优化 解决Redis缓存击穿的优化代码实践（redis缓存击穿代码）

优化 解决Redis缓存击穿的优化代码实践

在一个访问量较大的应用中，使用Redis缓存是很常见的一个优化手段。但是，如果缓存中的某个key或者value过期或者被删除，那这时候我们的应用有可能就会出现所谓的“缓存击穿”，即大量请求直接落到了数据库上，导致数据库瞬间过载，引发整个应用的崩溃。那么今天我们来讲一下如何解决Redis缓存击穿问题，并给出相应的代码实践。

1. 懒加载

对于一些热点数据，在它们过期的前几分钟内，往往会被大量的请求访问，因此可以使用懒加载的技术，在key过期的时候，利用Redis的原子性操作，只让一个线程去“加载”数据，其他线程在等待此线程“加载”完数据后直接访问缓存即可。代码如下：

public Object get(String key) {
    Object value = cache.get(key);
    if (value != null) {
        return value;
    }
    // 设置分布式锁
    if (redis.setnx(key + "_lock", 1)) {
        // 如果获取到分布式锁，则去加载数据
        value = loadData(key);
        // 如果数据加载成功，再次设置缓存，并删除分布式锁
        if (value != null) {
            cache.set(key, value);
            redis.del(key + "_lock");
        }
    } else {
        // 如果没有获取到分布式锁，则等待锁释放后访问缓存
        while (cache.get(key) == null) {
            Thread.sleep(100);
        }
        value = cache.get(key);
    }
    return value;
}

2. 布隆过滤器

当然，不是所有的key都适合使用懒加载技术。因此我们还可以使用布隆过滤器，来快速判断某个key是否存在，如果不存在，则不用访问缓存和数据库。

代码如下：

private BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 100000, 0.01);
public Object get(String key) {
    // 如果key不存在，则直接返回null
    if (!bloomFilter.mightContn(key)) {
        return null;
    }
    Object value = cache.get(key);
    if (value != null) {
        return value;
    }
    // 设置分布式锁
    if (redis.setnx(key + "_lock", 1)) {
        // 如果获取到分布式锁，则去加载数据
        value = loadData(key);
        // 如果数据加载成功，再次设置缓存，并删除分布式锁
        if (value != null) {
            cache.set(key, value);
            bloomFilter.put(key);
            redis.del(key+"_lock");
        }
    } else {
        // 如果没有获取到分布式锁，则等待锁释放后访问缓存
        while (cache.get(key) == null) {
            Thread.sleep(100);
        }
        value = cache.get(key);
    }
    return value;
}

3. 失效时间随机化

对于一些大流量的key，如果它们的过期时间一样，那么在大量请求同时到来的时候，缓存中的所有key几乎同时过期，这时候就会出现缓存击穿的情况。因此，我们可以对失效时间进行随机化，让它们的失效时间不完全一致。

代码如下：

public void set(String key, Object value, int expireSeconds) {
    // 增加随机数算法，让失效时间有随机性
    int random = (int) (expireSeconds * (0.8 + Math.random() * 0.4));
    cache.set(key, value, random);
}

通过以上三种方法的相应实践，我们可以有效地解决Redis缓存击穿问题，并提升应用的性能和稳定性。