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Redis是一個很流行的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)結構存儲庫。但是，像所有流行的技術一樣，Redis也存在一些問題。其中兩個主要問題是Redis雪崩和穿透。在本文中，我們將探討這兩個問題及其解決方案。
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Redis雪崩
Redis雪崩指的是，當Redis實例掛掉或者出現(xiàn)異常時，由于大量請求涌入，導致整個系統(tǒng)發(fā)生故障的情況。此時，由于Redis實例無法響應請求，請求將被傳遞給數(shù)據(jù)庫，導致數(shù)據(jù)庫壓力過大并最終導致整個系統(tǒng)崩潰。
解決方案:
1. 隨機過期時間：在設置緩存時加入一個隨機的過期時間，能夠避免很多緩存同時失效的情況，從而減少緩存雪崩的發(fā)生。
int random = random.nextInt(1000);
redisTemplate.opsForvalue().set(KEY,value,expire+random, TimeUnit.SECONDS);
2. 哨兵模式: Redis Sentinel是一種機制，在Redis集群中，故障主機的監(jiān)控和自動故障轉移。Sentinel負責監(jiān)控Master的狀態(tài)，并在Master故障時促使Slave升級為Master。
3. 淘汰策略：我們 can使用淘汰策略，移除過期的key，避免在相同時間內(nèi)大量的Key過期引發(fā)大量的并發(fā)請求請求阻塞。我們可以使用Redis提供的LRU淘汰策略， LRU Algorithm的全稱是Least Recently Used，即最近最少使用。
Redis穿透
Redis穿透指的是，在請求緩存中不存在的數(shù)據(jù)時，請求會持續(xù)傳遞到數(shù)據(jù)庫，這樣會占用數(shù)據(jù)庫資源，使數(shù)據(jù)庫響應緩慢或崩潰。
解決方案：
1. 借助Bloom Filter：可以使用Bloom Filter數(shù)據(jù)結構來檢查是否查詢的Key在Redis緩存中存在。Bloom Filter可以快速判斷輸入數(shù)據(jù)是否存在于一個龐大的集合中。當 Bloom Filter發(fā)現(xiàn)查詢Key不在Redis緩存中，它會立即拒絕該請求。
private boolean checkExistence(String key) {
boolean exist = bloomFilter.contns(key);
if (!exist) {
return false;
}
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (null == value) {
return false;
}
return true;
}
2. 為有異常的Key設置默認值：有時候一些非法請求會無意中擊中緩存系統(tǒng)，針對這種情況，我們需要將有問題的Key設置默認值，這樣可以避免非法請求對數(shù)據(jù)庫的影響。
@RequestMapping("getVal")
public String getVal(String key) {
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (null == value) {
value = "default";
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10L, TimeUnit.MINUTES);
}
return value;
}
結論
在本文中，我們探討了Redis雪崩和穿透的問題，以及相應的解決方案。Redis雪崩的解決方案包括隨機過期時間、哨兵模式和淘汰策略。Redis穿透的解決方案包括借助Bloom Filter和為有異常的Key設置默認值。我們希望這些方案能夠幫助您有效地保護您的Redis實例。
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新聞標題：問題解決Redis雪崩與穿透有效防護之路（redis的雪崩和穿透）
本文鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/dphdhio.html
