淘宝客网站建设难度大吗,如何提高网站的点击率,建筑咨询公司是做什么的,旅游网站开发分析报告缓存穿透 问题#xff1a; 指的是客户端请求的数据在缓存中找不到#xff0c;数据库中也没有存储#xff0c;客户端还不断的发起请求。这样每次都无法在数据库查询到#xff0c;缓存中永远没有这个数据。 这样的话#xff0c;客户端一直去访问#xff0c;会给后端数据… 缓存穿透 问题 指的是客户端请求的数据在缓存中找不到数据库中也没有存储客户端还不断的发起请求。这样每次都无法在数据库查询到缓存中永远没有这个数据。 这样的话客户端一直去访问会给后端数据库带来很大压力。 解决方案 方案一将空值存储到redis中 在查询数据库后将该用户存储到redis中值存储一个null值这样下一次这个用户再来访问直接从redis中返回即可。但是为了不让这些没意义的数据一直存在占用内存将有效时间设置短点。 优点实现简单维护方便缺点 会占用更多的内存消耗造成短期的不一致 if (数据 null) { // 如果数据库中不存在 返回错误信息 存储到redis中 value设置为null,有效时间设置短点 防止出现缓存穿透两分钟 String key 用户id; stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,,2L,TimeUnit.MINUTES);
} // 判断缓存是否为 直接返回
if (.equals(数据)) {return 数据错误;
} 方案二使用布隆过滤器 客户端每次发送请求先去布隆过滤器中查询是否有没有这个数据如果有直接返回没有则去redis中查找。依次类推。 这个布隆过滤器复制了mysql中类似于字节的数据所以可能出现过滤误判的情况导致缓存穿透 优点内存占用少没有多余的key缺点 实现起来比较复杂存在误判操作 其他方案 增强id的复杂度避免被猜测id规律做好数据的基础格式校验加强用户权限校验 缓存雪崩 问题 指的是大量缓存集中在一个时间段失效或者redis服务宕机从而大量请求去访问数据库带来巨大压力。 缓存集体失效 缓存服务器宕机 这种情况比较严重 解决方案 在每个缓存的失效时间上增加一个随机值这样缓存的失效时间的重复率就会降低很难再次引起缓存集体失效的事件。【不能解决缓存服务器宕机】 其他方案 搭建redis集群提高服务的可用性 一台宕机后其他机器继续提供服务给缓存业务添加降级限流策略 限制请求的并发数量给业务添加多级缓存 添加多个缓存减少访问数据库的频率 缓存击穿 问题 对于缓存击穿也可以理解为热点key问题就是一个被高并发访问而且缓存重建业务比较复杂的key突然失效缓存中没有 数据库中有的数据这时会有无数的请求访问数据库造成数据库巨大压力。 解决方案 方案一互斥锁【加锁机制】 多个线程并发访问时先拿到的锁先去查询数据库别的线程需要等待【定时发起重试】为了保证最后因为某种原因释放锁失败所以在重建抢夺锁的时候给锁设置一个有效期做兜底方案。 优点 没有额外的内存消耗保证了数据的一致性实现起来简单缺点 没有抢到锁的线程需要等待性能受影响可能发生死锁 锁逻辑 // 获取锁
private boolean tryLock(String key){Boolean isLock stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, 1, 10L, TimeUnit.SECONDS); return BooleanUtil.isTrue(isLock);
}
// 释放锁
private void unLock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);
} 业务逻辑 // 尝试获取到互斥锁
String lockKey lock:id; boolean tryLock tryLock(lockKey);
// 判断是否获取到锁
try { if (!tryLock) {// 没有拿到锁 Thread.sleep(50); return queryShopWithBreakdown(id); } // 拿到锁 // 再次判断缓存中是否有数据,防止别的线程中途重建 String key stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); if (StrUtil.isNotBlank(key)){// 如果有数据直接返回 不需要重建 return JSONUtil.toBean(key,User.class); } // 不存在查询数据库 user getById(id); // 防止后面线程抢先 Thread.sleep(500); if (user null) {return null; } // 将返回结果存入redis中 设置有效期30分钟stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(user),30L,TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e);
}finally { // 释放锁,中途发生异常也需要释放 unLock(lockKey);
}
// 返回数据
return user; 方案二逻辑失效【热点数据】
使用逻辑失效时间并不是TTL是当前时间和过期时间相加得来。如果当前时间大于过期时间就证明数据已过期需要去更新缓存。同样需要抢夺互斥锁但是抢夺不到的直接返回之前的数据不会等待。抢夺到的开启一个新的线程负责更新缓存并重置过期时间最后释放锁。
优点线程无需等待性能较好缺点 数据短时间不能保证一致有额外的内存消耗实现起来比较复杂 重建方法
public void saveRedis(Long id,Long expire){ // 从数据库查询 User user getById(id); RedisData redisData new RedisData(); redisData.setData(user); // 当前时间和过期时间相加redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expire)); // 添加到缓存stringRedisTemplate.opsForValue().set(keyid,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
} 业务逻辑
// 判断缓存是否过期
RedisData redisdata JSONUtil.toBean(userJson, RedisData.class);
JSONObject data (JSONObject)redisdata.getData();
user JSONUtil.toBean(data, User.class);
LocalDateTime expireTime redisdata.getExpireTime();
// 过期时间是否在当前时间后面
if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){ // 没过期 return shop;
}
// 过期
// 尝试获取锁
String lockKey lock:id;
boolean isLock tryLock(lockKey);
if (!isLock){ // 没有拿到锁 直接将之前过期数据返回 return shop;
}
try { // 拿到锁 开启一个线程 new Thread(new Runnable() {Override public void run() { // 重建缓存 saveShop2Redis(id,20L); } }).start();
} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);
}finally { unLock(lockKey);
}
// 返回数据
return shop;
