Java开发 - Redis常见问题场景及解决办法一览

r囧r小猫 2023-10-13 20:28 10阅读 0赞

## 前言 ##

前面几篇博客对Redis的讲解不可谓不详细，从单节点到主从，到sentinel哨兵，到Redis Cluster都一一搭配使用给大家做了讲解，但在使用Redis的过程中我们还是要注意一些比较常见的问题，比如穿透、击穿等等，所以本篇博客主要就是给大家做这方面的扫盲，希望对一些初学者可以有些帮助。

## 导读 ##

在开始讲解之前，Redis相关的博客地址我先给大家做一个推荐：

[Java开发 - Redis初体验][Java_ - Redis]

[Java开发 - 让你少走弯路的Redis的主从复制][Java_ - _Redis]

[Java开发 - 让你少走弯路的Redis主从实现单节点哨兵模式][Java_ - _Redis 1]

[Java开发 - 让你少走弯路的Redis集群搭建][Java_ - _Redis 2]

[Java开发 - 深入理解Redis哨兵机制原理][Java_ - _Redis 3]

[Java开发 - 深入理解Redis Cluster的工作原理][Java_ - _Redis Cluster]

以上几篇，希望能给需要的朋友一些帮助，下面，我们来讲解Redis使用中常见的一些问题。

## 缓存穿透 ##

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### 出现的场景 ###

当我们查询一个数据的时候，数据在Redis缓存中不存在，就会查询到数据库中，如果数据库中也没有这条数据，那就相当于没有查到任何东西。这看似很正常，可是当数以万计的查询同时进行时，缓存都没有数据，这些查询将直接访问数据库，这就带给数据库极大的压力，缓存也就失去了存在的意义。这种情况，我们称之为缓存穿透，即穿透了缓存，直达数据库，这个前提条件是大量的穿透。

### 解决办法 ###

对于缓存穿透，解决的办法博主说两种：

第一种：这是业内比较常见的处理办法：保存空值。即数据库也查不到数据时，在Redis保存一个空值，并返回给请求方，下次再查询的时候就能查到空值直接返回。同时设置一个过期时间，万一这个值后面又存进去了。不过，一般在存进去的时候会把值同步到Redis，所以也不用担心数据库实际有数据，Redis仍为空的情况。

第二种：利用布隆过滤器，布隆过滤器都听过吧？没听过不要紧，最下面会说。首先将数据同步到布隆过滤器，接着再查询时判断数据不在布隆过滤器（布隆过滤器只能判断不存在），如果不存在就直接返回空数据，否则就去缓存中查找数据。看下图：

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## 缓存击穿 ##

### 出现的场景 ###

当一个访问频繁的热点数据在Redis中突然失效时，大量的请求就会绕过Redis，直接访问数据库，相当于凿穿了Redis，这个情况其实和缓存穿透很类似，只是击穿是在缓存突然失效的时候无法找到缓存，直接访问了数据库。这种现象我们叫做缓存击穿。

### 解决办法 ###

缓存击穿的解决办法也不少，主要分为以下几种：

第一种：设置热点数据为永不过期，这样就不会出现击穿的现象；

第二种：利用分布式锁，在热点数据失效后，保证只有一个线程去访问数据库，访问数据库后就把查询到的数据缓存到Redis，这样，后面的数据就不会出现击穿的情况。如下图：

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## 缓存雪崩 ##

### 出现的场景 ###

缓存雪崩指在某一段时间内，缓存大量过期，或者Redis服务直接宕机，导致大量的缓存无法命中，越积越多，就像雪花一样，最后引起大范围的崩塌，就好像雪崩了一样。其本质也是直接访问了数据库，只是出现的情况和上面的击穿和穿透不一样。但严重的不是缓存的集中过期，而是Redis服务的宕机，我想，大家应该都能想明白这其中的道理。

### 解决办法 ###

解决的办法嘛其实也很简单：

第一种：针对集中过期的数据，设置基数+随机数的过期时间，这样就不会出现缓存集中过期的场景，或者设置锁，限制绕过缓存访问数据库的线程数量；

第二种：针对Redis服务宕机的情况，使用Redis主从、集群都是很好的解决方案，但也要根据实际情况和成本出发去考虑问题。

## 布隆过滤器 ##

关于布隆过滤器的使用，博主在先前的博客中有详细介绍过，传送门：[Java开发 - 布隆过滤器初体验][Java_ -]

所以，此处不再赘述，你只需要知道的是：布隆过滤器只能判断不存在某个数据，而不能判断存在。

## 结语 ##

伴随着轻快的下课铃声，额...不是，伴随着博主留下一个个链接之后，本篇博客就要跟大家说再见了，学习使我快乐，不知道这篇博客能不能带给你快乐呢？咱们今天就讲到这里，下一篇讲什么，博主要好好想想，有可能是Kafka，也有可能是RabbitMQ，我再纠结纠结。

[Java_ - Redis]: https://codingfire.blog.csdn.net/article/details/129351516?spm=1001.2014.3001.5502
[Java_ - _Redis]: https://codingfire.blog.csdn.net/article/details/130942851?spm=1001.2014.3001.5502
[Java_ - _Redis 1]: https://codingfire.blog.csdn.net/article/details/130984964?spm=1001.2014.3001.5502
[Java_ - _Redis 2]: https://codingfire.blog.csdn.net/article/details/131109255?spm=1001.2014.3001.5502
[Java_ - _Redis 3]: https://codingfire.blog.csdn.net/article/details/131609743?spm=1001.2014.3001.5502
[Java_ - _Redis Cluster]: https://codingfire.blog.csdn.net/article/details/131615390
[1230236fe5c6410d9c2c0136f45b61ef.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1230236fe5c6410d9c2c0136f45b61ef.png
[f10cce82e1d144d896f88ded45278ec0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f10cce82e1d144d896f88ded45278ec0.png
[92301a441b6d4100a95472406e4b4b3b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/92301a441b6d4100a95472406e4b4b3b.png
[Java_ -]: https://blog.csdn.net/CodingFire/article/details/129470492?spm=1001.2014.3001.5501