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.net core 使用Redis,和Redis问题

武飞扬头像
11小猪会飞11
帮助4

  1. 安装 Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis 包

  2. //分布式缓存    在startup的ConfigureServices中注入redis                                                               services.AddStackExchangeRedisCache(options =>                                                              {                                                                                                                                                     //获取连接字符串               options.Configuration = Configuration.GetSection("RedisConnectionStrings").Value;               //实例名称               //options.InstanceName = "SampleInstance";           });

  3. private readonly IDistributedCache _cache;
           public ValuesController(IDistributedCache cache)
           {
               _cache = cache;
           }
  4. var userid = _cache.GetString("userid");//从redis中读取数据
                if (userid==null)
                {
                    //模拟读取数据库
                    userid = "abcd";
                    //设置缓存过期时间
                    var options = new DistributedCacheEntryOptions()
                .SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromSeconds(20));
                    _cache.SetString("userid", userid, options);
                    return Ok(userid);
                }
                else
                {
                    return Ok(userid);
                }
  5. Redis缓存雪崩解决方法                                                                                                                    

    (1).保持缓存层的高可用性

     使用Redis 哨兵模式或者Redis 集群部署方式,即便个别Redis 节点下线,整个缓存层依然可以使用。除此之外,还可以在多个机房部署 Redis,这样即便是机房死机,依然可以实现缓存层的高可用。

    (2)限流降级组件

     无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视为资源。作为并发量较大的分布式系统,假如有一个资源不可用,可能会造成所有线程在获取这个资源时异常,造成整个系统不可用。降级在高并发系统中是非常正常的,比如推荐服务中,如果个性化推荐服务不可用,可以降级补充热点数据,不至于造成整个推荐服务不可用。常见的限流降级组件如 Hystrix、SenTInel 等。

    (3)缓存不过期

    Redis 中保存的 key 永不失效,这样就不会出现大量缓存同时失效的问题,但是随之而来的就是Redis 需要更多的存储空间。

    (4)优化缓存过期时间

     设计缓存时,为每一个 key 选择合适的过期时间,避免大量的 key 在同一时刻同时失效,造成缓存雪崩。

    (5)使用互斥锁重建缓存

    在高并发场景下,为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存,可以使用互斥锁控制,如根据 key 去缓存层查询数据,当缓存层为命中时,对 key 加锁,然后从存储层查询数据,将数据写入缓存层,最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败,则让线程休眠一段时间后重试。对于锁的类型,如果是在单机环境下可以使用 Java 并发包下的 Lock,如果是在分布式环境下,可以使用分布式锁(Redis 中的 SETNX 方法)。

    分布式环境下使用Redis 分布式锁实现缓存重建,优点是设计思路简单,对数据一致性有保障;缺点是代码复杂度增加,有可能会造成用户等待。假设在高并发下,缓存重建期间 key 是锁着的,如果当前并发 1000 个请求,其中 999 个都在阻塞,会导致 999 个用户请求阻塞而等待。

    (6)异步重建缓存

     在这种方案下构建缓存采取异步策略,会从线程池中获取线程来异步构建缓存,从而不会让所有的请求直接到达存储层,该方案中每个Redis key 维护逻辑超时时间,当逻辑超时时间小于当前时间时,则说明当前缓存已经失效,应当进行缓存更新,否则说明当前缓存未失效,直接返回缓存中的 value 值。如在Redis 中将 key 的过期时间设置为 60 min,在对应的 value 中设置逻辑过期时间为 30 min。这样当 key 到了 30 min 的逻辑过期时间,就可以异步更新这个 key 的缓存,但是在更新缓存的这段时间内,旧的缓存依然可用。这种异步重建缓存的方式可以有效避免大量的 key 同时失效。

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