Redis中缓存预热与缓存穿透解决方案
作者：格林希尔
一、简介
1.1 简介
Redis是一个用于数据缓存、消息代理、持久化存储的内存型数据库。Redis的特点是高性能、高并发、支持丰富的数据类型，可以实现多种应用场景。
1.2 缓存预热 穿透
缓存预热是在系统开始运行之前，将数据加入缓存中。这样在后续的请求中，可以直接从缓存中读取数据，提高了系统的性能和响应速度。
缓存穿透是指查询一个不存在的数据，这会导致大量请求直接打到数据库上，影响数据库的性能。缓存穿透可以通过在缓存层增加布隆过滤器等进行解决。
二、缓存预热
2.1 缓存预热基本原理
缓存预热的基本原理：程序启动或重启的时候，将需要经常访问的数据，提前加载到缓存当中，以便后续直接读取。
2.2 Redis 缓存预热实现
2.2.1 基于数据量预热
根据数据量的大小进行预热，比较常见的方法是在程序启动时，读取所有的数据，将数据全部写入缓存当中，以此实现缓存预热。其优点是预热完成后，可以避免缓存穿透；缺点是数据量大的时候，预热的时间较长。
2.2.2 基于时间预热
根据数据最近的更新时间和访问频率，对数据进行预热。比如最近7天读取频率比较高的数据，在程序启动时就可以进行预热。其优点是可以提高预热效率；缺点是无法避免缓存穿透。
2.2.3 周期性预热
周期性预热是指定期间内进行缓存预热，以保证系统的高效性。比如每天凌晨1点进行缓存预热，以此保证当系统高峰期到来时，能够有足够的缓存支持。其优点是预热时间可控，缺点是可能不能覆盖到所有的数据。
public class RedisCachePreheating {
/**
* 缓存预热：基于数据量预热
*/
public void preheatByDataSize(){
// 读取所有数据
List<Data> dataList = readAllData();
for(Data data : dataList){
// 将数据写入缓存
writeToCache(data);
}
}
/**
* 缓存预热：基于时间预热
*/
public void preheatByTime(){
// 获取最近7天的数据列表
List<Data> dataList = readDataByTime(7);
for(Data data : dataList){
// 将数据写入缓存
writeToCache(data);
}
}
/**
* 缓存预热：周期性预热
*/
public void periodPreheat(){
// 每隔1小时预热一次
Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// 预热操作，类似于preheatByDataSize()或preheatByTime()
}
}, 0, 60 * 60 * 1000);
}
}
三、缓存穿透
3.1 缓存穿透基本原理
缓存穿透是指当一个查询不存在于缓存中，而且每次查询也都不会被缓存时，就会直接访问数据库。如果出现大量查询结果不存在的情况，就可能导致数据库崩溃。缓存穿透的原因可能是因为查询的条件非常特殊或者恶意攻击。
3.2 Redis 缓存穿透解决方案
以下是常见的 Redis 缓存穿透解决方案：
3.2.1 布隆过滤器
布隆过滤器是一种内存型、不可逆的数据结构。它使用哈希函数来判断一个元素是否在集合中。因为它的计算量小且运行速度快，所以通常被用作解决缓存穿透和大数据去重等问题。
在 Redis 中，我们可以使用 RedisBloom 模块来实现布隆过滤器。
Java 实现布隆过滤器的代码示例：
// 创建布隆过滤器并将其添加到 Redis 中
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
RedisBloomFilter<Integer> bloomFilter = RedisBloomFilter.create(jedis, "bloom", 1000, 0.01);
bloomFilter.add(42);
// 检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 缓存空对象
当缓存查询结果为空时，我们可以将这个空对象添加到缓存中。这样下次同样的查询就会命中缓存，而不用去访问数据库了。
Java 实现缓存空对象的代码示例：
// 查询缓存。
Object result = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if(result == null) {
// 查询数据库。
result = dao.query(key);
// 将查询结果添加到缓存，有效期设置为 5 分钟。
redisTemplate.opsForValue().set(key, result, Duration.ofMinutes(5));
}
3.2.3 限流
使用限流可以防止恶意攻击。
可以使用 Redis 的计数器和时间窗口算法来将高并发请求控制在一个较低的速率内。
Java 实现简单限流的代码示例：
// 获取当前时间戳。
long now = Instant.now().getEpochSecond();
// 在 Redis 中记录这 1 秒钟内的请求次数。
long current = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
// 设置有效期为 1 秒钟。
redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.SECONDS);
if(current > maxRequests) {
// 请求次数超限，返回失败。
return new Response(false, "too many requests");
} else {
// 请求次数未超限。
// 如果是第一个请求，设置过期时间为 1 秒钟。
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "", Duration.ofSeconds(1));
return new Response(true, "");
}
四、应用实践
4.1 在 Spring Boot 中使用 Redis 缓存预热和缓存穿透解决方案
在 Spring Boot 中，我们可以使用注解来实现缓存预热和缓存穿透解决方案。
首先，我们需要添加 Spring Cache 和 Redis 相关的依赖，并配置 RedisTemplate 和缓存管理器。然后，我们可以在 Service 层的方法上使用 @Cacheable 注解来开启缓存，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) {
// 直接从数据库中获取用户。
return userDao.get(id);
}
}
4.2 在分布式系统中使用 Redis 缓存预热和缓存穿透解决方案
在分布式系统中，我们可以使用 Redisson 或者其他类似的分布式锁来避免重复预热和处理缓存穿透。
例如，我们可以在所有服务器都停止服务前，将缓存数据写入 Redis 中，并加上分布式锁来保证只有一个服务能够进行预热。另外，我们也可以使用分布式锁来避免缓存穿透导致的数据库崩溃等问题。
到此这篇关于Redis中缓存预热与缓存穿透解决方案的文章就介绍到这了,更多相关Redis 缓存预热与缓存穿透内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！