使用Redis实现缓存穿透的解决方案

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 使用Redis实现缓存穿透的解决方案
使用Redis实现缓存穿透的解决方案

缓存系统中,缓存穿透是指访问不存在的数据,导致请求直接穿透缓存层,直接访问数据库,造成数据库压力过大,甚至影响系统稳定性。本文将深入探讨如何使用Redis实现有效的缓存穿透解决方案。

1. 基本概念和问题背景

缓存穿透通常发生在恶意攻击或者大量请求查询不存在的数据时。例如,某些恶意用户不断查询不存在的用户信息,导致每次请求都要访问数据库,严重影响系统性能。为了解决这个问题,我们可以引入布隆过滤器和空值缓存等技术手段。

2. 使用布隆过滤器过滤无效请求

布隆过滤器是一种高效的数据结构,用于快速判断一个元素是否存在于集合中。在缓存层加入布隆过滤器,可以快速过滤掉不存在的请求,避免对数据库的直接查询。

package cn.juwatech.example;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;
@Service
public class BloomFilterService {
    @Autowired
    private RedisService redisService;
    private BloomFilter<String> bloomFilter;
    @PostConstruct
    public void init() {
        int expectedInsertions = 1000000;
        double fpp = 0.01; // False Positive Probability
        bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), expectedInsertions, fpp);
    }
    public boolean mightContain(String key) {
        return bloomFilter.mightContain(key);
    }
    public void put(String key) {
        bloomFilter.put(key);
    }
}
3. 空值缓存策略

当查询的数据确实不存在时,不直接访问数据库,而是将空结果设置到缓存中,设置合理的过期时间,避免空值缓存过久占用内存资源。

package cn.juwatech.example;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class CacheService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    public Object get(String key) {
        return redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
    public void set(String key, Object value, long timeout, TimeUnit unit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
    }
    public void setNull(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, "", timeout, unit); // Placeholder for null value
    }
    public boolean exists(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }
}
4. 实现缓存穿透解决方案

结合布隆过滤器和空值缓存策略,实现完整的缓存穿透解决方案。在查询前先通过布隆过滤器判断是否存在于缓存中,如果存在则直接返回缓存数据;如果不存在,则进行数据库查询,查询结果为空时设置空值缓存,并设置较短的过期时间,避免重复查询。

package cn.juwatech.example;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class DataService {
    @Autowired
    private CacheService cacheService;
    @Autowired
    private DatabaseService databaseService;
    @Autowired
    private BloomFilterService bloomFilterService;
    public Object getData(String key) {
        if (bloomFilterService.mightContain(key)) {
            if (cacheService.exists(key)) {
                return cacheService.get(key);
            } else {
                Object data = databaseService.getData(key);
                if (data != null) {
                    cacheService.set(key, data, 10, TimeUnit.MINUTES); // Example: cache for 10 minutes
                    return data;
                } else {
                    cacheService.setNull(key, 1, TimeUnit.MINUTES); // Example: cache null value for 1 minute
                    return null;
                }
            }
        } else {
            return null; // Request not in bloom filter, likely invalid
        }
    }
}

通过以上实现,我们能够有效地解决缓存穿透问题,提升系统的性能和稳定性,确保对数据库的请求能够得到有效地缓存和利用。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
6天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
7天前
|
存储 缓存 NoSQL
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
本文介绍了引入缓存后的系统架构,通过缓存可以提升访问性能、降低网络拥堵、减轻服务负载和增强可扩展性。文中提供了相关图片和视频讲解,并讨论了数据库读写分离、分库分表等方法来减轻数据库压力。同时,文章也指出了缓存可能带来的复杂度增加、成本提高和数据一致性问题。
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
|
16天前
|
缓存 NoSQL Redis
Redis 缓存使用的实践
《Redis缓存最佳实践指南》涵盖缓存更新策略、缓存击穿防护、大key处理和性能优化。包括Cache Aside Pattern、Write Through、分布式锁、大key拆分和批量操作等技术,帮助你在项目中高效使用Redis缓存。
90 22
|
15天前
|
缓存 NoSQL 中间件
redis高并发缓存中间件总结!
本文档详细介绍了高并发缓存中间件Redis的原理、高级操作及其在电商架构中的应用。通过阿里云的角度,分析了Redis与架构的关系,并展示了无Redis和使用Redis缓存的架构图。文档还涵盖了Redis的基本特性、应用场景、安装部署步骤、配置文件详解、启动和关闭方法、systemctl管理脚本的生成以及日志警告处理等内容。适合初学者和有一定经验的技术人员参考学习。
103 7
|
19天前
|
存储 缓存 监控
利用 Redis 缓存特性避免缓存穿透的策略与方法
【10月更文挑战第23天】通过以上对利用 Redis 缓存特性避免缓存穿透的详细阐述,我们对这一策略有了更深入的理解。在实际应用中,我们需要根据具体情况灵活运用这些方法,并结合其他技术手段,共同保障系统的稳定和高效运行。同时,要不断关注 Redis 缓存特性的发展和变化,及时调整策略,以应对不断出现的新挑战。
53 10
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
数据的存储--Redis缓存存储(一)
数据的存储--Redis缓存存储(一)
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
数据的存储--Redis缓存存储(二)
数据的存储--Redis缓存存储(二)
数据的存储--Redis缓存存储(二)
|
1月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。
【10月更文挑战第4天】Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。随着数据增长,有时需要将 Redis 数据导出以进行分析、备份或迁移。本文详细介绍几种导出方法:1)使用 Redis 命令与重定向;2)利用 Redis 的 RDB 和 AOF 持久化功能;3)借助第三方工具如 `redis-dump`。每种方法均附有示例代码,帮助你轻松完成数据导出任务。无论数据量大小,总有一款适合你。
74 6
|
1月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
redis和缓存及相关问题和解决办法 什么是缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
本文深入探讨了Redis缓存的相关知识,包括缓存的概念、使用场景、可能出现的问题(缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿)及其解决方案。
174 0
redis和缓存及相关问题和解决办法 什么是缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
|
19天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis 缓存穿透的检测方法与分析
【10月更文挑战第23天】通过以上对 Redis 缓存穿透检测方法的深入探讨,我们对如何及时发现和处理这一问题有了更全面的认识。在实际应用中,我们需要综合运用多种检测手段,并结合业务场景和实际情况进行分析,以确保能够准确、及时地检测到缓存穿透现象,并采取有效的措施加以解决。同时,要不断优化和改进检测方法,提高检测的准确性和效率,为系统的稳定运行提供有力保障。
47 5

热门文章

最新文章