Redis的原理、常用方式以及解決雪崩、擊穿、穿透等Java方案詳解

Redis是一種基于記憶體的鍵值存儲資料庫，它的原理是将資料存儲在記憶體中，通過持久化機制将資料寫入磁盤，保證資料不丢失。Redis支援豐富的資料類型，包括字元串、哈希、清單、集合和有序集合，還支援釋出/訂閱模式和事務。

常用方式包括單機模式、主從模式和叢集模式。單機模式隻有一個Redis執行個體，主從模式有一個主節點和多個從節點，叢集模式則有多個Redis節點組成的叢集。

在使用Redis時，常常會遇到雪崩、擊穿和穿透等問題。雪崩是指緩存失效時，大量請求同時湧入資料庫，導緻資料庫壓力驟增；擊穿是指某個熱點資料被大量請求通路，而這些請求都沒有被緩存，導緻請求直接通路資料庫；穿透是指請求的資料不存在于緩存中，也不存在于資料庫中，導緻請求無法被處理。

為了解決這些問題，我們可以采用以下方案：

1. 雪崩解決方案：

(1) 延遲緩存更新：在緩存過期前主動更新緩存，避免緩存同時失效導緻雪崩。

(2) 限流降級：通過限制請求流量或者降低服務品質等方式，減少資料庫壓力。

以下是采用延遲緩存更新方案的示例代碼：

@Service
public class RedisService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    public Object get(String key) {
        Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (value == null) {
            // 從資料庫中擷取資料
            value = getDataFromDatabase(key);
            // 将資料寫入緩存，設定過期時間
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.MINUTES);
        }
        return value;
    }

    private Object getDataFromDatabase(String key) {
        // 從資料庫中擷取資料的邏輯
    }
}
           

1. 擊穿解決方案：

(1) 布隆過濾器：使用布隆過濾器判斷請求的資料是否存在于緩存中，如果不存在則直接傳回錯誤，避免請求直接通路資料庫。

(2) 加互斥鎖：對于熱點資料，使用分布式鎖或者互斥鎖等方式保證隻有一個請求可以通路資料庫，其他請求則等待鎖釋放後再通路緩存。

以下是采用布隆過濾器方案的示例代碼：

@Service
public class RedisService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    // 布隆過濾器初始化
   private BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 10000, 0.01);

public Object get(String key) {
    if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
        return null;
    }
    Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (value == null) {
        // 加互斥鎖
        synchronized (this) {
            value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (value == null) {
                // 從資料庫中擷取資料
                value = getDataFromDatabase(key);
                // 将資料寫入緩存，設定過期時間
                redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.MINUTES);
            }
        }
    }
    return value;
}

private Object getDataFromDatabase(String key) {
    // 從資料庫中擷取資料的邏輯
 		}
}           

3. 穿透解決方案：

(1) 緩存空值：對于不存在于資料庫中的資料，将其緩存為空值，避免大量請求通路資料庫。

(2) 接口層限流：限制接口請求頻率，避免惡意攻擊。 以下是采用緩存空值方案的示例代碼：

@Service
public class RedisService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    public Object get(String key) {
        Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (value == null) {
            // 加互斥鎖
            synchronized (this) {
                value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
                if (value == null) {
                    // 從資料庫中擷取資料
                    value = getDataFromDatabase(key);
                    // 如果資料不存在，則将其緩存為空值，設定過期時間
                    if (value == null) {
                        redisTemplate.opsForValue().set(key, "", 10, TimeUnit.MINUTES);
                    } else {
                        // 将資料寫入緩存，設定過期時間
                        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.MINUTES);
                    }
                }
            }
        }
        return value == "" ? null : value;
    }

    private Object getDataFromDatabase(String key) {
        // 從資料庫中擷取資料的邏輯
    }
}           

以上代碼中，我們使用了Spring Boot中的RedisTemplate來進行Redis操作，同時使用了synchronized關鍵字進行互斥鎖的加鎖操作。對于雪崩、擊穿和穿透等問題，我們采用了不同的解決方案來避免對資料庫造成過大的壓力。