解决Redis缓存雪崩与击穿之路（redis缓存雪崩与击穿）

解决Redis缓存雪崩与击穿之路

Redis作为一款高性能的缓存数据库，被广泛应用于分布式系统中。然而，在高并发场景下，Redis的缓存雪崩、缓存击穿等问题也随之而来。本文将通过实例演示解决Redis缓存雪崩和缓存击穿问题的方法。

一、Redis缓存雪崩

Redis缓存雪崩指在某一个时间段内，大量的缓存数据失效，导致所有的请求都访问数据库，从而引起数据库崩溃的现象。造成这种情况的主要原因是缓存数据都不可用了，所有请求都去请求数据库，造成了数据库的雪崩效应。

解决Redis缓存雪崩的方法如下：

1.设置过期时间不一

可以通过在缓存数据过期时间上加上一个随机值来消除缓存失效的时间差。以Java代码为例：

private Object getData(String key) {
    Object result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (result == null) {
        // 如果缓存数据不存在，则查询数据库获得数据
        result = queryDataFromDatabase(key);
        if (result != null) {
            // 对数据进行缓存
            redisTemplate.opsForValue().set(key, result, 1, TimeUnit.HOURS);//加入随机过期时间
        }
    } else {
        // 获取随机过期时间
        int expireTime = new Random().nextInt(3600);//范围为[0,3600)
        // 对数据进行缓存并设定过期时间
        redisTemplate.opsForValue().set(key, result, 1 + expireTime, TimeUnit.HOURS);
    }
    return result;
}

通过给缓存数据加上一个随机的过期时间，可以消除在某一时间段内缓存数据集中失效的现象，避免缓存雪崩。

2.数据预热

在系统启动时，将数据加载到缓存中，不仅可以提高访问速度，还可以避免系统启动后缓存数据为空导致的雪崩效应。

3.分布式锁

分布式锁可以有效的避免缓存雪崩问题。通过加入分布式锁，保证只有一个实例能够去数据库查询数据，其他实例等待返回结果即可，不需要大规模地查询数据库。以Java代码为例：

private Object getData(String key) {
    Object result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (result == null) {
        // 获取锁
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + "_lock", 1)) {
            // 如果缓存数据不存在，则查询数据库获得数据
            result = queryDataFromDatabase(key);
            if (result != null) {
                // 对数据进行缓存
                redisTemplate.opsForValue().set(key, result, 1, TimeUnit.HOURS);
            }
            // 释放锁
            redisTemplate.delete(key + "_lock");
        } else {
            // 等待加锁的实例返回结果
            return wtAndGetResult(key);
        }
    }
    return result;
}

private Object wtAndGetResult(String key) {
    Object result = null;
    for (int i = 0; i 
        result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (result != null) {
            break;
        }
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            // 异常处理
        }
    }
    return result;
}

二、Redis缓存击穿

Redis缓存击穿指针对一个不存在的key，当有大量请求同时访问时，导致请求都直接到达数据库，增加了数据库的负担，可能会导致数据库宕机。

解决Redis缓存击穿的方法如下：

1.布隆过滤器

可以将每个key的存在与否用一个布隆过滤器（布隆过滤器的介绍可查看我的另一篇文章）进行判断，如果不存在则不查询数据库，避免了缓存被穿破的情况。以Java代码为例：

private Object getData(String key) {
    if (!bloomFilter.mightContn(key)) {
        return null;
    }
    Object result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (result == null) {
        // 获取锁
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + "_lock", 1)) {
            // 查询数据库获得数据
            result = queryDataFromDatabase(key);
            if (result != null) {
                RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
                // 将数据存入redis并加入布隆过滤器
                connection.set(redisTemplate.getKeySerializer().serialize(key), 
                    redisTemplate.getValueSerializer().serialize(result));
                bloomFilter.put(key);
                // 设置缓存过期时间
                connection.expire(redisTemplate.getKeySerializer().serialize(key), 1, TimeUnit.HOURS);
            } else {
                // 数据库不存在数据，不再加入布隆过滤器
                bloomFilter.put(key);
            }
            // 释放锁
            redisTemplate.delete(key + "_lock");
        } else {
            // 等待加锁的实例返回结果
            return wtAndGetResult(key);
        }
    }
    return result;
}

2.缓存穿透

对查询不到的数据也进行缓存，设置过期时间即可，下次访问redis时可以获得空结果，避免了缓存穿透。以Java代码为例：

private Object getData(String key) {
    Object result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (result == null) {
        // 获取锁
        if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + "_lock", 1)) {
            // 查询数据库获得数据
            result = queryDataFromDatabase(key);
            if (result != null) {
                // 对数据进行缓存，设置过期时间
                redisTemplate.opsForValue().set(key, result, 1, TimeUnit.HOURS);
            } else {
                // 数据库不存在数据，对空结果进行缓存，设置较短的过期时间
                redisTemplate.opsForValue().set(key, "", 10, TimeUnit.MINUTES);
            }
            // 释放锁
            redisTemplate.delete(key + "_lock");
        } else {
            // 等待加锁的实例返回结果
            return wtAndGetResult(key);
        }
    }
    return result;
}

三、总结

Redis缓存雪崩和缓存击穿是高并发情况下常见的问题，但是并不难以解决。对于缓存雪崩问题，可以设置过期时间不一、数据预热、分布式锁等方案实现解决；对于缓存击穿问题，可以使用布隆过滤器、缓存穿透等方案实现解决。开发人员可以根据实际情况选择相应的方案进行应用。