Redis中怎么解决缓存过程存在的三大问题

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一、缓存穿透

缓存穿透意味着当用户查询数据库不存在数据时，返回的结果为空，并且结果不会在缓存中存储。假设用户不断发起这样的请求，它将永远不会访问缓存，导致所有查询都落在数据库上，从而导致数据库被打死。

public Object getGoods(Long goodsId) {
    //从 Redis 获取 goods 信息
    Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
                .get(String.valueOf(goodsId));
        if (goodsInfo != null) {
            return goodsInfo;
        }
    //从数据库查询 goods 信息，并存入 Redis
    goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
        if (goodsInfo != null) {
        redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo);
        }
    return goodsInfo;
}

假设 goodsId 没有负数情况，如果发起一个参数 goodsId = -1 的请求，这个数据在缓存中肯定不会存在，每次它都会进入查询数据库，并且数据查询结果也是 null，并且不会缓存结果到 Redis。

解：

1）通过用户认证、参数验证等，在上层拦截这些不合理的请求；

2）当数据库查询结果为空时，数据也被缓存，但缓存有效期设置较短，以免影响正常数据的缓存。

public Object getGoods(Long goodsId) {
    //从 Redis 获取 goods 信息
    Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
            .get(String.valueOf(goodsId));
    if (goodsInfo != null) {
        return goodsInfo;
    }

    //从数据库查询 goods 信息，并存入 Redis
    goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
         if (goodsInfo != null) {
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo
                    , 60, TimeUnit.MINUTES);
         } else { //查询为 null 同样存储
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), null, 60,
                    TimeUnit.SECONDS);
    }
    return goodsInfo;
}

二、缓存击穿

缓存击穿意味着当热点数据存储到期时，多个线程同时请求热点数据。因为缓存刚过期，所有并发请求都会到数据库查询数据。

解：
实际上，在大多数实际业务场景中，缓存击穿是实时发生的，但不会对数据库造成太大压力，因为一般的公司业务，并发量不会那么高。当然如果你不幸有这种情况，你可以通过设置这些热点键，使其永远不会过期。另一种方法是通过互斥锁来控制查询数据库的线程访问，但这种会导致系统的吞吐率下降，需要实际情况使用。

三、缓存雪崩

数据未加载到缓存中，或者缓存同时在大范围中失效，导致所有请求查找数据库，导致数据库、CPU 和内存过载，甚至停机。
一个简单的雪崩过程：
1） Redis 集群的大面积故障；
2）缓存失败，但仍有大量请求访问缓存服务 Redis；
3）在大量 Redis 请求失败后，请求转向数据库；
4）数据库请求急剧增加，导致数据库被打死；
5）由于你应用程序服务大部分都依赖于数据库和 Redis 服务，它很快就会导致服务器集群的雪崩，最后整个系统将彻底崩溃。
解：
事前：高可用的缓存
高可用的缓存是防止出现整个缓存故障。即使个别节点，机器甚甚至机房都关闭，系统仍然可以提供服务，Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用。
事中：缓存降级（临时支持）
当访问次数急剧增加导致服务出现问题时，我们如何确保服务仍然可用。在国内使用比较多的是 Hystrix，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死，系统总可以响应请求，每年的春节 12306 我们不都是这么过来的吗？只要还可以响应起码还有抢到票的机会。
事后：Redis 备份和快速预热
1） Redis 数据备份和恢复
2）快速缓存预热

到此，相信大家对“Redis中怎么解决缓存过程存在的三大问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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