Redis 击穿&穿透&雪崩&spring data redis

Redis 击穿&穿透&雪崩&spring data redis

Redis 击穿&穿透&雪崩&spring data redis

一、常见概念

  • 击穿:

    • 概念:redis作为缓存,设置了key的过期时间,key在过期的时候刚好出现并发访问,直接击穿redis,访问数据库

    • 解决方案:使用setnx() ->相当于一把锁,设置的时候,发现设置过期,加锁,只有获得锁的人才可以访问DB,这样就能防止击穿。

    • 逻辑:

      1. get key
      2. setnx
      3. if ok addDB
         else sleep 
              go to 1
      
    • question1:如果第一个加锁的人挂了? 可以设置过期时间

  • question2:如果第一个加锁的人没挂,但是锁超时了? 可以使用多线程,一个线程取库,一个线程监控前一个线程是否存活,更新锁时间。

  • 穿透:

    • 概念:从业务接收查询的是你系统根本不存在的数据,这时候刚好从redis穿透到数据

    • 解决方案:

      使用布隆过滤器,不存在的数据使用bitmap进行拦截

      • 1.使用布隆过滤器。从客户端包含布隆过滤器的算法。
      • 2.直接redis集成布隆模块。
    • question1:布隆过滤器只能查看,不能删除?解决方案:换cuckoo过滤器。

  • 雪崩:

    • 概念:大量的key同时失效,造成雪崩。

    • 解决方案:在失效的基础上,再加入一个时间(1-5min)

二、SpringDataRedis

客户端连接,我们可以使用Jedis、lettuce、redisson...但是,我们在技术选型时,鉴于多方面考虑,选用SpringDataRedis

1.创建一个SpringBoot项目,勾选Spring Data Redis,也可以直接引入
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2.使用序列化的方式,进行set和get值(乱码)
ValueOperations vo = redisTemplate.opsForValue();
vo.set("Hello","china");
System.out.println(vo.get("Hello"));
3.使用StringRedisTemplate来调整乱码情况
ValueOperations<String, String> svo = stringRedisTemplate.opsForValue();
svo.set("a","b");
System.out.println(svo.get("a"));
4.Hash操作
HashOperations<String,Object,Object> hash=stringRedisTemplate.opsForHash();
hash.put("sean","name","steve yu");
hash.put("sean","age","20");
hash.put("sean","sex","M");
System.out.println(hash.get("sean","name"));;
System.out.println(hash.get("sean","age"));;
System.out.println(hash.get("sean","sex"));;
5.对象操作(这边需要引入Spring Json)
HashOperations<String,Object,Object> hash=stringRedisTemplate.opsForHash();
hash.put("sean","name","steve yu");
hash.put("sean","age","20");
hash.put("sean","sex","M");
System.out.println(hash.get("sean","name"));;
System.out.println(hash.get("sean","age"));;
System.out.println(hash.get("sean","sex"));;
//5.对象转哈希存储操作
Person p=new Person();p.setAge(15);p.setName("steve yu");
Jackson2HashMapper jm = new Jackson2HashMapper(objectMapper, false);
stringRedisTemplate.setHashValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class));
stringRedisTemplate.opsForHash().putAll("sean01",jm.toHash(p));
Map<Object, Object> map = stringRedisTemplate.opsForHash().entries("sean01");
System.out.println(map);
Person person = objectMapper.convertValue(map, Person.class);

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原文链接:https://www.bedebug.com/archives/redis击穿穿透雪崩springdataredis
最后更新于:2020-03-27 11:24:15

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