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  • 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩以及解决方法


    redis是一种NoSql高速缓K-V存数据库,可以实现快速的访问。

    redis比较适用于存储Session信息、缓存、排行榜、消息队列、好友关系以及计数器等

    redis缓存穿透

    redis缓存穿透指的是去查询一个一定不存在的数据,但是在缓存中并没有这个数据,需要从数据库中查询,而数据库中也没有这个数据,所以并不会写入到redis中,这就导致每次都去访问这个不存在的数据都会去查询数据库,也就造成了缓存穿透。

    解决办法:

    • 将空值做缓存,如果从数据库中并不能查询该数据,我们可以设置一个过期时间较短的空值存入到redis中

    • 使用拦截器,对访问的数据进行判断,屏蔽掉一定不存在的数据。

    • 采用布隆过滤器,使用一个较大的bitmap来过滤key。

    布隆过滤器

    布隆过滤器的工作原理很好理解,就是将对象存入到一个散列表中,以此来判断该对象是否存在。为了提高判断性,可以使用多个散列函数进行散列分布。

    布隆过滤器的集体实现方法,将一个对象经过多个散列函数,得出不同的哈希值,然后将bitmap中的位置由0置为1,例如一个Tom可能经过三个散列函数,存在以十六空间的bitmap中,位置可能是3,5,15。

    对象需要经过多次散列的原因是,不同的对象,经过同一个散列函数,哈希值可能会相同,也就是散列碰撞,因此我们需要尽量去降低这种可能性。

    所以综上,我们如果想要判断一个对象是否存在,需要将该对象依次经过散列函数,计算出哈希值,只要在bitmap中有一个位置为0,则该对象一定不存在。如果该对象所有位置都为1,那么该对象可能存在(散列碰撞可能会导致我们误判)。

    redis缓存击穿

    缓存击穿为缓存雪崩的一个特例,指的是某一热点数据,在缓存过期的一刻,有大量的请求访问该数据,导致击穿到DB,造成DB的压力过大。

    解决方法

    • 使用synchronized+双重检查机制,将数据从DB中写入到缓存中,减轻DB压力。

    • 设置热点数据永不过期

    Redis缓存雪崩

    缓存雪崩指的是缓存集中在一段时间内消失,导致大量的缓存击穿,从而DB压力负载过大。

    解决方法

    • 使用synchronized+双重检查机制,通过加锁来控制读取数据库写入缓存的数量,某个key只允许一个线程进行查询和写入缓存,其他线程等待。

    • 给缓存过期时间加随机值,减少缓存在同一时间过期。

    • 缓存预热,避免项目在启动时,缓存为空,造成大量请求到DB,提前将数据加载到缓存中。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_53344479/article/details/126007009
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