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Redis作为一个开源的内存数据结构存储系统#xff0c;它可以用作数据库、缓存和消息代理。在现代高并发、大数据量处理的系统中#xff0c;Redis作为缓存层的应用越来越广泛。本文将详细讲解Redis在查询、添加缓存、更新缓存、缓存预热、缓存穿透、…Redis缓存技术详解与实战
Redis作为一个开源的内存数据结构存储系统它可以用作数据库、缓存和消息代理。在现代高并发、大数据量处理的系统中Redis作为缓存层的应用越来越广泛。本文将详细讲解Redis在查询、添加缓存、更新缓存、缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等场景下的应用及解决方案并通过实例代码来加深理解。
1. 查询缓存
1.1 场景描述
在Web应用中对于读多写少的场景为了提升性能我们通常会选择将热点数据放入Redis中进行缓存。当应用需要读取数据时首先会尝试从Redis中获取如果Redis中存在该数据则直接返回否则从数据库中查询并放入Redis中。
1.2 如何使用redis
在应用程序中当需要获取某个数据项时首先会尝试从Redis缓存中获取。如果缓存中存在该数据项则直接返回给应用程序从而避免了访问后端数据库的开销。如果缓存中不存在该数据项则从数据库中获取数据并将其存储在Redis缓存中以备后用。
1.3 解决方案
import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisCache { private static final String REDIS_HOST localhost; private static final int REDIS_PORT 6379; private static Jedis jedis; static { jedis new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT); } public static String getData(String key) { String data jedis.get(key); if (data null) { // 模拟从数据库查询数据 data Data from DB; // 将数据存入Redis缓存 jedis.set(key, data); // 可以设置过期时间 jedis.expire(key, 60); // 60秒后过期 } return data; }
}2. 添加缓存
2.1 场景描述
当数据发生更新时为了保证缓存与数据库的一致性我们需要将数据同步更新到Redis中。
2.2 如何使用redis
当有新数据需要存储时可以直接将数据添加到Redis缓存中。这通常发生在数据首次被创建或修改时。将数据存储在Redis中可以使后续的数据访问更加快速。
2.3 解决方案
// 实际上在查询缓存的示例中如果Redis中没有数据就已经包含了添加缓存的逻辑
// 但为了明确说明这里再提供一个简单的添加缓存方法
public static void addData(String key, String value) { jedis.set(key, value); // 可以选择性地设置过期时间 jedis.expire(key, 60); // 60秒后过期
}3. 更新缓存
3.1 场景描述
在某些场景下我们可能需要对缓存的数据进行批量更新或定期更新。
3.2 如何使用redis
当数据发生变化时需要更新Redis缓存中的相应项以确保缓存中的数据是最新的。这可以通过简单地使用Redis的SET命令或相应的库函数来实现用新的数据值替换旧的数据值。
3.3 解决方案
public static void updateData(String key, String newValue) { // 假设newValue是新的数据值 jedis.set(key, newValue); // 可以选择性地更新过期时间 jedis.expire(key, 60); // 如果需要的话
}4. 缓存预热
4.1 场景描述
在系统启动或低峰时段为了提升后续访问的性能我们可以预先将热点数据加载到Redis缓存中。
4.2 如何使用redis
缓存预热是在系统启动或低峰时段预先加载缓存数据的过程。通过预先加载数据到缓存中可以确保在高峰时段应用程序可以更快地响应请求因为所需的数据已经在缓存中可用。缓存预热通常涉及从数据库中读取数据并将其存储在Redis缓存中。
4.3 解决方案
编写一个预热脚本在系统启动或低峰时段将预计会被频繁访问的数据加载到Redis中。
public static void warmUpCache() { // 假设我们有一个需要预热的key列表 ListString keysToWarmUp Arrays.asList(key1, key2, key3); for (String key : keysToWarmUp) { // 模拟从数据库查询数据 String data Data for key; // 将数据添加到Redis缓存中 jedis.set(key, data); // 设置过期时间如果需要 jedis.expire(key, 60 * 60 * 24); // 一天后过期 }
}5. 缓存穿透
5.1 场景描述
缓存穿透是指查询一个不存在的数据由于缓存中不存在该数据导致每次请求都会去数据库中查询从而失去缓存的意义。
5.2 如何使用redis
缓存穿透是指查询一个不存在的数据由于缓存中不存在该数据因此每次查询都会去数据库查询从而增加了数据库的负载。为了解决这个问题可以使用布隆过滤器来快速判断一个数据是否存在于Redis缓存中。如果布隆过滤器判断该数据不存在于缓存中则可以直接返回结果而无需去数据库查询。
5.3 解决方案 布隆过滤器 使用布隆过滤器来过滤掉不存在的数据减少对数据库的无效查询。 空值缓存 对于不存在的数据在Redis中缓存一个空值或特殊标记并设置一个较短的过期时间。
由于Java本身不直接支持布隆过滤器但可以使用Google的Guava库或者Redis的Bitmaps来实现类似的功能。这里仅提供一个概念性的描述。
6. 缓存雪崩
6.1 场景描述
缓存雪崩是指缓存中大量数据同时过期导致大量请求直接涌入数据库给数据库带来巨大压力。
6.2 如何使用redis
缓存雪崩是指由于大量的缓存数据同时过期导致大量的请求都去数据库查询从而增加了数据库的负载。为了解决这个问题可以采取以下几种策略
随机过期时间为缓存数据设置不同的过期时间以避免大量的缓存数据同时过期。缓存降级当缓存不可用或查询压力过大时可以临时关闭缓存查询直接返回默认数据或执行一些降级逻辑。缓存预热在系统启动或低峰时段预先加载缓存数据以减轻高峰时段的压力。
6.3 解决方案 随机过期时间 设置缓存过期时间时避免大量数据同时过期可以为每个key设置一个随机的过期时间。 降级策略 当数据库压力过大时可以暂时关闭部分非核心功能保证核心功能的正常运行。
在Java中防止缓存雪崩的策略主要是确保缓存的key不是同时过期。
// 当设置缓存过期时间时使用随机时间
public static void setWithRandomExpire(String key, String value) { int randomSeconds 60 new Random().nextInt(60 * 60); // 1分钟到1小时之间的随机时间 jedis.setex(key, randomSeconds, value);
}7. 缓存击穿
7.1 场景描述
缓存击穿是指某个热点key突然过期此时大量请求会涌入数据库导致数据库压力骤增。
7.2 如何使用redis
缓存击穿是指某个热点数据的缓存突然失效导致大量的请求都去数据库查询该数据。为了解决这个问题可以使用锁或其他同步机制来确保只有一个请求去数据库查询数据而其他请求则等待第一个请求返回数据并更新缓存。这样其他请求就可以直接从缓存中获取数据而无需再去数据库查询。
7.3 解决方案 互斥锁 在访问缓存之前使用互斥锁如Redis的SETNX命令来确保只有一个请求能够去数据库中查询数据其他请求则等待该请求将数据加载到缓存中。 热点数据永不过期 对于某些热点数据可以设置其永不过期或者设置一个较长的过期时间。
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class CacheWithLock { private static final ReentrantLock lock new ReentrantLock(); public static String getDataWithLock(String key) { String data jedis.get(key); if (data null) { lock.lock(); try { // 再次检查防止其他线程已经加载了数据 data jedis.get(key); if (data null) { // 模拟从数据库查询数据 data Data from DB with lock; // 将数据存入Redis缓存 jedis.set(key, data); // 设置过期时间 jedis.expire(key, 60); } } finally { lock.unlock(); } } return data; }
}
