居安思危Redis读取的优势（Redis 读多写少）

居安思危，这句话源自春秋时期的思想家苏秦，比喻要尊重安全，时刻准备应对危机。随着互联网的发展和研究进步，同样也适用于我们的redis读取操作，每一次读取都要加入安全防护，因为可能存在各种不可预知的危险。

就Redis读取而言，首先要做好缓存击穿处理，避免因缓存击穿而造成大量没有缓存命中的数据库访问，进而出现读写压力瞬间猛然增大的情况。具体做法是，可以采用了分布式锁的机制，在一定的时间内，当有一个用户请求对同一个key进行读取操作时，其他请求会阻塞，直到超时或者刚刚获取了锁的请求释放key，这样就避免了大量的击穿现象。具体的实现代码示例如下：

//锁的唯一标识
String lockKey = "business_lock";
//获取表示锁的key
String lockVal = randomVal();
//锁的超时时间（毫秒）
int timeout = 10 * 1000;
//设置锁并获取锁是否被设置成功
boolean setOk = setLock.setNX(lockKey, lockVal, timeout);
if (setOk) {
  // 设置锁成功，执行业务处理
  doSomething();
  //释放锁
  String retVal = getValue(lockKey);
  if (lockVal.equals(retVal)) {
    //解锁成功
    deleteKey(lockKey);
  }
}

针对Redis读取操作，这也要加入熔断机制，因为Redis服务有可能出现异常状况，导致无法正常的读取数据，在短时间内大量业务请求集中导致Redis雪崩。熔断机制的实现方式是，当Redis读取的5次失败都会，触发熔断保护机制，中断原有连接和请求，直接转入熔断执行逻辑，代码实现如下：

//计数字段key
String count_key = "count_key";
//最大失败次数
int MAX_FL_NUM = 5;
//最大重试时间（秒）
int MAX_TRY_TIME = 10;
//获取Redis计数
int count = getValue(count_key);
//如果达到最大失败次数或者超过最大重试时间，就进行熔断
if (count >= MAX_FL_NUM || System.currentTimeMillis() - startTime > MAX_TRY_TIME * 1000) {
  //触发熔断
  System.out.println("熔断处理");
  return;
}
//尝试从Redis读取
try {
 // 读取操作
  Object object = readDataFromRedis(key);
  //操作成功，计数回归0
  setValue(count_key, 0);
  //处理结果
  processData(object);
 } catch (Exception e) {
  //计数加1
  incrInt(count_key);
  System.out.println("重试中");
  //重试
  readRedisRetry();
 }

我们要引入缓存雪崩保护机制，缓存雪崩，是指同时大量缓存失效，造成请求同时大量打到后台DB，造成数据库瞬时压力猛增，会造成服务不可用的情况，所以引入此机制就能有效的保护其中的安全。缓存雪崩机制的实现方式是，当Redis缓存访问数量突然增大时，通过一定的规则，逐步让请求慢慢的进入DB的访问，来缓解DB的访问压力，代码如下：

//判断访问量
String countKey = "access_count";
//假设最大并发数为10
int MAX_CONCURENCY = 10;
int count = getValue(countKey);
if (count > MAX_CONCURENCY) {
  //访问量大于最大并发数，采用缓存降级处理
  return readDataFromDb();
} else {
  //返回缓存
  return readDataFromRedis(key);
}

居安思危，对于Redis