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Redis 緩存是很常見(jiàn)的緩存方案，在高并發(fā)場(chǎng)景下，Redis 緩存可以幫助我們減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，提高系統(tǒng)的性能。然而，在 Redis 緩存中，不可避免地會(huì)出現(xiàn)緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致的情況，本文就講解下如何解決 Redis 緩存內(nèi)存一致性問(wèn)題。
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一、Redis 緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致的原因
Redis 緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致的原因主要有以下幾點(diǎn)：
1、緩存失效問(wèn)題：緩存有過(guò)期時(shí)間，當(dāng)緩存過(guò)期后，查詢(xún)的數(shù)據(jù)來(lái)源就變成了數(shù)據(jù)庫(kù)，如果在這段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)發(fā)生了變動(dòng)，那么 Redis 中的數(shù)據(jù)就不再與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一致。
2、并發(fā)寫(xiě)入問(wèn)題：系統(tǒng)中會(huì)有許多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)進(jìn)行寫(xiě)入，如果兩個(gè)線(xiàn)程同時(shí)寫(xiě)入同一條數(shù)據(jù)，那么就會(huì)產(chǎn)生并發(fā)寫(xiě)入問(wèn)題。當(dāng)一個(gè)線(xiàn)程先更新了數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，但是緩存在這個(gè)時(shí)候還存在，那么就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。
3、緩存穿透問(wèn)題：緩存中沒(méi)有需要查詢(xún)的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致查詢(xún)請(qǐng)求直接到達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)中，如果請(qǐng)求的 key 不存在，就會(huì)導(dǎo)致緩存穿透問(wèn)題。攻擊者可以針對(duì)這個(gè)漏洞發(fā)送大量不存在的 key，這樣就會(huì)導(dǎo)致 Redis 持續(xù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致性能下降。
二、解決方案
1、加鎖解決并發(fā)寫(xiě)入問(wèn)題
為了解決并發(fā)寫(xiě)入問(wèn)題，可以在數(shù)據(jù)寫(xiě)入時(shí)加鎖，避免多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)寫(xiě)入同一條數(shù)據(jù)。在寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，先從 Redis 緩存中獲取鎖，如果獲取成功就表示當(dāng)前線(xiàn)程可以寫(xiě)入數(shù)據(jù)，否則需要等待其他線(xiàn)程釋放鎖。可以使用 Redis 的 setnx 命令實(shí)現(xiàn)。
示例代碼：
public boolean tryGetDistributedLock(string lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
2、設(shè)置數(shù)據(jù)過(guò)期時(shí)間
為了解決緩存失效問(wèn)題，可以將 Redis 緩存的過(guò)期時(shí)間設(shè)置短一些，強(qiáng)制去更新數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)中，可以設(shè)置一個(gè)短暫的過(guò)期時(shí)間，比如 5min，這樣可以保證 Redis 緩存中的數(shù)據(jù)較新。同時(shí)，每次查詢(xún) Redis 緩存時(shí)，都需要檢查數(shù)據(jù)是否過(guò)期，如果過(guò)期則從數(shù)據(jù)庫(kù)中重新查詢(xún)數(shù)據(jù)。
示例代碼：
public boolean set(String key, String value, int expireTime) {
String result = jedis.set(key, value);
if ("OK".equals(result)) {
jedis.expire(key, expireTime);
return true;
}
return false;
}
public String get(String key) {
String value = jedis.get(key);
if (value != null && !value.equals("")) {
jedis.expire(key, 5 * 60);//更新過(guò)期時(shí)間
}
return value;
}
3、使用 BloomFilter 預(yù)防緩存穿透
為了解決緩存穿透問(wèn)題和提高系統(tǒng)查詢(xún)效率，可以使用 BloomFilter。BloomFilter 是一種基于哈希的高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以用于判斷一個(gè)元素是否存在于集合中。具體實(shí)現(xiàn)是將每個(gè) key 值進(jìn)行多次哈希，然后將多次哈希的結(jié)果對(duì)應(yīng)的位圖設(shè)為 1，在查詢(xún)時(shí)，先判斷哈希值對(duì)應(yīng)的位圖是否全部為 1，如果都為 1，就代表這個(gè) key 值存在于 Redis 緩存中，如果有一位不為 1，就代表這個(gè) key 值不存在，就沒(méi)有必要查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)。
示例代碼：
public class BloomFilter {
private BitSet bitSet;
private int[] seeds = {3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61};
private int bitSize;
private int hashSize;
public BloomFilter(int n, double p) {
this.bitSize = (int) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
this.hashSize = (int) (bitSize * Math.log(2) / n);
bitSet = new BitSet(bitSize);
}
public int[] hash(String value) {
int[] hashValues = new int[hashSize];
for (int i = 0; i
int seed = seeds[i];
int hash = 0;
for (int j = 0; j
hash = hash * seed + value.charAt(j);
}
hashValues[i] = (bitSize - 1) & hash;
}
return hashValues;
}
public void add(String value) {
int[] hashValues = hash(value);
for (int hashValue : hashValues) {
bitSet.set(hashValue, true);
}
}
public boolean mightContn(String value) {
int[] hashValues = hash(value);
for (int hashValue : hashValues) {
if (!bitSet.get(hashValue)) {
return false;
}
}
return true;
}
}
綜上所述，使用以上三種方法，可以有效地解決 Redis 緩存內(nèi)存一致性問(wèn)題，提高系統(tǒng)在高并發(fā)場(chǎng)景下的性能。
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文章題目：性解決Redis緩存內(nèi)存一致性問(wèn)題（redis緩存內(nèi)存一致）
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