Redis使用场景常见问题
缓存
缓存三兄弟(穿透,击穿,雪崩)
双写一致
持久化
数据过期策略
数据淘汰策略
分布式锁
setnx,redisson
消息队列,延迟队列
…
解决Redis缓存穿透问题
缓存穿透问题
请求->redis缓存->mysql数据库
当一个新请求到来时,先会访问redis缓存寻找数据,如果在缓存中没有找到数据,就会去数据库中寻找,找到后将数据缓存到redis
当查询一个不存在的数据时,数据库中找不到数据,也就不会在缓存中写入,即导致每次请求都会查找数据库
如果出现大量的类似请求,就会频繁地冲击数据库,导致数据库宕机(攻击)
缓存传透简而概之就是请求穿透了redis缓存直接冲击数据库
缓存穿透的解决方案
缓存空数据
即使查询数据库返回的数据为空,仍然对这个空结果进行缓存
这种方法虽然简单,但是存在问题
首先是消耗内存,即使查询不存在的数据也进行缓存
其次是可能出现不一致的问题
当数据库中的不存在的数据被赋值时,缓存中的数据仍然为空,即数据库和缓存数据不一致
布隆过滤器
在向redis查询数据之前,会先查询布隆过滤器
如果在布隆过滤器中不存在,那就会直接返回
在缓存预热时,需要先预热布隆过滤器
bitmap(位图)
一个以bit为单位的数组,数组中的每个单元只能存储二进制数0或1
存储数据:
每个数据通过三个不同的hash函数获取hash值,根据hash值的计算结果将数组的对应位置改为1
每次查询时,使用相同的hash函数进行计算,如果相同的数组位置都为1即代表存在,可以放行,如果不存在就直接返回
数组越大误判率越低,数组越小误判率越高
一般在5%以内,数据库可以接受
RBloomFilter<String> bloomFilter
bloomFilter.tryInit(size,0.05);
//在布隆过滤器初始化数据,误判率设置为0.05
