一、簡介

1.1 簡介

Redis是一個用于數(shù)據(jù)緩存、消息代理、持久化存儲的內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫。Redis的特點是高性能、高并發(fā)、支持豐富的數(shù)據(jù)類型，可以實現(xiàn)多種應(yīng)用場景。

1.2 緩存預(yù)熱 穿透

緩存預(yù)熱是在系統(tǒng)開始運行之前，將數(shù)據(jù)加入緩存中。這樣在后續(xù)的請求中，可以直接從緩存中讀取數(shù)據(jù)，提高了系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。

緩存穿透是指查詢一個不存在的數(shù)據(jù)，這會導(dǎo)致大量請求直接打到數(shù)據(jù)庫上，影響數(shù)據(jù)庫的性能。緩存穿透可以通過在緩存層增加布隆過濾器等進行解決。

二、緩存預(yù)熱

2.1 緩存預(yù)熱基本原理

緩存預(yù)熱的基本原理：程序啟動或重啟的時候，將需要經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，提前加載到緩存當(dāng)中，以便后續(xù)直接讀取。

2.2 Redis 緩存預(yù)熱實現(xiàn)

2.2.1 基于數(shù)據(jù)量預(yù)熱

根據(jù)數(shù)據(jù)量的大小進行預(yù)熱，比較常見的方法是在程序啟動時，讀取所有的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)全部寫入緩存當(dāng)中，以此實現(xiàn)緩存預(yù)熱。其優(yōu)點是預(yù)熱完成后，可以避免緩存穿透；缺點是數(shù)據(jù)量大的時候，預(yù)熱的時間較長。

2.2.2 基于時間預(yù)熱

根據(jù)數(shù)據(jù)最近的更新時間和訪問頻率，對數(shù)據(jù)進行預(yù)熱。比如最近7天讀取頻率比較高的數(shù)據(jù)，在程序啟動時就可以進行預(yù)熱。其優(yōu)點是可以提高預(yù)熱效率；缺點是無法避免緩存穿透。

2.2.3 周期性預(yù)熱

周期性預(yù)熱是指定期間內(nèi)進行緩存預(yù)熱，以保證系統(tǒng)的高效性。比如每天凌晨1點進行緩存預(yù)熱，以此保證當(dāng)系統(tǒng)高峰期到來時，能夠有足夠的緩存支持。其優(yōu)點是預(yù)熱時間可控，缺點是可能不能覆蓋到所有的數(shù)據(jù)。

public class RedisCachePreheating {

    /**
     * 緩存預(yù)熱：基于數(shù)據(jù)量預(yù)熱
     */
    public void preheatByDataSize(){
        // 讀取所有數(shù)據(jù)
        List<Data> dataList = readAllData();
        for(Data data : dataList){
            // 將數(shù)據(jù)寫入緩存
            writeToCache(data);
        }
    }
  
    /**
     * 緩存預(yù)熱：基于時間預(yù)熱
     */
    public void preheatByTime(){
        // 獲取最近7天的數(shù)據(jù)列表
        List<Data> dataList = readDataByTime(7);
        for(Data data : dataList){
            // 將數(shù)據(jù)寫入緩存
            writeToCache(data);
        }
    }

    /**
     * 緩存預(yù)熱：周期性預(yù)熱
     */
    public void periodPreheat(){
        // 每隔1小時預(yù)熱一次
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                // 預(yù)熱操作，類似于preheatByDataSize()或preheatByTime()
            }
        }, 0, 60 * 60 * 1000);
    }
}

三、緩存穿透

3.1 緩存穿透基本原理

緩存穿透是指當(dāng)一個查詢不存在于緩存中，而且每次查詢也都不會被緩存時，就會直接訪問數(shù)據(jù)庫。如果出現(xiàn)大量查詢結(jié)果不存在的情況，就可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫崩潰。緩存穿透的原因可能是因為查詢的條件非常特殊或者惡意攻擊。

3.2 Redis 緩存穿透解決方案

以下是常見的 Redis 緩存穿透解決方案：

3.2.1 布隆過濾器

布隆過濾器是一種內(nèi)存型、不可逆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它使用哈希函數(shù)來判斷一個元素是否在集合中。因為它的計算量小且運行速度快，所以通常被用作解決緩存穿透和大數(shù)據(jù)去重等問題。

在 Redis 中，我們可以使用 RedisBloom 模塊來實現(xiàn)布隆過濾器。

Java 實現(xiàn)布隆過濾器的代碼示例：

// 創(chuàng)建布隆過濾器并將其添加到 Redis 中
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
RedisBloomFilter<Integer> bloomFilter = RedisBloomFilter.create(jedis, "bloom", 1000, 0.01);
bloomFilter.add(42);
// 檢查元素是否存在于集合中
bloomFilter.contains(42); // 返回 true
bloomFilter.contains(666); // 返回 false

3.2.2 緩存空對象

當(dāng)緩存查詢結(jié)果為空時，我們可以將這個空對象添加到緩存中。這樣下次同樣的查詢就會命中緩存，而不用去訪問數(shù)據(jù)庫了。

Java 實現(xiàn)緩存空對象的代碼示例：

// 查詢緩存。
Object result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(result == null) {
    // 查詢數(shù)據(jù)庫。
    result = dao.query(key);
    // 將查詢結(jié)果添加到緩存，有效期設(shè)置為 5 分鐘。
    redisTemplate.opsForValue().set(key, result, Duration.ofMinutes(5));
}

3.2.3 限流

使用限流可以防止惡意攻擊。

可以使用 Redis 的計數(shù)器和時間窗口算法來將高并發(fā)請求控制在一個較低的速率內(nèi)。

Java 實現(xiàn)簡單限流的代碼示例：

// 獲取當(dāng)前時間戳。
long now = Instant.now().getEpochSecond();
// 在 Redis 中記錄這 1 秒鐘內(nèi)的請求次數(shù)。
long current = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
// 設(shè)置有效期為 1 秒鐘。
redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.SECONDS);
if(current > maxRequests) {
    // 請求次數(shù)超限，返回失敗。
    return new Response(false, "too many requests");
} else {
    // 請求次數(shù)未超限。
    // 如果是第一個請求，設(shè)置過期時間為 1 秒鐘。
    redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "", Duration.ofSeconds(1));
    return new Response(true, "");
}

四、應(yīng)用實踐

4.1 在 Spring Boot 中使用 Redis 緩存預(yù)熱和緩存穿透解決方案

在 Spring Boot 中，我們可以使用注解來實現(xiàn)緩存預(yù)熱和緩存穿透解決方案。

首先，我們需要添加 Spring Cache 和 Redis 相關(guān)的依賴，并配置 RedisTemplate 和緩存管理器。然后，我們可以在 Service 層的方法上使用 @Cacheable 注解來開啟緩存，例如：

@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserDao userDao;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, User> redisTemplate;

    @Cacheable(value = "user", key = "#id")
    public User get(int id) {
        // 直接從數(shù)據(jù)庫中獲取用戶。
        return userDao.get(id);
    }
}

4.2 在分布式系統(tǒng)中使用 Redis 緩存預(yù)熱和緩存穿透解決方案

在分布式系統(tǒng)中，我們可以使用 Redisson 或者其他類似的分布式鎖來避免重復(fù)預(yù)熱和處理緩存穿透。

例如，我們可以在所有服務(wù)器都停止服務(wù)前，將緩存數(shù)據(jù)寫入 Redis 中，并加上分布式鎖來保證只有一個服務(wù)能夠進行預(yù)熱。另外，我們也可以使用分布式鎖來避免緩存穿透導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫崩潰等問題。

到此這篇關(guān)于Redis中緩存預(yù)熱與緩存穿透解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 緩存預(yù)熱與緩存穿透內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！