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缓存穿透缓存雪崩缓存击穿Redis 连接池耗尽Redis 序列化问题总结 1. 缓存穿透
问题描述
缓存穿透是指查询一个不存在的数据#xff0c;由于缓存中没有该数据#xff0c;请求会直接打到数据库上#xff0c;导致数据库压力过大。
解决方案
缓存空值#xff1a;即使…目录
缓存穿透缓存雪崩缓存击穿Redis 连接池耗尽Redis 序列化问题总结 1. 缓存穿透
问题描述
缓存穿透是指查询一个不存在的数据由于缓存中没有该数据请求会直接打到数据库上导致数据库压力过大。
解决方案
缓存空值即使查询的数据不存在也将空值缓存起来并设置一个较短的过期时间。布隆过滤器在查询缓存之前先通过布隆过滤器判断数据是否存在。
示例代码
Service
public class UserService {Autowiredprivate RedisTemplateString, Object redisTemplate;public User getUserById(Long id) {String key user: id;// 从缓存中获取数据User user (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (user ! null) {return user;}// 缓存中不存在查询数据库user userRepository.findById(id).orElse(null);if (user null) {// 缓存空值设置较短的过期时间redisTemplate.opsForValue().set(key, null, 60, TimeUnit.SECONDS);} else {// 缓存查询结果redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 1, TimeUnit.HOURS);}return user;}
}2. 缓存雪崩
问题描述
缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效导致所有请求都打到数据库上造成数据库压力过大甚至崩溃。
解决方案
设置不同的过期时间为缓存数据设置随机的过期时间避免大量缓存同时失效。使用分布式锁在缓存失效时使用分布式锁保证只有一个线程去加载数据。
示例代码
Service
public class ProductService {Autowiredprivate RedisTemplateString, Object redisTemplate;Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;public Product getProductById(Long id) {String key product: id;Product product (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (product ! null) {return product;}// 使用分布式锁防止缓存击穿RLock lock redissonClient.getLock(lock: key);try {lock.lock();// 双重检查防止其他线程已经加载了数据product (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (product ! null) {return product;}// 查询数据库product productRepository.findById(id).orElse(null);if (product ! null) {// 设置随机的过期时间int expireTime 3600 new Random().nextInt(600); // 1小时 随机10分钟redisTemplate.opsForValue().set(key, product, expireTime, TimeUnit.SECONDS);}} finally {lock.unlock();}return product;}
}3. 缓存击穿
问题描述
缓存击穿是指某个热点数据在缓存中失效后大量请求同时打到数据库上导致数据库压力过大。
解决方案
使用互斥锁在缓存失效时使用互斥锁保证只有一个线程去加载数据。永不过期策略对热点数据设置永不过期通过后台任务定期更新缓存。
示例代码
Service
public class HotDataService {Autowiredprivate RedisTemplateString, Object redisTemplate;public String getHotData() {String key hot_data;String data (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (data ! null) {return data;}// 使用 Redis 的 SETNX 实现互斥锁String lockKey lock: key;boolean locked redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, locked, 10, TimeUnit.SECONDS);if (locked) {try {// 双重检查data (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);if (data ! null) {return data;}// 模拟从数据库加载热点数据data loadHotDataFromDB();redisTemplate.opsForValue().set(key, data, 1, TimeUnit.HOURS);} finally {// 释放锁redisTemplate.delete(lockKey);}} else {// 未获取到锁等待重试try {Thread.sleep(100);return getHotData(); // 重试} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}return data;}private String loadHotDataFromDB() {// 模拟数据库查询return hot_data_from_db;}
}4. Redis 连接池耗尽
问题描述
在高并发场景下Redis 连接池可能会被耗尽导致请求失败。
解决方案
增加连接池大小根据实际需求调整连接池的最大连接数。优化连接使用确保每次操作 Redis 后及时释放连接。
示例代码
在 application.yml 中配置连接池
spring:redis:host: localhostport: 6379lettuce:pool:max-active: 50 # 最大连接数max-idle: 10 # 最大空闲连接数min-idle: 5 # 最小空闲连接数5. Redis 序列化问题
问题描述
默认情况下Spring Boot 使用 JdkSerializationRedisSerializer 进行序列化可能导致存储的数据不易阅读或兼容性问题。
解决方案
使用更高效的序列化方式如 Jackson2JsonRedisSerializer 或 StringRedisSerializer。
示例代码
Configuration
public class RedisConfig {Beanpublic RedisTemplateString, Object redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {RedisTemplateString, Object template new RedisTemplate();template.setConnectionFactory(factory);// 使用 Jackson2JsonRedisSerializer 序列化值Jackson2JsonRedisSerializerObject serializer new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);template.setValueSerializer(serializer);template.setHashValueSerializer(serializer);// 使用 StringRedisSerializer 序列化键template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());return template;}
}6. 总结
在 Spring Boot 项目中使用 Redis 时可能会遇到缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、连接池耗尽以及序列化等问题。通过合理的缓存策略、分布式锁、连接池配置和序列化方式可以有效解决这些问题提升系统的稳定性和性能。希望本文的解决方案和示例代码能帮助到你
