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Redis企业应用场景

先操作数据库,再删缓存。客户端请求的数据的数据不在数据库中,这样缓存永远也不能生效,请求一直到数据库层,一般可能是黑客攻击。做好数据的基础校验。同一时刻存在大量的key同事失效或r

文章转自华为云社区,作者:kaliarch;原文链接:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/352910


Redis 企业应用场景


一 短信登录

基于Redis实现共享session登录



  • 选择合适的数据结构

  • 选择合适的key

  • 选择合适的存储粒度


二 数据缓存


2.1 缓存更新策略



  • 内存淘汰:利用Redis内置的内存淘汰机制,当内存不足时自动淘汰部分数据,下次查询时更新数据。

  • 超时剔除:给数据添加TTL时间,到期后自动删除。

  • 主动更新:编写代码,修改数据的时候同时更新缓存。

先操作数据库,再删缓存。


2.2 缓存问题

2.2.1 缓存穿透

概念



  • 客户端请求的数据的数据不在数据库中,这样缓存永远也不能生效,请求一直到数据库层,一般可能是黑客攻击。

解决方案



  • 缓存空对象:实现简单,维护方便,但有额外的内存消耗,可能短时间数据不一致。

  • 布隆过滤器:根据算法缓存索引,如果不存在则不存在,返回存储也有一定程度不存在的可能,内存占用小,没有对于的key,存在误判

  • 增加ID的复杂度,避免被猜到ID的规律。

  • 做好数据的基础校验。

  • 用户权限。

  • 热点参数的限流。

2.2.2 缓存雪崩

概念



  • 同一时刻存在大量的key同事失效或redis宕机,导致大量请求到达数据库。

解决方案



  • 给不同的key的ttl添加随机值

  • 利用redis集群提升高可用性

  • 给缓存业务添加降级限流策略

  • 给业务添加多级缓存


2.3 缓存击穿

概念



  • 缓存击穿问题也称为热点key问题,一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效,无数的请求访问会瞬间给数据库带来巨大压力。

解决方案



  • 互斥锁

  • 逻辑过期


三 消息队列实现秒杀


3.1 全局唯一ID生成策略



  • UUID

  • Redis自增

  • snowflake算法

  • 数据库自增


3.2 并发线程安全


3.3 乐观锁

版本法

CAS法:基于数据逻辑进行判断。


四 分布式锁

多进程可见,并且互斥的锁


4.1 特征



  • 多进程可见

  • 互斥

  • 高可用

  • 高性能

  • 安全性


4.2 实现分布式锁

获取锁



  • 互斥:确保只有一个线程获取锁(set nx ex,获取锁的时候存入线程ID)

释放锁



  • 手动释放:释放的时候判断是否与当前线程ID一致,如果不一致则不释放。

  • 超时释放:获取锁时添加超时时间



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这个家伙很懒,什么也没留下!
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