redis 缓存满了 redis缓存三大问题

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烂漫树林 2023-07-04 16:23:21

文章标签 redis 缓存满了 java Powered by 金山文档缓存数据 文章分类 Redis 数据库

Redis 是当前最流行的 NoSQL数据库。Redis主要用来做缓存使用，在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用，很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中，也会出现一些异常情景，导致Redis失去缓存作用。

异常类型

异常主要有缓存雪崩缓存穿透缓存击穿。

缓存雪崩

现象

缓存雪崩是指大量请求在缓存中没有查到数据，直接访问数据库，导致数据库压力增大，最终导致数据库崩溃，从而波及整个系统不可用，好像雪崩一样。

redis 缓存满了 redis缓存三大问题_java

异常原因

缓存服务不可用。
缓存服务可用，但是大量KEY同时失效。

解决方案

1.缓存服务不可用

redis的部署方式主要有单机、主从、哨兵和 cluster模式。

单机
只有一台机器，所有数据都存在这台机器上，当机器出现异常时，redis将失效，可能会导致redis缓存雪崩。
主从
主从其实就是一台机器做主，一个或多个机器做从，从节点从主节点复制数据，可以实现读写分离，主节点做写，从节点做读。
优点：当某个从节点异常时，不影响使用。
缺点：当主节点异常时，服务将不可用。
哨兵
哨兵模式也是一种主从，只不过增加了哨兵的功能，用于监控主节点的状态，当主节点宕机之后会进行投票在从节点中重新选出主节点。
优点：高可用，当主节点异常时，自动在从节点当中选择一个主节点。
缺点：只有一个主节点，当数据比较多时，主节点压力会很大。
cluster模式
集群采用了多主多从，按照一定的规则进行分片，将数据分别存储，一定程度上解决了哨兵模式下单机存储有限的问题。
优点：高可用，配置了多主多从，可以使数据分区，去中心化，减小了单台机子的负担.
缺点：机器资源使用比较多，配置复杂。
小结
从高可用得角度考虑，使用哨兵模式和cluster模式可以防止因为redis不可用导致的缓存雪崩问题。

2.大量KEY同时失效

可以通过设置永不失效、设置不同失效时间、使用二级缓存和定时更新缓存失效时间

设置永不失效
如果所有的key都设置不失效，不就不会出现因为KEY失效导致的缓存雪崩问题了。redis设置key永远有效的命令如下：
PERSIST key
缺点：会导致redis的空间资源需求变大。
设置随机失效时间
如果key的失效时间不相同，就不会在同一时刻失效，这样就不会出现大量访问数据库的情况。
redis设置key有效时间命令如下：
Expire key
示例代码如下,通过RedisClient实现

/**
* 随机设置小于30分钟的失效时间
* @paramredisKey
* @paramvalue
*/privatevoidsetRandomTimeForReidsKey(String redisKey,String value){
//随机函数Random rand = newRandom();
//随机获取30分钟内（30*60）的随机数
int times = rand.nextInt(1800);
//设置缓存时间（缓存的key,缓存的值，失效时间：单位秒）
redisClient.setNxEx(redisKey,value,times);
}

使用二级缓存
二级缓存是使用两组缓存，1级缓存和2级缓存，同一个Key在两组缓存里都保存，但是他们的失效时间不同，这样1级缓存没有查到数据时，可以在二级缓存里查询，不会直接访问数据库。
示例代码如下：

publicstaticvoidmain(String[] args) {
CacheTest test = new CacheTest();
//从1级缓存中获取数据
String value = test.queryByOneCacheKey("key");
//如果1级缓存中没有数据，再二级缓存中查找if(StringUtils.isBlank(value)){
value = test.queryBySecondCacheKey("key");
//如果二级缓存中没有，从数据库中查找if(StringUtils.isBlank(value)){
value =test.getFromDb();
//如果数据库中也没有，就返回空if(StringUtils.isBlank(value)){
System.out.println("数据不存在!");
}else{
//二级缓存中保存数据
test.secondCacheSave("key",value);
//一级缓存中保存数据
test.oneCacheSave("key",value);
System.out.println("数据库中返回数据!");
}
}else{
//一级缓存中保存数据
test.oneCacheSave("key",value);
System.out.println("二级缓存中返回数据!");
}
}else {
System.out.println("一级缓存中返回数据!");
}
}

异步更新缓存时间
每次访问缓存时，启动一个线程或者建立一个异步任务来，更新缓存时间。
示例代码如下：

publicclassCacheRunnableimplementsRunnable {

privateClusterRedisClientAdapter redisClient;
/**
* 要更新的key
*/publicString key;

publicCacheRunnable(String key){
this.key =key;
}

@Overridepublicvoidrun() {
//更细缓存时间
redisClient.expire(this.getKey(),1800);
}

publicStringgetKey() {
return key;
}

publicvoidsetKey(String key) {
this.key = key;
}
}
publicstaticvoidmain(String[] args) {
CacheTest test = newCacheTest();
//从缓存中获取数据String value = test.getFromCache("key");
if(StringUtils.isBlank(value)){
//从数据库中获取数据
value = test.getFromDb("key");
//将数据放在缓存中
test.oneCacheSave("key",value);
//返回数据System.out.println("返回数据");
}else{
//异步任务更新缓存CacheRunnable runnable = newCacheRunnable("key");
runnable.run();
//返回数据System.out.println("返回数据");
}
}