Redis雪崩效应的解决方案(转)[通俗易懂]

Redis雪崩效应的解决方案(转)[通俗易懂]1、可以使用分布式锁单机版的话本地锁当突然有大量请求到数据库服务器时候,进行请求限制。使用所的机制,保证只有一个线程(请求)操作。否则进行排队等待(集群分布式锁,单机本地锁)。减少服务器吞吐量,效率低。保证只能有一个线程进入实际上只能有一个请求在执行查询操作也可以在此处进行使用限流的策略~2、缓存标记publicobjectGetProductListNew()…

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1、可以使用分布式锁 单机版的话本地锁

当突然有大量请求到数据库服务器时候,进行请求限制。使用所的机制,保证只有一个线程(请求)操作。否则进行排队等待(集群分布式锁,单机本地锁)。减少服务器吞吐量,效率低。
在这里插入图片描述
保证只能有一个线程进入 实际上只能有一个请求在执行查询操作

也可以在此处进行使用限流的策略~

2、缓存标记

public object GetProductListNew()
        {
            const int cacheTime = 30;
            const string cacheKey = "product_list";
            //缓存标记。
            const string cacheSign = cacheKey + "_sign";
            
            var sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
            //获取缓存值
            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (sign != null)
            {
                return cacheValue; //未过期,直接返回。
            }
            else
            {
                CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
                ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) =>
                {
                    cacheValue = GetProductListFromDB(); //这里一般是 sql查询数据。
                    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime*2); //日期设缓存时间的2倍,用于脏读。                
                });
                
                return cacheValue;
            }
        } 

3、消息中间件方式

如果大量的请求进行访问时候,Redis没有值的情况,会将查询的结果存放在消息中间件中(利用了MQ同步特性)
查不到时候 走MQ
MQ使用具体看 https://blog.csdn.net/VinceZxy/article/details/91582567

4、均摊分配Redis的key的失效时间

在这里插入图片描述

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