redis优化高并发 redis如何解决高并发

文章目录

• 1.高并发读操作问题

• 1.1缓存穿透
• 1.2缓存击穿
• 1.3缓存雪崩

• 2.高并发写问题

• 2.1数据库双写不一致问题
• 2.2双写不一致问题解决方案

• 2.2.1延时双删
• 2.2.2队列
• 2.2.3分布式锁

1.高并发读操作问题

1.1缓存穿透

指访问一个缓存和数据库中都不存在的key，由于这个key在缓存中不存在，则会到数据库中查询，数据库中也不存在该key，无法将数据添加到缓存中，所以每次都会访问数据库导致数据库压力增大。

• 解决方法

1. 将空key添加到缓存中。
2. 一般对于这种访问可能由于遭到攻击引起，可以对请求进行身份鉴权、数据合法行校验等。

1.2缓存击穿

指大量请求访问缓存中的一个key时，该key过期了，导致这些请求都去直接访问数据库，短时间大量的请求可能会将数据库击垮。

• 解决方法

1. 添加互斥锁或分布式锁，让一个线程去访问数据库，将数据添加到缓存中后，其他线程直接从缓存中获取。
2. 热点数据key不过期，定时更新缓存，但如果更新出问题会导致缓存中的数据一直为旧数据。

1.3缓存雪崩

指在系统运行过程中，缓存服务宕机或大量的key值同时过期，导致所有请求都直接访问数据库导致数据库压力增大。

• 解决方法

1. 将key的过期时间打散，避免大量key同时过期。
2. 对缓存服务做高可用处理
3. 加互斥锁，同一key值只允许一个线程去访问数据库，其余线程等待写入后直接从缓存中获取。

2.高并发写问题

2.1数据库双写不一致问题

• 正常请求（双写）
• 异常情况， 场景1， 更新缓存
• 正常情况下（写，读）
• 
  

缓存和数据库数据不一致问题情况2

2.2双写不一致问题解决方案

2.2.1延时双删

修改完数据库数据之后删除对应缓存，延时时候再删缓存

2.2.2队列

采用队列的方式将并行请求转换成串行（影响性能）

2.2.3分布式锁

Redis实现分布式锁的7种方案，及正确使用姿势！