Redis是一款开源的内存数据存储系统,它支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等.Redis将数据全部保留在内存中,所以呢读写速度快,是一款高性能的缓存系统.Redis还支持数据持久化,即将数据存储到磁盘中,以避免数据丢失.
Redis将数据全部加载到内存中,所以呢读写速度快,可以实现毫秒级的响应速度.
Redis支持数据持久化,将数据保存到磁盘中,即使发生宕机等问题,数据也不会丢失.
Redis支持多种数据结构,可以存储字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等数据类型,可以满足不同的业务需求.
Redis支持分布式集群,可以实现数据分片,提高数据存储和读写的性能.
Redis适合处理读多写少的场景,因为Redis的读写速度非常快,可以实现毫秒级的响应速度.而写操作较少,即使数据出现丢失或者宕机等问题,也不会对业务产生过大的影响.
Redis支持数据缓存,可以将热点数据存储在缓存中,提供实时的读取服务.对于实时性要求比较高的业务场景,Redis可以作为缓存系统使用.
Redis支持多种数据结构,可以存储集合、有序集合等结构类型的数据,可以快速查询和处理大量数据.
缓存穿透是指请求的数据在缓存中不存在,但是却不断请求数据库,从而造成数据库的过度压力.缓存穿透可能是恶意攻击或者是业务数据异常等原因造成的.解决方法有两种：
布隆过滤器是一种空间效率比较高的随机数据结构,可以用于检测一个元素是否为集合中的成员.在缓存层面上,将所有可能查询的结果存储起来,并将每个结果对应一个布隆过滤器.当一个请求查询数据库时,先使用布隆过滤器判断对应结果是否存在,如果不存在,则直接返回空结果,避免不必要的数据库查询.
数据预热是指在系统启动时将部分相关数据加载到缓存中,以提高缓存命中率.可以使用定时任务或者在系统启动时部分数据进行预热.
缓存雪崩是指在某一时刻大量缓存数据失效,导致请求直接落到数据库上,瞬间造成数据库压力过大,无法承受.解决方法有：
缓存数据过期时间随机化
将缓存数据的过期时间随机化,可以避免大量缓存数据同时失效的情况.
搭建分布式缓存集群
搭建分布式缓存集群,在多个节点上分布缓存数据,可以避免因为单个节点崩溃导致整个缓存系统瘫痪的情况.
缓存击穿问题
缓存击穿是指一个非常热门的key在缓存过期的一瞬间同时有大量的请求访问,这些请求需要重新查询数据库,可能会造成数据库过载等问题.解决方法有两种：
加锁
在缓存失效的时候,加锁防止大量的请求同时进行数据库查询.在加锁期间,只有一个线程去查询数据库,其他线程等待锁释放后再去缓存中查询结果.
数据预加载
将热门数据提前缓存到Redis中,提高缓存的命中率,减少因为缓存失效而查询数据库的次数.
使用布隆过滤器解决缓存穿透问题的示例代码：
@Slf4j
@Component
public class BloomFilterHelper {
}
}
将缓存数据的过期时间随机化解决缓存雪崩问题的示例代码：
@Component
public class RedisHelper {
* @param 缓存内容的类型
public T getCache(String key, Class clazz, Supplier supplier) {
ValueOperations valueOps = redisTemplate.opsForValue();
}
}
加锁防止缓存击穿的示例代码：
@Slf4j
@Component
public class RedisLockHelper {
ValueOperations valueOps = redisTemplate.opsForValue();
ValueOperations valueOps = redisTemplate.opsForValue();
}
}
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