缓存key突然失效,导致大量并发请求直接冲击数据库,造成巨大压力。常见于高并发场景,如热门商品信息失效时。解决方法包括设置热点key永不过期、使用分布式锁、预热数据、熔断降级等,以保障系统稳定性。
600 0