本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识,主要介绍三种缓存问题,也就是缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的相关内容,希望对大家有帮助。
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一、Redis缓存的应用
在我们的实际业务场景中,Redis 一般和其他数据库搭配使用,用来减轻后端数据库的压力,比如和关系型数据库 MySQL 配合使用。
Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来,比如热点数据,这样当用户来访问的时候,就不需要到 MySQL 中去查询了,而是直接获取 Redis 中的缓存数据,从而降低了后端数据库的读取压力。
如果说用户查询的数据 Redis 没有,此时用户的查询请求就会转到 MySQL 数据库,当 MySQL 将数据返回给客户端时,同时会将数据缓存到 Redis 中,这样用户再次读取时,就可以直接从 Redis 中获取数据。流程图如下所示:
当然,我们在使用Redis作为缓存数据库的过程中也并不是总能一帆风顺,我们会遇到常见的三种缓存问题:
- 缓存穿透
- 缓存击穿
- 缓存雪崩
二、缓存穿透
2.1 介绍
缓存穿透是指当用户查询某个数据时,Redis 中不存在该数据,也就是缓存没有命中,此时查询请求就会转向持久层数据库 MySQL,结果发现 MySQL 中也不存在该数据,MySQL 只能返回一个空对象,代表此次查询失败。如果这种类请求非常多,或者用户利用这种请求进行恶意攻击,就会给 MySQL 数据库造成很大压力,甚至于崩溃,这种现象就叫缓存穿透。
2.2 解决方案
缓存空对象
当 MySQL 返回空对象时, Redis 将该对象缓存起来,同时为其设置一个过期时间。当用户再次发起相同请求时,就会从缓存中拿到一个空对象,用户的请求被阻断在了缓存层,从而保护了后端数据库,但是这种做法也存在一些问题,虽然请求进不了 MSQL,但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。
布隆过滤器
首先将用户可能会访问的热点数据的所有key存储在布隆过滤器中(也称缓存预热),当有一个用户请求时会先经过布隆过滤器,布隆过滤器会判断请求的key是否存在,若不存在,那么该请求将直接被拒绝,否则将继续执行查询,先前往缓存中查询,缓存没有的话再前往数据库中查询。相较于第一种方法,用布隆过滤器方法更为高效、实用。其流程示意图如下:
缓存预热:是指系统启动时,提前将相关的数据加载到 Redis 缓存系统中。这样避免了用户请求的时再去加载数据。
2.3 解决方案的比较
两种方案都可以解决缓存穿透的问题,但其使用的场景却不同:
缓存空对象:适用于空数据的key数量有限、key重复请求概率较高的场景。
布隆过滤器:适用于空数据的key各不相同、key重复请求概率较低的场景。
三、缓存击穿
3.1 介绍
缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在,但是后端数据库却存在,这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。比如一个热点数据 key,它无时无刻都在接受大量的并发访问,如果某一时刻这个 key 突然失效了,就致使大量的并发请求进入后端数据库,导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。
3.2 解决方案
改变过期时间
设置热点数据永不过期。
分布式锁
采用分布式锁的方法,重新设计缓存的使用方式,过程如下:
- 上锁:当我们通过 key 去查询数据时,首先查询缓存,如果没有,就通过分布式锁进行加锁,第一个获取锁的进程进入后端数据库查询,并将查询结果缓到Redis 中。
- 解锁:当其他进程发现锁被某个进程占用时,就进入等待状态,直至解锁后,其余进程再依次访问被缓存的 key。
3.3 解决方案的比较
永远不过期 :这种方案由于没有设置真正的过期时间,实际上已经不存在热点 key 产生的一系列危害,但是会存在数据不一致的情况,同时代码复杂度会增大。
互斥锁:这种方案思路比较简单,但是存在一定的隐患,如果构建缓存过程出现问题或者时间较长,可能会存在死锁和线程池阻塞的风险,但是这种方法能够较好的降低后端存储负载并在一致性上做的比较好。
四、缓存雪崩
4.1 介绍
缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时过期,而此时数据访问量又非常大,从而导致后端数据库压力突然暴增,甚至会挂掉,这种现象被称为缓存雪崩。它和缓存击穿不同,缓存击穿是在并发量特别大时,某一个热点 key 突然过期,而缓存雪崩则是大量的 key 同时过期,因此它们根本不是一个量级。
4.2 解决方案
处理过期
缓存雪崩和缓存击穿有相似之处,所以也可以采用热点数据永不过期的方法,来减少大批量的 key 同时过期。再者就是为 key 设置随机过期时间,避免 key 集中过期。
redis高可用
一台Redis可能会因为雪崩而挂掉,那么可以多增设几台Redis,搭建集群,如果一台挂掉之后,其他的还可以继续工作。
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以上是一起聊聊Redis三种缓存问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Redis与其他数据库相比,具有以下独特优势:1)速度极快,读写操作通常在微秒级别;2)支持丰富的数据结构和操作;3)灵活的使用场景,如缓存、计数器和发布订阅。选择Redis还是其他数据库需根据具体需求和场景,Redis在高性能、低延迟应用中表现出色。

Redis在数据存储和管理中扮演着关键角色,通过其多种数据结构和持久化机制成为现代应用的核心。1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等数据结构,适用于缓存和复杂业务逻辑。2)通过RDB和AOF两种持久化方式,Redis确保数据的可靠存储和快速恢复。

Redis是一种NoSQL数据库,适用于大规模数据的高效存储和访问。1.Redis是开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构。2.它提供极快的读写速度,适合缓存、会话管理等。3.Redis支持持久化,通过RDB和AOF方式确保数据安全。4.使用示例包括基本的键值对操作和高级的集合去重功能。5.常见错误包括连接问题、数据类型不匹配和内存溢出,需注意调试。6.性能优化建议包括选择合适的数据结构和设置内存淘汰策略。

Redis在现实世界中的应用包括:1.作为缓存系统加速数据库查询,2.存储Web应用的会话数据,3.实现实时排行榜,4.作为消息队列简化消息传递。Redis的多功能性和高性能使其在这些场景中大放异彩。

Redis脱颖而出是因为其高速、多功能性和丰富的数据结构。1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等数据结构。2)它通过内存存储数据,支持RDB和AOF持久化。3)从Redis6.0开始引入多线程处理I/O操作,提升了高并发场景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。

Redis的数据模型和结构包括五种主要类型:1.字符串(String):用于存储文本或二进制数据,支持原子操作。2.列表(List):有序元素集合,适合队列和堆栈。3.集合(Set):无序唯一元素集合,支持集合运算。4.有序集合(SortedSet):带分数的唯一元素集合,适用于排行榜。5.哈希表(Hash):键值对集合,适合存储对象。


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