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Java学习 - Redis缓存问题与优化

时间:2025/7/11 14:55:15来源:https://blog.csdn.net/paofuluolijiang/article/details/139969775 浏览次数:0次

缓存收益与成本

  • 收益
    • 加速读写
    • 降低后端、持久层的负载和压力
  • 成本
    • 可能导致数据不一致
    • 代码运维成本
    • redis节点运维成本

缓存更新策略

策略一致性维护成本介绍
LRU/LIRS算法剔除最差剔除最近最少使用的数据
超时剔除较差定时删除、惰性删除
主动更新最好持久层更新,缓存层也更新

缓存粒度

  • 缓存粒度概念

    • 缓存中数据存储的规模
    • 全部存储、部分存储
  • 全部存储、部分存储对比

    存储方式通用性占用空间代码维护
    部分存储
    全部存储

缓存雪崩

  • 缓存雪崩概念
    • 由于缓存层宕机了,导致前端流量全部涌向持久层
    • 从而造成连锁反应,持久层也宕机了
  • 缓存雪崩解决方法
    • 使用redis-sentinel和redis-cluster增强redis的高可用性
    • 提前演练

缓存无底洞

  • 缓存无底洞概念
    • 当缓存集群中机器过多,且数据部分太分散时
    • 如果客户端的一个命令,需要从多个节点中获取数据才能完成
    • 那么可能由于网络传输的问题,导致机器越多,执行越慢
  • 缓存无底洞解决
    • 减少网络请求的次数
    • 降低网络请求带来的消耗,比如加入连接池等等

缓存穿透

  • 缓存穿透概念

    • 大量的请求不命中,既不命中redis也不命中持久层

    • 示意图

      在这里插入图片描述

  • 缓存穿透产生原因

    • 业务代码有问题,使用户请求一些不存在或不能访问的数据
    • 恶意攻击,爬虫
  • 缓存穿透发现

    • 响应请求的时间
    • 查看日志记录
  • 缓存穿透解决方法

    • 方法1:缓存空对象

      • 原理:当请求一个不存在的数据时,在redis层存储一个空对象

        在这里插入图片描述

      • 缺点:占用更多的空间;可能导致数据不一致

    • 方法2:布隆过滤器

      • 原理:使用布隆过滤器
      • 缺点:很难设计和使用

热点key重建

  • 热点key重建概念

    • 当一个数据突然成为热点时(比如微博的热点),且整个数据之前并没有在缓存时
    • 由于服务器是高并发的,所以可能会有多个线程都进行将热点数据写入缓存的操作
    • 这样很多的重复操作会带来非常大的性能消耗
  • 热点key解决方法

    • 使用互斥锁
      • 原理:一个线程在准备重建时进行加锁,则其他线程不能再重建
      • 缺点:可能导致大量的线程在等待
    • 永远不过期策略
      • 【不懂】
  • 两种方法对比

    方案优点缺点
    互斥锁思路简单;保持一致性存在死锁风险;可能很多线程等待
    永远不过期策略杜绝很多线程等待问题不保证一致性
关键字:Java学习 - Redis缓存问题与优化

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