十三、Redis应用问题的解决

13.1 缓存穿透

13.1.1 问题描述

key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。

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13.1.2 解决方案

一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

解决方案：

对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟
设置可访问的名单（白名单）：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。、
采用布隆过滤器：(布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被这个bitmaps拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
进行实时监控：当发现的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务

13.2 缓存击穿

13.2.1 问题描述

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

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13.2.2 解决方案

key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。

解决方案

预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
使用锁：

（1）就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db。

（2）先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX）去set一个mutex key

（3）当操作返回成功时，再进行load db的操作，并回设缓存,最后删除mutex key；

（4）当操作返回失败，证明有线程在load db，当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。

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13.3 缓存雪崩

13.3.1 问题描述

key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key正常访问

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13.3.2 解决方案

（1） 构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）

（2） 使用锁或队列：用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况

（3） 设置过期标志更新缓存：记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。

（4） 将缓存失效时间分散开：比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5

13.4 分布式锁

随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题。
分布式锁主流的实现方案：
基于数据库实现分布式锁
基于缓存（Redis等）
基于Zookeeper
每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：
性能：redis最高
可靠性：zookeeper最高

优化设置锁和过期时间

设置锁的命令

SETNX KEY VALUE  # 设置锁
del key   # 删除锁

给锁设置过期时间

expire users 30

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这样设置的问题：如果设置时间和上锁分开进行的话，可能存在上完锁，服务器down了，就没有设置过期时间。

优化：上锁和设置过期时间同时

set key value nx ex time

java代码实现

@GetMapping("testLock")
public void testLock(){
    //1获取锁，setne ,顺便设置过期时间
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "111",3,TimeUnit.SECONDS);
    //2获取锁成功、查询num的值
    if(lock){
        Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");
        //2.1判断num为空return
        if(StringUtils.isEmpty(value)){
            return;
        }
        //2.2有值就转成成int
        int num = Integer.parseInt(value+"");
        //2.3把redis的num加1
        redisTemplate.opsForValue().set("num", ++num);
        //2.4释放锁，del
        redisTemplate.delete("lock");

    }else{
        //3获取锁失败、每隔0.1秒再获取
        try {
            Thread.sleep(100);
            testLock();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

优化之UUID防止误删

不过代码除了修改的设置过期时间问题，还存在问题，入下图所示：

在这里插入图片描述

解决方法：

在这里插入图片描述

代码实现：

@GetMapping("testLock")
public void testLock(){
	String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    //1获取锁，setne ,顺便设置过期时间
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,3,TimeUnit.SECONDS);
    //2获取锁成功、查询num的值
    if(lock){
       ...
        String lockUuid = (String)redisTemplate.opsForValue().get("lock");
        if(uuid.equals(lockUuid)){
             //2.4释放锁，del
        	redisTemplate.delete("lock");
        }
    }else{
       ...
    }
}

优化之LUA脚本保证删除的原子性

原因：

在这里插入图片描述

解决方案：使用lua脚本保证删除的原子性

@GetMapping("testLockLua")
public void testLockLua() {
    //1 声明一个uuid ,将做为一个value 放入我们的key所对应的值中
    String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    //2 定义一个锁：lua 脚本可以使用同一把锁，来实现删除！
    String skuId = "25"; // 访问skuId 为25号的商品 100008348542
    String locKey = "lock:" + skuId; // 锁住的是每个商品的数据

    // 3 获取锁
    Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(locKey, uuid, 3, TimeUnit.SECONDS);

    // 第一种： lock 与过期时间中间不写任何的代码。
    // redisTemplate.expire("lock",10, TimeUnit.SECONDS);//设置过期时间
    // 如果true
    if (lock) {
        // 执行的业务逻辑开始
        // 获取缓存中的num 数据
        Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");
        // 如果是空直接返回
        if (StringUtils.isEmpty(value)) {
            return;
        }
        // 不是空 如果说在这出现了异常！ 那么delete 就删除失败！ 也就是说锁永远存在！
        int num = Integer.parseInt(value + "");
        // 使num 每次+1 放入缓存
        redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));
        /*使用lua脚本来锁*/
        // 定义lua 脚本
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        // 使用redis执行lua执行
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptText(script);
        // 设置一下返回值类型 为Long
        // 因为删除判断的时候，返回的0,给其封装为数据类型。如果不封装那么默认返回String 类型，
        // 那么返回字符串与0 会有发生错误。
        redisScript.setResultType(Long.class);
        // 第一个要是script 脚本 ，第二个需要判断的key，第三个就是key所对应的值。
        redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(locKey), uuid);
    } else {
        // 其他线程等待
        try {
            // 睡眠
            Thread.sleep(1000);
            // 睡醒了之后，调用方法。
            testLockLua();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

总结

为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。
加锁和解锁必须具有原子性。

十四、Redis6.0的新功能

14.1 ACL

14.1.1 简介

Redis ACL是Access Control List（访问控制列表）的缩写，该功能允许根据可以执行的命令和可以访问的键来限制某些连接。
在Redis 5版本之前，Redis 安全规则只有密码控制还有通过rename 来调整高危命令比如 flushdb ， KEYS* ， shutdown 等。Redis 6 则提供ACL的功能对用户进行更细粒度的权限控制：
（1）接入权限:用户名和密码
（2）可以执行的命令
（3）可以操作的 KEY

14.1.2 命令

使用acl list命令展现用户权限列表

在这里插入图片描述

使用acl cat命令
- 查看添加权限指令类别
- 加参数类型名可以查看类型下具体命令
使用acl whoami命令查看当前用户

在这里插入图片描述

使用aclsetuser命令创建和编辑用户ACL

ACL规则

下面是有效ACL规则的列表。某些规则只是用于激活或删除标志，或对用户ACL执行给定更改的单个单词。其他规则是字符前缀，它们与命令或类别名称、键模式等连接在一起
ACL规则
类型参数说明
启动和禁用用户 on 激活某用户账号
启动和禁用用户 off 禁用某用户账号。注意，已验证的连接仍然可以工作。如果默认用户被标记为off，则新连接将在未进行身份验证的情况下启动，并要求用户使用AUTH选项发送AUTH或HELLO，以便以某种方式进行身份验证。
权限的添加删除 +<command> 将指令添加到用户可以调用的指令列表中
权限的添加删除 -<command> 从用户可执行指令列表移除指令
权限的添加删除 +@<categroy> 添加该类别中用户要调用的所有指令，有效类别为@admin、@set、@sortedset…等，通过调用ACL CAT命令查看完整列表。特殊类别@all表示所有命令，包括当前存在于服务器中的命令，以及将来将通过模块加载的命令
权限的添加删除 -@<actegory> 从用户可调用指令中移除类别
权限的添加删除 allcommands +@all的别名
权限的添加删除 nocommand -@all的别名
可操作键的添加或删除 ~ <pattarn> 添加可作为用户可操作的键的模式。例如~*允许所有的键

ACL规则
类型	参数	说明
启动和禁用用户	on	激活某用户账号
启动和禁用用户	off	禁用某用户账号。注意，已验证的连接仍然可以工作。如果默认用户被标记为off，则新连接将在未进行身份验证的情况下启动，并要求用户使用AUTH选项发送AUTH或HELLO，以便以某种方式进行身份验证。
权限的添加删除	+`<command>`	将指令添加到用户可以调用的指令列表中
权限的添加删除	-`<command>`	从用户可执行指令列表移除指令
权限的添加删除	+@`<categroy>`	添加该类别中用户要调用的所有指令，有效类别为@admin、@set、@sortedset…等，通过调用ACL CAT命令查看完整列表。特殊类别@all表示所有命令，包括当前存在于服务器中的命令，以及将来将通过模块加载的命令
权限的添加删除	-@`<actegory>`	从用户可调用指令中移除类别
权限的添加删除	allcommands	+@all的别名
权限的添加删除	nocommand	-@all的别名
可操作键的添加或删除	~ `<pattarn>`	添加可作为用户可操作的键的模式。例如~*允许所有的键

通过命令创建新用户默认权限
```
acl setuser user1
```
在上面的示例中，我根本没有指定任何规则。如果用户不存在，这将使用just created的默认属性来创建用户。如果用户已经存在，则上面的命令将不执行任何操作。
设置有用户名、密码、ACL权限、并启用的用户
```
acl setuser user2 on >password ~cached:* +get
```
切换用户，验证权限

14.2 IO多线程

Redis6终于支撑多线程了，告别单线程了吗？
IO多线程其实指客户端交互部分的网络IO交互处理模块多线程，而非执行命令多线程。Redis6执行命令依然是单线程

原理架构

Redis 6 加入多线程,但跟 Memcached 这种从 IO处理到数据访问多线程的实现模式有些差异。Redis 的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程。之所以这么设计是不想因为多线程而变得复杂，需要去控制 key、lua、事务，LPUSH/LPOP 等等的并发问题。整体的设计大体如下:

在这里插入图片描述

另外，多线程IO默认也是不开启的，需要再配置文件中配置
io-threads-do-reads yes
io-threads 4

14.3 工具支持 Cluster

之前老版Redis想要搭集群需要单独安装ruby环境，Redis 5 将 redis-trib.rb 的功能集成到 redis-cli 。另外官方 redis-benchmark 工具开始支持 cluster 模式了，通过多线程的方式对多个分片进行压测压。

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Redis6新功能还有：
1、RESP3新的 Redis 通信协议：优化服务端与客户端之间通信
2、Client side caching客户端缓存：基于 RESP3 协议实现的客户端缓存功能。为了进一步提升缓存的性能，将客户端经常访问的数据cache到客户端。减少TCP网络交互。
3、Proxy集群代理模式：Proxy 功能，让 Cluster 拥有像单实例一样的接入方式，降低大家使用cluster的门槛。不过需要注意的是代理不改变 Cluster 的功能限制，不支持的命令还是不会支持，比如跨 slot 的多Key操作。
4、Modules API：Redis 6中模块开发进展非常大，因为为了开发复杂的功能，从一开始就用上模块。可以变成一个框架，利用来构建不同系统，而不需要从头开始写然后还要许可。一开始就是一个向编写各种系统开放的平台。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45408390/article/details/119731111