Redis从入门到放弃(11):雪崩、击穿、穿透
阅读原文时间:2023年08月29日阅读:5

Redis作为一款高性能的缓存数据库,为许多应用提供了快速的数据访问和存储能力。然而,在使用Redis时,我们不可避免地会面对一些常见的问题,如缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿。本文将深入探讨这些问题的本质,以及针对这些问题的解决方案。

2.1、问题描述

  • 在某个时间点,缓存中的大量数据同时过期失效。

  • Redis宕机。

    因以上两点导致大量请求直接打到数据库,从而引发数据库压力激增,甚至崩溃的现象。

2.2、解决方案

  1. 将 redis 中的 key 设置为永不过期,或者TTL过期时间间隔开

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class RedisExpirationDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        // Key for caching
        String key = "my_data_key";
        String value = "cached_value";
    
        int randomExpiration = (int) (Math.random() * 60) + 1; // Random value between 1 and 60 seconds
        jedis.setex(key, randomExpiration, value);//设置过期时间
    
        jedis.set(hotKey, hotValue);//永不过期
    
        // Retrieving data
        String cachedValue = jedis.get(key);
        System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
    
        // Closing the connection
        jedis.close();
    }
    }
  2. 使用 redis 缓存集群,实现主从集群高可用

    《Redis从入门到放弃(9):集群模式》

  3. ehcache本地缓存 + redis 缓存

    import org.ehcache.Cache;
    import org.ehcache.CacheManager;
    import org.ehcache.config.builders.CacheConfigurationBuilder;
    import org.ehcache.config.builders.CacheManagerBuilder;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class EhcacheRedisDemo {
        public static void main(String[] args) {
            // Configure ehcache
            CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().build();
            cacheManager.init();
            Cache<String, String> localCache = cacheManager.createCache("localCache",
                    CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class));
        // Configure Redis
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    
        String key = "data_key";
        String value = "cached_value";
    
        // Check if data is in local cache
        String cachedValue = localCache.get(key);
        if (cachedValue != null) {
            System.out.println("Value from local cache: " + cachedValue);
        } else {
            // Retrieve data from Redis and cache it locally
            cachedValue = jedis.get(key);
            if (cachedValue != null) {
                System.out.println("Value from Redis: " + cachedValue);
                localCache.put(key, cachedValue);
            } else {
                System.out.println("Data not found.");
            }
        }
    
        // Closing connections
        jedis.close();
        cacheManager.close();
    }
    }
  4. 限流降级

    限流降级需要结合其他工具和框架来实现,比如 Sentinel、Hystrix 等。

3.1、问题描述

缓存穿透指的是恶意或者非法的请求,其请求的数据在缓存和数据库中均不存在,由于大量的请求导致直接打到数据库,造成数据库负载过大。

3.2、解决方案

  1. 使用布隆过滤器:布隆过滤器是一种数据结构,用于快速判断一个元素是否存在于集合中。部署在Redis的前面,去拦截数据,减少对Redis的冲击,将所有可能的查询值都加入布隆过滤器,当一个查询请求到来时,先经过布隆过滤器判断是否存在于缓存中,避免不必要的数据库查询。

    import com.google.common.hash.BloomFilter;
    import com.google.common.hash.Funnels;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class BloomFilterDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        // Create and populate a Bloom Filter
        int expectedInsertions = 1000;
        double falsePositiveRate = 0.01;
        BloomFilter&lt;String&gt; bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), expectedInsertions, falsePositiveRate);
    
        String key1 = "data_key_1";
        String key2 = "data_key_2";
        String key3 = "data_key_3";
    
        bloomFilter.put(key1);
        bloomFilter.put(key2);
    
        // Check if a key exists in the Bloom Filter before querying the database
        String queryKey = key3;
        if (bloomFilter.mightContain(queryKey)) {
            String cachedValue = jedis.get(queryKey);
            if (cachedValue != null) {
                System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
            } else {
                System.out.println("Data not found in cache.");
            }
        } else {
            System.out.println("Data not found in Bloom Filter.");
        }
    
        // Closing the connection
        jedis.close();
    }
    }
  2. 缓存空值:如果某个查询的结果在数据库中确实不存在,也将这个空结果缓存起来,但设置一个较短的过期时间,防止攻击者频繁请求同一不存在的数据。

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class CacheEmptyValueDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String emptyKey = "empty_key";
        String emptyValue = "EMPTY";
    
        // Cache an empty value with a short expiration time
        jedis.setex(emptyKey, 10, emptyValue);
    
        // Check if the key exists in the cache before querying the database
        String queryKey = "nonexistent_key";
        String cachedValue = jedis.get(queryKey);
        if (cachedValue != null) {
            if (cachedValue.equals(emptyValue)) {
                System.out.println("Data does not exist in the database.");
            } else {
                System.out.println("Cached Value: " + cachedValue);
            }
        } else {
            System.out.println("Data not found in cache.");
        }
    
        // Closing the connection
        jedis.close();
    }
    }
  3. 非法请求限制

    对非法的IP或账号进行请求限制。

    异常参数校验,如id=-1、参数空值。

4.1、问题描述

缓存击穿指的是一个查询请求针对一个在数据库中存在的数据,但由于该数据在某一时刻过期失效,导致请求直接打到数据库,引发数据库负载激增。

4.2、解决方案

  1. 热点数据永不过期:和缓存雪崩类似,将热点数据设置为永不过期,避免核心数据在短时间内失效。

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class HotDataNeverExpireDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String hotKey = "hot_data_key";
        String hotValue = "hot_cached_value";
    
        // Set the hot key with no expiration
        jedis.set(hotKey, hotValue);
    
        // Retrieving hot data
        String hotCachedValue = jedis.get(hotKey);
        System.out.println("Hot Cached Value: " + hotCachedValue);
    
        // Closing the connection
        jedis.close();
    }
    }
  2. 使用互斥锁:在缓存失效时,使用互斥锁来防止多个线程同时请求数据库,只有一个线程可以去数据库查询数据,其他线程等待直至数据重新缓存。

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class MutexLockDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String mutexKey = "mutex_key";
        String mutexValue = "locked";
    
        // Try to acquire the lock
        Long lockResult = jedis.setnx(mutexKey, mutexValue);
        if (lockResult == 1) {
            // Lock acquired, perform data regeneration here
            System.out.println("Lock acquired. Generating cache data...");
    
            // Simulating regeneration process
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            // Release the lock
            jedis.del(mutexKey);
            System.out.println("Lock released.");
        } else {
            System.out.println("Lock not acquired. Another thread is regenerating cache data.");
        }
    
        // Closing the connection
        jedis.close();
    }
    }
  3. 异步更新缓存:在缓存失效之前,先异步更新缓存中的数据,保证数据在过期之前已经得到更新。

    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    import java.util.concurrent.CompletableFuture;
    
    public class AsyncCacheUpdateDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String key = "data_key";
        String value = "cached_value";
    
        // Set initial cache
        jedis.setex(key, 60, value);
    
        // Simulate data update
        CompletableFuture&lt;Void&gt; updateFuture = CompletableFuture.runAsync(() -&gt; {
            try {
                Thread.sleep(3000); // Simulate time-consuming update
                String updatedValue = "updated_value";
                jedis.setex(key, 60, updatedValue);
                System.out.println("Cache updated asynchronously.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
    
        // Do other work while waiting for the update
        System.out.println("Performing other work while waiting for cache update...");
    
        // Wait for the update to complete
        updateFuture.join();
    
        // Retrieve updated value
        String updatedCachedValue = jedis.get(key);
        System.out.println("Updated Cached Value: " + updatedCachedValue);
    
        // Closing the connection
        jedis.close();
    }
    }

在使用Redis时,缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿是常见的问题,但通过合理的设置缓存策略、使用数据结构和锁机制,以及采用异步更新等方法,可以有效地减少甚至避免这些问题的发生。因此,在入门Redis后,不应因为这些问题而轻易放弃,而是应当深入了解并采取相应的解决方案,以充分发挥Redis在提升应用性能方面的优势。

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