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redis缓存雪崩和缓存击穿

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 缓存雪崩

解决方案:

缓存击穿

​解决方案


 缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。

解决方案:

u 给不同的 Key TTL 添加随机值
u 利用 Redis 集群提高服务的可用性
u 给缓存业务添加降级限流策略
u 给业务添加多级缓存

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

解决方案

        1.互斥锁

        2.逻辑过期

互斥锁和逻辑回归的优缺点 

互斥锁:

        优点:

没有额外的内存消耗
保证一致性
实现简单

         缺点:

线程需要等待,性能受影响
可能有死锁风险

逻辑回归:

        优点:

线程无需等待,性能较好

         缺点:

不保证一致性
有额外内存消耗
实现复杂

 使用互斥锁的形式解决缓存击穿

 public Shop queryWithMutex(Long id) throws InterruptedException {String key = CACHE_SHOP_KEY + id;//1.从redis中查询店铺缓存String jsonShop = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在if (StrUtil.isNotBlank(jsonShop)) {//3.存在,直接返回return JSONUtil.toBean(jsonShop, Shop.class);}if ("".equals(jsonShop)) {return null;}//4.不存在,重建缓存//4.1  获取互斥锁//shop为实体类Shop shop = null;try {Boolean isLock = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);//4.2 判断是否获取成功if (!isLock) {//4.3 失败,则休眠并重试Thread.sleep(50);return queryWithPassThrough(id);}//4.4 成功,根据id查询数据库shop = getById(id);//5. 不存在 返回错误if (shop == null) {// 将空值放入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}// 6. 存在 写入 redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {//7.释放互斥锁unLock(LOCK_SHOP_KEY + id);}//8.返回return shop;}

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