突破Redis瓶颈穿透处理之路（redis穿透处理）

突破Redis瓶颈：穿透处理之路

Redis是一款高性能的数据缓存服务器，广泛应用于各种互联网应用中。但是，如果应对不当，Redis也有可能成为应用的性能瓶颈。其中一个常见的问题是“穿透”：即缓存中没有某个key的值，每次请求都会触发数据库查询，导致数据库压力过大。为了解决这个问题，我们可以采用一些穿透处理技术，下面简单介绍一下。

1. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种常见的用于抗穿透的数据结构。它可以高效地判断一个元素是否在集合中，但是有一定的误判率。应用中可以将布隆过滤器放在缓存层和数据库之间，先判断请求的key是否在布隆过滤器中，如果不在，则直接返回，不再走数据库查询。下面是一个简单的Java实现：

“`java

import com.google.common.hash.BloomFilter;

import com.google.common.hash.Funnels;

public class BloomFilterUtil {

private static int size = 1000000;

private static BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), size);

public static void put(String key) {

bloomFilter.put(key);

}

public static boolean contns(String key) {

return bloomFilter.mightContn(key);

}

}

2. 集中式缓存穿透处理

除了布隆过滤器，还可以通过将请求打到一台集中式缓存服务器来处理穿透问题。我们可以在缓存中将不存在的key的value设置为一个特定的值（比如"NULL"），然后当下次该请求到来时，发现缓存中存储的是"NULL"，就可以直接返回，不再进行数据库查询。这里以Spring Cache为例，可以如下实现：

```java
@Cacheable(value = "testCache", key = "#key", unless = "#result == 'NULL'")
public String getData(String key) {
    String value = getDataFromCache(key);
    if (value == null) {
        value = getDataFromDb(key);
        if (value == null) {
            value = "NULL";
        }
        saveDataToCache(key, value);
    }
    return value;
}

3. 本地缓存穿透处理

如果我们在本地缓存中存储单个值而不是整个对象，我们可以轻松地使用 null 或非空字符串来表示缓存未命中。在本地缓存中，如果 key 不存在，则返回 null或非空字符串并写入缓存。如果下一个请求带有同一个 key，则直接从本地缓存中获取数据，并避免了对数据库的请求。此外，我们可以设置一个较短的本地缓存过期时间，以避免数据的过期而导致缓存命中失败。

“`java

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