本篇内容主要讲解“redis中怎么解决缓存过程存在的三大问题”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Redis中怎么解决缓存过程存在的三大问题”吧!

创新互联制作网站网页找三站合一网站制作公司,专注于网页设计,成都做网站、成都网站设计、成都外贸网站建设,网站设计,企业网站搭建,网站开发,建网站业务,680元做网站,已为上1000家服务,创新互联网站建设将一如既往的为我们的客户提供最优质的网站建设、网络营销推广服务!

一、缓存穿透

---

缓存穿透意味着当用户查询数据库不存在数据时，返回的结果为空，并且结果不会在缓存中存储。假设用户不断发起这样的请求，它将永远不会访问缓存，导致所有查询都落在数据库上，从而导致数据库被打死。

public Object getGoods(Long goodsId) {
    //从 Redis 获取 goods 信息
    Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
                .get(String.valueOf(goodsId));
        if (goodsInfo != null) {
            return goodsInfo;
        }
    //从数据库查询 goods 信息，并存入 Redis
    goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
        if (goodsInfo != null) {
        redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo);
        }
    return goodsInfo;
}

假设 goodsId 没有负数情况，如果发起一个参数 goodsId = -1 的请求，这个数据在缓存中肯定不会存在，每次它都会进入查询数据库，并且数据查询结果也是 null，并且不会缓存结果到 Redis。

解：

1） 通过用户认证、参数验证等，在上层拦截这些不合理的请求；

2） 当数据库查询结果为空时，数据也被缓存，但缓存有效期设置较短，以免影响正常数据的缓存。

public Object getGoods(Long goodsId) {
    //从 Redis 获取 goods 信息
    Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
            .get(String.valueOf(goodsId));
    if (goodsInfo != null) {
        return goodsInfo;
    }

    //从数据库查询 goods 信息，并存入 Redis
    goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
         if (goodsInfo != null) {
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo
                    , 60, TimeUnit.MINUTES);
         } else { //查询为 null 同样存储
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), null, 60,
                    TimeUnit.SECONDS);
    }
    return goodsInfo;
}

二、缓存击穿

---

缓存击穿意味着当热点数据存储到期时，多个线程同时请求热点数据。因为缓存刚过期，所有并发请求都会到数据库查询数据。

解：
实际上，在大多数实际业务场景中，缓存击穿是实时发生的，但不会对数据库造成太大压力，因为一般的公司业务，并发量不会那么高。当然如果你不幸有这种情况，你可以通过设置这些热点键，使其永远不会过期。另一种方法是通过互斥锁来控制查询数据库的线程访问，但这种会导致系统的吞吐率下降，需要实际情况使用。

三、缓存雪崩

---

数据未加载到缓存中，或者缓存同时在大范围中失效，导致所有请求查找数据库，导致数据库、CPU 和内存过载，甚至停机。
一个简单的雪崩过程：
1） Redis 集群的大面积故障；
2） 缓存失败，但仍有大量请求访问缓存服务 Redis；
3） 在大量 Redis 请求失败后，请求转向数据库；
4） 数据库请求急剧增加，导致数据库被打死；
5） 由于你应用程序服务大部分都依赖于数据库和 Redis 服务，它很快就会导致服务器集群的雪崩，最后整个系统将彻底崩溃。
解：
事前：高可用的缓存
高可用的缓存是防止出现整个缓存故障。即使个别节点，机器甚甚至机房都关闭，系统仍然可以提供服务，Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用。
事中：缓存降级（临时支持）
当访问次数急剧增加导致服务出现问题时，我们如何确保服务仍然可用。在国内使用比较多的是 Hystrix，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死，系统总可以响应请求，每年的春节 12306 我们不都是这么过来的吗？只要还可以响应起码还有抢到票的机会。
事后：Redis 备份和快速预热
1） Redis 数据备份和恢复
2） 快速缓存预热

到此，相信大家对“Redis中怎么解决缓存过程存在的三大问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

网站题目：Redis中怎么解决缓存过程存在的三大问题
标题链接：http://azwzsj.com/article/ppdjjg.html