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本文所有代码可见 【gitee code demo】 本文会涉及 缓存预热、缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透介绍和解决方案业务实践
1、缓存预热
1.1、描述
提前将热点数据加载到缓存#xff0c;提前响应#xff0c;降低后端数据源访问压力
1.2、实践 Autowiredprivate R…0、前言
本文所有代码可见 【gitee code demo】 本文会涉及 缓存预热、缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透介绍和解决方案业务实践
1、缓存预热
1.1、描述
提前将热点数据加载到缓存提前响应降低后端数据源访问压力
1.2、实践 Autowiredprivate RedisTemplateString, Object redisTemplate;// 业务public void bizFunc(String[] args) {// 预热缓存warmUpCache();// 使用缓存String value getFromCache(key1);System.out.println(从缓存中获取的值 value);}// 模拟缓存预热public void warmUpCache() {redisTemplate.opsForValue().set(key1, value1);redisTemplate.opsForValue().set(key2, value2);redisTemplate.opsForValue().set(key3, value3);}public String getFromCache(String key) {return (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);}
2、缓存雪崩
2.1、描述
同一时间大规模的缓存失效
常见原因
服务器宕机同一时刻缓存大面积失效
2.2、解决方案
使用集群防止单点故障对缓存key的过期时间进行随机化处理服务降级
2.3、实践过期时间随机化处理
/*** 设置缓存key的过期时间并进行随机化处理* param key 缓存key* param value 缓存value*/
public void setWithRandomExpire(String key, Object value) {// 生成一个随机的过期时间范围在[240, 300]s之间long randomExpireTime ThreadLocalRandom.current().nextLong(60) 240;redisTemplate.opsForValue().set(key, value, randomExpireTime, TimeUnit.SECONDS);
}
3、缓存击穿
3.1、描述
热点数据过期失效导致数据库压力骤增
3.2、解决方案
差异失效时间双缓存双检加锁
3.3、实践1差异失效时间双缓存 3.4、实践2双检加锁 缓存失效时对查询MySQL加锁只有一个线程能查MySQL防止MySQL压力过大 4、缓存穿透本来无一物
4.1、描述
缓存和数据库中都不存在数据请求每次都会直接到数据库
4.2、解决方案
缓存空结果
将空结果缓存起来并设置一个较短的过期时间。这样当再次有相同的查询时可以直接在缓存中获取到结果减轻数据库的压力
布隆过滤器
过滤不可能存在的请求
4.3、实践Guava布隆过滤器
4.3.1、Guava布隆过滤器原理
在预期插入的数据量和误判率一定时可以通过调整这些参数来控制内存的使用。例如 如果想要降低误判率就需要增加位数组的大小或使用更多的哈希函数这会相应地增加内存的使用。 误判率越低所需的位数组越长占用的空间也就越大。 更多的哈希函数会增加计算的耗时但也会降低误判率。
sizefppbit counthash function num100 w0.03361,95955测试1截图100 w0.003585,10728测试2截图
4.3.2、实践
过滤器业务流程 过滤器业务代码 布隆过滤器封装
