使用Redis实现缓存及对应问题解决

一、为什么需要Redis作缓存?

在业务场景中,如果有些数据需要极高频的存取,每次都要在mysql中查询的话代价太大,假如有一个存在于客户端和mysql之间的存储空间,每次可以在这空间中进行存取操作,就会减轻mysql的压力,而redis速度快效率高的特点是实现缓存的好选择。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第1张图片
在没有加入缓存的时候,客户端和服务端的工作流程如图所示
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第2张图片
加入缓存之后, 在每次查询数据的时候,先在redis中查询,如果有就直接返回,如果没有再去mysql中查询,在mysql中查询到之后先写入到redis中,在返回给客户端。

二、实现加入缓存。

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第3张图片

三、缓存的更新策略。

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第4张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第5张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第6张图片

先删除缓存,在更新数据库

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第7张图片
假如在最开始的时候,缓存中和数据库中的值都是10,在正常的操作流程下,会得到如下的结果。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第8张图片
但是在特殊情况下,如果在线程一执行的时候,线程二插入进来,就会造成下图的情况。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第9张图片
而这种情况发生的概率还是很高的,因为更新数据库的操作还是相对于写入缓存来说是很慢的,在这个过程中,极有可能发生这种情况。

先操作数据库,在删除缓存

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第10张图片
在正常的情况下,发生的是如下的操作
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第11张图片
这种情况的特殊情况是:当缓存中的值失效,缓存中没有值,数据库中的值还是10,会发生下面这种情况。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第12张图片

但是这种情况的概率是小于前者的,因为写入缓存的时间明显是小于更新数据库的时间的,在这么短的时间内,发生更新数据库的操作的概率是很小的。
综上所述,应该先操作数据库再删除缓存。

四、缓存穿透。

缓存穿透指的是客户端请求的数据在缓存中和数据库都不存在,这样的缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第13张图片
短期不一致的原因:当查询时没有的id以null存入到redis中,假如这时候真正的相同id存入到了数据库,在查询时就只能查询到redis中的null值,直到TTL过期,解决办法是可以手动的在数据库新增的值更新放入redis中。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第14张图片
布隆过滤器是一种基于哈希的算法,将二进制存入到布隆过滤器中,但它只是一种概率过率,他告诉你不存在的时候一定不存在,但是当告诉你存在时,却不一定存在。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第15张图片
要解决缓存穿透,业务逻辑就会变成这个样子。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第16张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第17张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第18张图片

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第19张图片

五、缓存雪崩。

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者redis服务宕机,导致大量的请求到达数据库,带来巨大压力。

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第20张图片

六、缓存击穿。

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第21张图片

缓存击穿实现不用考虑缓存击穿的问题
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第22张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第23张图片
互斥锁
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第24张图片
获取锁和释放锁的逻辑代码实现
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第25张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第26张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第27张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第28张图片
因为就算抛异常也要释放锁,所以把释放锁的代码放在finally中。
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第29张图片

逻辑过期实现

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第30张图片
在这里插入图片描述

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第31张图片
使用Redis实现缓存及对应问题解决_第32张图片

使用Redis实现缓存及对应问题解决_第33张图片

你可能感兴趣的:(Redis,缓存,redis,数据库)