解决Redis缓存击穿尝试有效的策略(redis缓存击穿策略)

Redis缓存击穿是一个非常常见的问题,特别是在高并发环境下。当缓存中的某个key失效时,若此时有大量请求同时命中这个key,就会导致缓存失效,并导致请求直接落到数据库层面上,从而影响服务的性能和响应速度。本文将介绍一些有效的策略,帮助我们避免Redis缓存击穿的问题。

1. 缓存预热

缓存预热是一种常见的解决Redis缓存击穿的方法。我们可以在系统启动前将常用的key提前存储到Redis中。这样可以避免在系统高并发访问时,由于Redis中缓存key过期而导致的缓存穿透问题。具体实现代码如下:

//在系统初始化时,将常用的key提前存储到Redis中
public void initCache() {
List popularKeys = getPopularKeys();
for (String key : popularKeys) {
Object value = getValueFromDB(key);
redis.set(key, value, 3600); // 缓存有效时间为 1 小时
}
}

2. 加锁

加锁是一种比较有效的Redis缓存击穿策略。当有多个请求同时访问同一个不存在的key时,我们可以先通过Redis的setnx方法尝试获取锁,成功获取到锁后再去访问数据库获取缓存值。具体实现过程如下:

// 获取缓存数据  
public Object get(String key){
// 从缓存中获取数据
Object value = redis.get(key);
if (value == null) {
// 如果缓存中不存在该数据,则尝试获取锁
if (redis.setnx(key + "_lock", 1, 60) == 1) {
// 当前请求获得锁,去查询数据库
value = getValueFromDB(key);
redis.set(key, value, 3600); // 设置缓存,有效时间为 1 小时
redis.del(key + "_lock"); // 释放锁
} else {
// 如果没有获取到锁则等待一段时间后重试
sleep(100);
get(key);
}
}
return value;
}

3. 热点数据永不过期

对于一些热点数据,我们可以考虑永不过期。当然,这种方法并不适合所有场景,只适用于一些对数据可靠性要求不高的应用场景,如果数据可靠性要求高的话,仍然需要结合其他方案一起使用。

// 设置热点数据永不过期  
public void setCacheForever(String key, Object value){
redis.set(key, value); // 不设置缓存过期时间
}

4. 限流

限流是一种较为常见的解决Redis缓存击穿的策略。通过限制每秒请求的并发数量,可以有效降低系统负荷,避免并发量过大,导致缓存失效。我们可以使用Guava提供的RateLimiter工具类实现请求的限流。

// 定义每秒钟可处理的请求次数  
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(100);

// 处理请求
public Object handleRequest(String key) {
// 获取令牌
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
// 从缓存中获取数据
Object value = redis.get(key);
if (value == null) {
// 如果缓存中不存在该数据,则去数据库中查询
value = getValueFromDB(key);
redis.set(key, value, 3600); // 缓存有效时间为 1 小时
}
return value;
} else {
// 如果没有获取到令牌,则返回请求过于频繁
return "请求过于频繁,请稍后再试!";
}
}

以上就是一些避免Redis缓存击穿的有效方法,不同的场景和需求需要结合不同的解决方案。使用总结:缓存预热一般用于数据量较小,业务逻辑相对简单的场景;加锁方法在缓存穿透问题比较严重的场景下,可极大的提高系统性能;热点数据永不过期适用于数据可靠性要求不高,但性能要求极高的场景;限流则是在维护系统并发量方面比较重要的一个手段。


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