Redis是一个很流行的开源内存数据结构存储库。但是,像所有流行的技术一样,Redis也存在一些问题。其中两个主要问题是Redis雪崩和穿透。在本文中,我们将探讨这两个问题及其解决方案。
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Redis雪崩
Redis雪崩指的是,当Redis实例挂掉或者出现异常时,由于大量请求涌入,导致整个系统发生故障的情况。此时,由于Redis实例无法响应请求,请求将被传递给数据库,导致数据库压力过大并最终导致整个系统崩溃。
解决方案:
1. 随机过期时间:在设置缓存时加入一个随机的过期时间,能够避免很多缓存同时失效的情况,从而减少缓存雪崩的发生。
int random = random.nextInt(1000);
redisTemplate.opsForvalue().set(KEY,value,expire+random, TimeUnit.SECONDS);
2. 哨兵模式: Redis Sentinel是一种机制,在Redis集群中,故障主机的监控和自动故障转移。Sentinel负责监控Master的状态,并在Master故障时促使Slave升级为Master。
3. 淘汰策略:我们 can使用淘汰策略,移除过期的key,避免在相同时间内大量的Key过期引发大量的并发请求请求阻塞。我们可以使用Redis提供的LRU淘汰策略, LRU Algorithm的全称是Least Recently Used,即最近最少使用。
Redis穿透
Redis穿透指的是,在请求缓存中不存在的数据时,请求会持续传递到数据库,这样会占用数据库资源,使数据库响应缓慢或崩溃。
解决方案:
1. 借助Bloom Filter:可以使用Bloom Filter数据结构来检查是否查询的Key在Redis缓存中存在。Bloom Filter可以快速判断输入数据是否存在于一个庞大的集合中。当 Bloom Filter发现查询Key不在Redis缓存中,它会立即拒绝该请求。
private boolean checkExistence(String key) {
boolean exist = bloomFilter.contns(key);
if (!exist) {
return false;
}
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (null == value) {
return false;
}
return true;
}
2. 为有异常的Key设置默认值:有时候一些非法请求会无意中击中缓存系统,针对这种情况,我们需要将有问题的Key设置默认值,这样可以避免非法请求对数据库的影响。
@RequestMapping("getVal")
public String getVal(String key) {
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (null == value) {
value = "default";
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10L, TimeUnit.MINUTES);
}
return value;
}
结论
在本文中,我们探讨了Redis雪崩和穿透的问题,以及相应的解决方案。Redis雪崩的解决方案包括随机过期时间、哨兵模式和淘汰策略。Redis穿透的解决方案包括借助Bloom Filter和为有异常的Key设置默认值。我们希望这些方案能够帮助您有效地保护您的Redis实例。
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