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Durante o uso do Redis, várias situações anormais podem ser encontradas, como: falha de conexão, banco de dados cheio, avalanche de cache, quebra de cache e penetração de cache. Essas condições anormais podem fazer com que o sistema trave, desencadeando assim o travamento de todo o sistema. Portanto, em aplicações práticas, precisamos adotar soluções correspondentes de acordo com situações específicas para garantir a correção e estabilidade do Redis.
Situações anormais e soluções:
1. Falha na conexão
(1) Sintoma: ao conectar ao servidor Redis, a conexão falha.
(2) Motivo: anormalidade de rede, servidor Redis não iniciado, endereço do servidor Redis ou modificação de porta, etc.
(3) Plano de tratamento:
- Verifique a conectividade de rede para garantir que o servidor Redis esteja acessível.
- Para confirmar se o servidor Redis foi iniciado, você pode usar ferramentas como ping e telnet para verificar.
- Confirme se o endereço e a porta do servidor Redis estão corretos, você pode usar netstat, ps e outras ferramentas para verificar.
- Se for um ambiente de cluster, você precisa lidar com o nó que falhou ao conectar de acordo com a situação real.
Código de amostra:
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class RedisConnectionFailure {
public static void main(String[] args) {
try {
// 连接 Redis 服务器
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
// 设置键值对
jedis.set("key", "value");
// 获取键值对
String value = jedis.get("key");
System.out.println("Value: " + value);
// 关闭连接
jedis.close();
} catch (IOException e) {
System.err.println("Redis connection failed: " + e.getMessage());
}
}
}
2. O banco de dados está cheio
(1) Sintoma: o banco de dados Redis atinge a capacidade máxima e não pode armazenar novos dados.
(2) Razão: A quantidade de dados em cache é muito grande ou o tempo de expiração do cache não está definido corretamente.
(3) Plano de tratamento:
- Verifique a quantidade de dados em cache e tome medidas para excluir os dados em cache quando a quantidade de dados em cache atingir um determinado limite.
- Verifique o tempo de expiração do cache. Se o tempo de expiração do cache não estiver definido corretamente, tome medidas para ajustar o tempo de expiração do cache.
- Defina a estratégia de eliminação de dados de cache, como estratégia LRU ou estratégia LFU.
Código de amostra:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
public class RedisDatabaseFull {
public static void main(String[] args) {
JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379);
try {
// 设置缓存过期时间
jedisPool.set("key", "value", 1000);
// 获取缓存数据大小
long dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size: " + dbSize);
// 删除缓存数据
jedisPool.del("key");
} catch (Exception e) {
System.err.println("Redis database full: " + e.getMessage());
}
}
}
3. Avalanche de Cache
Quando o conjunto de cache expira ou falha, um grande número de solicitações será enviado para a camada de banco de dados ao mesmo tempo, resultando em um aumento acentuado na pressão sobre a camada de banco de dados, afetando assim o processamento de outras solicitações de negócios normais do banco de dados .
Solução:
- Defina razoavelmente o tempo de expiração do cache para evitar configurar muitos dados para expirar ao mesmo tempo.
- Verifique a quantidade de dados em cache e tome medidas para excluir os dados em cache quando a quantidade de dados em cache for muito grande.
- Defina a proteção contra quebra de cache para evitar que um grande número de solicitações seja enviado para a camada de banco de dados quando o cache falhar centralmente.
Código de amostra:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
public class RedisCacheSnowy {
public static void main(String[] args) {
JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379);
try {
// 设置缓存过期时间
jedisPool.set("key", "value", 1000);
// 获取缓存数据大小
long dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size: " + dbSize);
// 模拟缓存集中过期
for (int i = 0; i < 100; i++) {
jedisPool.expire("key", 1000);
}
// 等待缓存过期
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 获取缓存数据大小
dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size after expiration: " + dbSize);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
jedisPool.close();
}
}
}
4. Divisão do cache:
Quando o cache falha centralmente, um grande número de solicitações é enviado para a camada de banco de dados ao mesmo tempo, fazendo com que a pressão sobre a camada de banco de dados aumente.
Solução:
- Defina razoavelmente o tempo de expiração do cache para evitar configurar muitos dados para expirar ao mesmo tempo.
- Verifique a quantidade de dados em cache e tome medidas para excluir os dados em cache quando a quantidade de dados em cache for muito grande.
- Defina a proteção contra quebra de cache para evitar que um grande número de solicitações seja enviado para a camada de banco de dados quando o cache falhar centralmente.
Código de amostra:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
public class RedisCacheMiss {
public static void main(String[] args) {
JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379);
try {
// 设置缓存过期时间
jedisPool.set("key", "value", 1000);
// 获取缓存数据大小
long dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size: " + dbSize);
// 模拟缓存集中失效
for (int i = 0; i < 100; i++) {
jedisPool.expire("key", 1000);
}
// 等待缓存失效
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 获取缓存数据大小
dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size after expiration: " + dbSize);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
jedisPool.close();
}
}
}
5. Penetração de cache:
Quando não há dados no cache, um grande número de solicitações será enviado para a camada de banco de dados ao mesmo tempo, fazendo com que a pressão sobre a camada de banco de dados aumente.
Solução:
- Defina razoavelmente o tempo de expiração do cache para evitar configurar muitos dados para expirar ao mesmo tempo.
- Verifique a quantidade de dados em cache e tome medidas para excluir os dados em cache quando a quantidade de dados em cache for muito grande.
- Defina a proteção contra penetração de cache para evitar que um grande número de solicitações seja enviado para a camada do banco de dados quando o cache falhar centralmente.
Código de amostra:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
public class RedisCachePenetration {
public static void main(String[] args) {
JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379);
try {
// 设置缓存过期时间
jedisPool.set("key", "value", 1000);
// 获取缓存数据大小
long dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size: " + dbSize);
// 模拟缓存集中失效
for (int i = 0; i < 100; i++) {
jedisPool.expire("key", 1000);
}
// 等待缓存失效
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 获取缓存数据大小
dbSize = jedisPool.dbSize();
System.out.println("Database size after expiration: " + dbSize);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
jedisPool.close();
}
}
}