[大数据] Redis高级篇 -- 生产问题

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[大数据]Redis高级篇 -- 生产问题

文章目录

x.1 缓存穿透

问题引入

缓存穿透是指当用户查询某个数据时，Redis 中不存在该数据，也就是缓存没有命中，此时查询请求就会转向持久层数据库 MySQL，结果发现 MySQL 中也不存在该数据，MySQL 只能返回一个空对象，代表此次查询失败。
如果这种类请求非常多，或者用户利用这种请求进行恶意攻击，就会给 MySQL 数据库造成很大压力，甚至于崩溃，这种现象就叫缓存穿透。

缓存空对象

当 MySQL 返回空对象时， Redis 将该对象缓存起来，同时为其设置一个过期时间。
当用户再次发起相同请求时，就会从缓存中拿到一个空对象，用户的请求被阻断在了缓存层，从而保护了后端数据库。
但是这种做法也存在一些问题，虽然请求进不了 MSQL，但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。

布隆过滤器

布隆过滤器判定不存在的数据，那么该数据一定不存在，利用它的这一特点可以防止缓存穿透。
首先将用户可能会访问的热点数据存储在布隆过滤器中（也称缓存预热），当有一个用户请求到来时会先经过布隆过滤器，如果请求的数据，布隆过滤器中不存在，那么该请求将直接被拒绝，否则将继续执行查询。
相较于第一种方法，用布隆过滤器方法更为高效、实用。其流程示意图如下：

在这里插入图片描述

	@Test
	public void testBloomFilter {
	    Config config = new Config();
	    config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.14.104:6379");
	    config.useSingleServer().setPassword("123");
	    RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
	
	    RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("phoneList");
	    // 初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L，误差率为3%
	    bloomFilter.tryInit(100000000L, 0.03);
	    bloomFilter.add("10086");
	
	    // 判断下面号码是否在布隆过滤器中
	    System.out.println(bloomFilter.contains("123456"));  // false
	    System.out.println(bloomFilter.contains("10086")); // true
	}

x.2 缓存击穿

问题引入

缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在，但是后端数据库却存在，这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。
比如一个热点数据 key，它无时无刻都在接受大量的并发访问，如果某一时刻这个 key 突然失效了，就致使大量的并发请求进入后端数据库，导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。

分布式锁

采用分布式锁的方法，重新设计缓存的使用方式
上锁：当我们通过 key 去查询数据时，首先查询缓存，如果没有，就通过分布式锁进行加锁，第一个获取锁的进程进入后端数据库查询，并将查询结果缓到Redis 中。
解锁：当其他进程发现锁被某个进程占用时，就进入等待状态，直至解锁后，其余进程再依次访问被缓存的 key。

RLock lock = redisson.getLock("myLock");

// traditional lock method
lock.lock();

// or acquire lock and automatically unlock it after 10 seconds
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// or wait for lock aquisition up to 100 seconds 
// and automatically unlock it after 10 seconds
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
   try {
     ...
   } finally {
       lock.unlock();
   }
}