Redis缓存三大异常如何处理-猿码集

一、Redis缓存介绍

Redis是一个开源的、使用内存存储数据、支持多种数据结构的NoSQL数据存储系统，常用于缓存、队列或者短时数据存储等。

Redis命令实例如下：
redis-cli>set name "redis"
OK
redis-cli> get name
"redis"
redis-cli> set age 18 
OK
redis-cli> incr age 
(integer) 19

以上代码中，set和get分别用于设置键值对和获取键值对，incr命令用于对键的值进行加一操作。Redis常用的数据结构包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等，根据不同的应用场景选择合适的数据结构可以实现更高效的数据存取。

二、Redis缓存的优势

相对于传统的数据库读取操作，Redis缓存可以提供更高的性能，并且具有以下优势：

1. 高速读取

Redis将数据全部存储在内存中，避免了磁盘I/O操作，大幅度提升了读取速度。对于需要频繁读取的数据，使用Redis缓存可以实现更高效的读取。

2. 支持多种数据类型

Redis支持多种数据类型，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。这些数据类型的灵活性使得Redis可以应对不同的应用场景，并且对于一些需要对特定数据结构进行操作的场景具有很好的实现效果。

3. 支持事务操作

Redis支持事务操作，可以实现对多个命令的原子性操作。这使得在处理高并发请求时，可以避免出现一些数据不一致等问题。

三、Redis缓存三大异常

尽管Redis具有很多优点，在应用中也可能会发生一些异常情况，影响了Redis的正常运行，造成数据丢失、系统崩溃等问题。Redis的三大异常包括：缓存击穿、缓存雪崩和缓存穿透。

1. 缓存击穿

缓存击穿一般指当一个Key在缓存中不存在，但是又被大量请求访问时，每次请求都会穿透到后端数据库，导致请求过多，从而导致系统崩溃。缓存击穿多发生于对热点数据的请求。

缓存击穿的解决方法一般是使用加锁机制，当多个请求同时查询某一个不存在的Key时，只有一个请求去数据库查询数据，其它请求会在等待一定时间后再去缓存中查询。这样可以有效地减少对数据库的并发请求数量，避免缓存击穿的问题。

以下是解决缓存击穿问题的示例代码：
public Object getData(String key){
    Object value = redisClient.get(key);
    if (value == null){
        synchronized (this){
            value = redisClient.get(key);
            if (value == null){
                value = dbClient.queryDB(key);
                redisClient.set(key, value);
            }
        }
    }
    return value;
}

以上代码中，首先从Redis缓存中获取数据，若不存在则加锁查询数据库，并将查询结果更新到Redis缓存中。在加锁时需要确保多个线程不能同时进入临界区。

2. 缓存雪崩

缓存雪崩是指当缓存服务器上的一个或多个Key在同一时间失效时，会导致大量的请求穿透到后端数据库，造成数据库的压力过大，甚至导致系统崩溃的情况。

解决缓存雪崩问题的方法一般是在缓存失效时采用不同的过期时间错开失效时间，避免同一时间大量数据失效。同时，对于大量的读请求可以加入队列中，延缓读请求的执行时间，避免对后端数据库的一次性大量请求。

以下是解决缓存雪崩的示例代码：
public Object getData(String key){
    Object value = redisClient.get(key);
    if (value == null){
        synchronized (this){
            value = redisClient.get(key);
            if (value == null){
                value = dbClient.queryDB(key);
                redisClient.set(key, value, getExpireTime());
            }
        }
    }
    return value;
}
private long getExpireTime(){
    return System.currentTimeMillis() + (long)(Math.random() * 10 * 1000);
}

以上代码中，在设置缓存数据时使用随机的过期时间，避免同时失效。同时将读请求加入队列中，延迟读请求的执行时间，减小对后端系统的并发请求量。

3. 缓存穿透

缓存穿透是指当用户查询一个不存在于缓存中的数据时，每次请求都需要到后端数据库中进行查询，这样会对后端数据库造成严重的压力和负载，使得整个系统的性能下降。

为了避免缓存穿透，可以采用过滤器的方式，将参数进行过滤以确保请求中的参数不为空或者为非法数据。同时，在缓存中怎么没有的请求返回空值，这样可以大大减少对后端系统的负载。

以下是解决缓存穿透问题的示例代码：
public Object getData(String key){
    if (isInvalidKey(key)){
        return null;
    }
    Object value = redisClient.get(key);
    if (value == null){
        synchronized (this){
            value = redisClient.get(key);
            if (value == null){
                value = dbClient.queryDB(key);
                if (value != null){
                    redisClient.set(key, value, getExpireTime());
                }
            }
        }
    }
    return value;
}
private boolean isInvalidKey(String key){
    return key == null || "".equals(key.trim());
}

以上代码中，使用isInvalidKey函数对请求参数进行过滤，若参数为空则直接返回null。对缓存中没有的请求返回空值，避免对后端系统的不必要压力。

四、总结

Redis缓存具有很多优点，但也存在一些异常情况，特别是缓存击穿、缓存雪崩和缓存穿透等问题。针对不同的异常，我们可以采用不同的解决方法，比如加锁机制、错开过期时间、参数过滤等。当我们采用正确的方法解决了Redis缓存的异常，才能更好地发挥Redis的优势，提升系统的性能，为用户提供更好的服务。

Redis缓存三大异常如何处理