キャッシュ ブレークダウン
キャッシュ ブレークダウンとの違いは、キャッシュ ブレークダウンは、キャッシュには存在しないがデータベースに存在するホット データを指すことです。
例: ホームページ上のホットなニュース、同時アクセス数が非常に多いホットなデータ、キャッシュの有効期限が切れて失敗すると、サーバーは DB にクエリを実行します。このとき、同時アクセス数が多ければ、 DB に対してクエリが実行されると、DB は即座に圧倒される可能性があります。
以下に示すような簡単な図を描きました:
解決策: DB クエリと分散ロック。
ロックが解除された状況
問題を解決する前に、まず未処理のコードと動作状況を確認します。
製品 ID に基づいて製品の詳細コードをクエリします
Redis キャッシュをクリアし、同時アクセス テスト用に 5 つのスレッドを開きます。コードは次のとおりです。
DB へのクエリは 1 回だけ行われ、次の 4 つのクエリは Redis キャッシュからフェッチされると予想していましたが、結果はは:
分散ロックはなく、結果は期待通りですが、コンテナは DB に多大な負荷をかけます。
単一サーバーの場合は、Java の同期ロックを直接使用してください。
残念ながら、通常はクライアントがクラスターをデプロイすると、Java の同期ロックは分散ロックを実装できません。
Redis 分散ロックはキャッシュの故障を解決します
Java の組み込みロックは単一のマシンにのみ適用でき、分散することはできません。これは Redis を使用して実現できます。ロック###。
#分散ロックを追加した後のコード//根据ID查询商品
@GetMapping("/{id}")
public R id(@PathVariable String id){
//先查Redis缓存
Object o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
if (o != null) {
//命中缓存
System.err.println("id:"+id+",命中redis缓存...");
return R.success(o);
}
//缓存未命中 查询数据库
String lockKey = "lock" + id;
//加锁,10s后过期
for (;;) {
if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, System.currentTimeMillis(), 10L, TimeUnit.SECONDS)) {
//加锁成功的线程,再次检查
o = redisTemplate.opsForValue().get(id);
if (o != null) {
//命中缓存
System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:"+id+",命中redis缓存...");
//释放锁
redisTemplate.delete(lockKey);
return R.success(o);
}
//仍未命中
System.err.println("Thread:" + Thread.currentThread().getName() + ",id:" + id + ",查询DB...");
Goods goods = goodsMapper.selectById(id);
//结果存入Redis
redisTemplate.opsForValue().set(id, goods);
//释放锁
redisTemplate.delete(lockKey);
return R.success(goods);
}
//竞争不到锁,暂时让出CPU资源
Thread.yield();
}
}
以上がRedis 分散ロックがキャッシュの破損を防ぐ方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

useredisinsteadofatraditationaldatabase whenyourapplicationreassandreal-timedataprocessing、suteasforcaching、sessionmanagement、orreal-timeanalytics.redisexcelsin:1)キャッシング、削減loadonprimarydatabases;

Redisは、高性能と柔軟性のためにSQLデータベースを超えています。 1)Redisは、メモリストレージを介して非常に速い読み取りおよび書き込み速度を実現します。 2)複雑なデータ処理に適したリストやコレクションなど、さまざまなデータ構造をサポートしています。 3)シングルスレッドモデルは開発を簡素化しますが、高い並行性はボトルネックになる可能性があります。

Redisは、並行性が高く、遅延の低いシナリオの従来のデータベースよりも優れていますが、複雑なクエリやトランザクション処理には適していません。 1.Redisは、メモリストレージ、高速読み取り速度、および高い並行性と低遅延の要件に適しています。 2.従来のデータベースは、ディスクに基づいており、複雑なクエリとトランザクション処理をサポートし、データの一貫性と永続性が強い。 3. Redisは、従来のデータベースのサプリメントまたは代替品として適していますが、特定のビジネスニーズに応じて選択する必要があります。

redisisahigh-performancein-memorydatastructurturturestorettorethatedcelsinsinsinsversility.1)itsupportsvariousdatastructureslikestrings、lists、andsets.2)redisisaninmorydatabasewithpersistenceoptions、daturing datasafety.3)

Redisは主にデータベースですが、単なるデータベース以上のものです。 1.データベースとして、Redisは持続性をサポートし、高性能のニーズに適しています。 2。キャッシュとして、Redisはアプリケーションの応答速度を改善します。 3。メッセージブローカーとして、Redisはリアルタイム通信に適したPublish-Subscribeモードをサポートしています。

redisisamultifaCetedTooltoToolvesSasadatabase、server、andmore。

Redisisanopen-Source、In-MemoryDatastructurestoreStoreSadatabase、Cache、AndmessageBroker、ExcellingInspeedandversatility.ItisisWidely-susederCaching、Real-Timeanalytics、Session Management、AndleaderboardsdueTotutsuptorututrututrututruturturturturturturesturesaddataacys

Redisは、データベース、キャッシュ、メッセージブローカーとして使用されるオープンソースメモリデータ構造ストレージであり、高速応答と高い並行性が必要なシナリオに適しています。 1.Redisはメモリを使用してデータを保存し、マイクロ秒の読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2.文字列、リスト、コレクションなどのさまざまなデータ構造をサポートします。3。Redisは、RDBおよびAOFメカニズムを介してデータの持続性を実現します。 4.シングルスレッドモデルと多重化テクノロジーを使用して、リクエストを効率的に処理します。 5.パフォーマンス最適化戦略には、LRUアルゴリズムとクラスターモードが含まれます。


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