Redis总结(二)

发布网友发布时间：2024-09-30 11:06

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热心网友时间：2024-09-30 13:15

总结 Redis 使用策略与技巧，以解决常见缓存问题。首先，缓存穿透问题，当客户端请求的数据在数据库和 Redis 缓存中均不存在时，若频繁发生，数据库将承受巨大压力。解决方法是建立数据失效策略，确保数据更新时能同步至缓存，避免重复请求数据库。

接着，缓存雪崩和缓存击穿现象需引起注意。缓存雪崩发生于大量 key 同时过期，导致所有请求直接转向数据库，加重其负担。缓存击穿则是因热点 key 突然失效，大量请求同时访问数据库，引发性能瓶颈。解决策略是利用分布式锁机制，如 Redis 的 setnx 命令，实现锁的获取与释放，以及设置超时机制，以避免锁超时误删问题。

优化缓存击穿的解决方案是通过在缓存失效逻辑中加入剩余量判断，如商品库存剩余情况，避免同时查询数据库。同时，使用乐观锁策略，通过检查版本号一致来避免并发冲突，提高系统稳定性。

在实现一人一单逻辑时，检查订单号与用户ID的关联，以确认用户是否已购买，此过程需使用悲观锁，通过 @Synchronized 注解来确保数据一致性。

分布式环境下，集群问题需特别关注。使用如 Redission 这类库，提供分布式锁解决方案，通过底层实现的 Lua 脚本，确保锁的获取、释放等操作的原子性，避免因超时导致的误删问题。Redission 解决了分布式环境下的锁问题，提供高效、稳定的锁机制。

在配置 Redission 时，通过指定锁名称、锁失效时间及锁的小key，实现锁的生命周期管理。底层使用 Lua 脚本，确保在获取锁时，判断剩余等待时间是否完成，以避免锁的误操作。

使用 ConcurrentHashMap 实现线程安全的锁管理，通过检查当前 entry 的存在与否，来判断是否加入新的锁信息，且每次操作都会更新线程 ID，确保锁的唯一性。在每次获取锁时，通过检查 oldEntry 的状态，来判断是首次访问还是重复访问，从而实现锁的重试机制。

总结而言，通过合理配置及策略实施，可以有效解决 Redis 使用中的缓存问题，提升系统性能和稳定性。同时，结合分布式锁机制，确保在分布式环境下数据操作的一致性和安全性。