解决Redis雪崩击穿没错（redis没错击穿）

解决Redis雪崩：击穿没错！

Redis雪崩是指在高并发的情况下，Redis中大量的缓存同时失效，从而导致大量的请求直接打到了后端存储上，造成系统崩溃的现象。为了解决这个问题，常常会有人考虑采用缓存击穿的方案来应对。

缓存击穿是指某个热点缓存失效导致请求直接打到后端存储上的情况。对于这种情况，我们可以采取以下方案：

1. 对于请求频繁的热点数据进行加锁，只允许一个线程访问数据，其余线程等待。这样可以保证请求的串行化，防止热点数据的并发访问。可以通过Redis的setnx命令实现。

public Object getdata(String KEY) {
    Object data = redisTemplate.opsForValue().get(key);

    if (data == null) {

        // 尝试加锁，只允许一个线程访问
        boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + "_lock", 1);
        if (lock) {
            // 加锁成功，查询数据
            data = queryDataFromDB(key);
            // 将数据写入缓存，并释放锁
            redisTemplate.opsForValue().set(key, data, 10, TimeUnit.MINUTES);
            redisTemplate.delete(key + "_lock");
        } else {
            // 加锁失败，等待并重新查询缓存
            while (data == null) {
                data = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            }
        }
    }

    return data;
}

2. 通过设置缓存过期时间的方式防止大量失效。即使缓存失效，也可以保证在一定时间范围内读取到有效数据，减轻后端数据库的压力。

public Object getDataWithExpire(String key) {
    Object data = redisTemplate.opsForValue().get(key);

    if (data == null) {
        // 尝试加锁，只允许一个线程访问，避免重复查询数据库
        boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + "_lock", 1);

        if (lock) {
            // 加锁成功，查询数据
            data = queryDataFromDB(key);
            // 将数据写入缓存，并设置过期时间，释放锁
            redisTemplate.opsForValue().set(key, data, 10, TimeUnit.MINUTES);
            redisTemplate.delete(key + "_lock");
        } else {
            // 加锁失败，等待锁释放
            while (data == null) {
                data = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            }
        }
    }

    return data;
}

3. 使用Redis集群，将数据分散到多个节点上，避免在单个节点上出现热点数据。

public Object getDataFromCluster(String key) {
    Object data = redisTemplate.opsForValue().get(key);

    if (data == null) {
        // 尝试加锁，只允许一个线程访问，避免重复查询数据库
        boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key + "_lock", 1);

        if (lock) {
            // 加锁成功，查询数据
            data = queryDataFromDB(key);
            // 将数据写入缓存，并设置过期时间，释放锁
            redisTemplate.opsForValue().set(key, data, 10, TimeUnit.MINUTES);
            redisTemplate.delete(key + "_lock");
        } else {
            // 加锁失败，等待锁释放
            while (data == null) {
                data = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            }
        }
    }

    return data;
}

综上所述，采用缓存击穿的方案可以有效地缓解Redis雪崩的问题，保证系统的稳定运行。如果您还有其他更好的解决方案，欢迎分享。

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