Redis数据库测试和缓存穿透、雪崩、击穿

news2024/12/27 23:08:58

Redis数据库测试实验

实验要求

1.新建一张user表,在表内插入10000条数据。
2.①通过jdbc查询这10000条数据,记录查询时间。
  ②通过redis查询这10000条数据,记录查询时间。
3.①再次查询这一万条数据,要求根据年龄进行排序,mysql和redis各实现一次。
4.上面排序后的前5人可进行抽奖,每人有一次抽奖机会,抽奖奖品随意设计,抽奖方式通过redis实现。

1.基本准备

先下载好jar包

在根目录下,新建lib文件夹,并将两个jar包移动到lib文件夹中

在IDEA中,右键点击lib,选择“添加为库”

两个jar包显示可展开即为成功。

2.mysql建立用户表user

CREATE TABLE `user` (
  `id` int primary key AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(10) COMMENT '姓名',
  `age` int COMMENT '年龄'
) ;

3.为mysql和redis添加数据

(1)获取数据库连接,并为mysql添加数据

    //获取数据库连接
    public Connection getConnection() {
        System.out.println("获取数据库连接");
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/homework";
        String username = "root";
        String password = "123456";
        Connection conn = null;

        try {
            conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return conn;
    }

    //mysql添加数据
    public void addMysql() {
        System.out.println("mysql添加数据");
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        conn = getConnection();

        try {
            Random random = new Random();

            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                String name = "Name" + i;
                int age = random.nextInt(100) + 1;

                ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO user (name,age) VALUES (?,?)");
                ps.setString(1, name);
                ps.setInt(2, age);
                ps.executeUpdate();
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                ps.close();
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

(2)将Mysql数据转储到redis中

    // 将Mysql数据库数据转储到Redis
    public void addRedis() {
        System.out.println("redis添加数据");
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        ResultSet rs = null;

        conn = getConnection();
        try {
            ps = conn.prepareStatement("select * from user");
            rs = ps.executeQuery();

            Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

            while (rs.next()) {
                String id = String.valueOf(rs.getInt("id"));
                String name = rs.getString("name");
                int age = rs.getInt("age");

                // 使用有序集合存储学生ID和年龄,以便进行排序
                jedis.zadd("UserByAge", age, id);

                // 存储学生数据
                jedis.hset("user:" + id, "name", name);
                jedis.hset("user:" + id, "age", String.valueOf(age));
            }

            jedis.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                rs.close();
                ps.close();
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

4.实现mysql和redis查询,并比较查询时间

(1)mysql查询

    //mysql查询
    public void queryDataWithJDBC() {
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        ResultSet rs = null;

        conn = getConnection();
        try {
            ps = conn.prepareStatement("select * from user");
            rs = ps.executeQuery();
            while (rs.next()) {
//                System.out.println("ID: " + rs.getInt("id") + ", Name: " + rs.getString("name") + ", Age: " + rs.getInt("age"));
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                rs.close();
                ps.close();
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

(2)redis查询

 //redis查询
    public void queryDataWithRedis() {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        Set<String> keys = jedis.keys("user:*");
        for (String key : keys) {
            Map<String, String> user = jedis.hgetAll(key);
//            System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + user);
        }
        jedis.close();
    }

(3)记录并比较查询时间

// 比较查询时间
    public void compareTime() {
        // 通过jdbc查询这10000条数据,记录查询时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        queryDataWithJDBC();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("JDBC查询时间: " + (end - start) + "ms");

        // 通过redis查询这10000条数据,记录查询时间
        start = System.currentTimeMillis();
        queryDataWithRedis();
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Redis查询时间: " + (end - start) + "ms");
    }

5.根据年龄进行排序

(1)mysql排序

    //mysql实现排序
    public void queryAndSortDataWithJDBC() {
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        ResultSet rs = null;

        conn = getConnection();
        try {
            ps = conn.prepareStatement("SELECT * FROM user ORDER BY age");
            rs = ps.executeQuery();
            System.out.println("mysql实现排序:");
            while (rs.next()) {
                System.out.println("ID: " + rs.getInt("id") + ", Name: " + rs.getString("name") + ", Age: " + rs.getInt("age"));
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                rs.close();
                ps.close();
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

(2)redis排序

    //redis实现排序
    public void queryAndSortDataWithRedis() {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        List<Tuple> users = jedis.zrangeWithScores("UserByAge", 0, -1);
        System.out.println("redis实现排序:");
        for (Tuple user : users) {
            String id = user.getElement();
            double age = user.getScore();
            String name = jedis.hget("user:" + id, "name");
            System.out.println("ID: " + id + ", Name: " + name + ", Age: " + (int) age);
        }
        jedis.close();
    }

6.抽奖功能

    //抽奖
    public void lottery() {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

        // 添加奖品
        String[] prizes = {"锅", "碗", "瓢", "盆", "金元宝"};
        for (String prize : prizes) {
            jedis.sadd("prizes", prize);
        }

        // 年龄最小的前5人
        System.out.println("年龄最小的前5人:");
        List<Tuple> youngestUsers = jedis.zrangeWithScores("UserByAge", 0, 4);
        for (Tuple user : youngestUsers) {
            String id = user.getElement();
            double age = user.getScore();
            String name = jedis.hget("user:" + id, "name");
            String prize = jedis.srandmember("prizes");
            System.out.println("恭喜 " + name + " 获得了抽奖机会!奖品是:" + prize);
        }

        jedis.close();
    }

7.主函数

    public static void main(String[] args) throws SQLException {

        JedisHomework jedisHomework = new JedisHomework();
        jedisHomework.addMysql();
        jedisHomework.addRedis();
        jedisHomework.compareTime();
        jedisHomework.queryAndSortDataWithJDBC();
        jedisHomework.queryAndSortDataWithRedis();
        jedisHomework.lottery();

    }

Redis中的缓存穿透、雪崩、击穿的原因以及解决方案

1.缓存击穿

(1)产生原因

        在高并发访问下,某个热点key在缓存中过期后,大量并发请求同时查询数据库,导致数据库压力激增的现象。

(2)解决方案

合理的过期时间:将热点数据设置为永远不过期

使用互斥锁:基于redis or zookeeper实现互斥锁,等待第一个请求构建完缓存之后,再释放锁,进而其他请求才能通过该key访问数据。

2.缓存雪崩

(1)产生原因

        由于缓存服务器在同一时间大面积失效或宕机,导致大量请求直接打到数据库,瞬间引发数据库压力激增,甚至导致数据库崩溃。

(2)解决方案

事前:redis 高可用,主从+哨兵,redus cluster,避免全盘崩溃

事中:本地缓存 + hystrix 限流&降级,避免 MySQL被打死。同时设置合理的过期时间。

事后:redis持久化,一旦重启,自动从磁盘上加载数据,快速回复缓存数据。

3.缓存穿透

(1)产生原因

        查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,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数据库去查询,进而给数据库带来压力。

        缓存穿透很有可能是黑客攻击所为,黑客通过发送大量的高并发的无法响应的请求给服务器,由于请求的资源根本就不存在,DB(数据库)就很容易被打垮了。

(2)解决方案

缓存空对象:对查询结果为空的情况,也将其缓存起来,并设置合理的过期时间。

参数校验:在接收到请求之前进行参数校验,判断请求参数是否合法。

布隆过滤器:判断请求的参数是否存在于缓存或数据库中。

4.三者的异同

相同点:大量的请求在redis上得不到响应,那么就会导致这些请求会直接去访问DB,导致DB的压力瞬间变大而卡死或者宕机。

不同点:缓存击穿是某个热点过期后,导致大量请求访问DB;

               缓存雪崩是多个key过期后,导致大量请求访问DB;

               缓存穿透是不存在的key收到大量请求,每次请求都要到DB查询。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2235183.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

今天要重新认识下注解@RequestBody

在Spring框架中&#xff0c;RequestBody是一个常用的注解&#xff0c;它用于将HTTP请求体中的数据绑定到控制器&#xff08;Controller&#xff09;处理方法的参数上。这个注解通常与RESTful Web服务一起使用&#xff0c;在处理POST或PUT请求时尤为常见&#xff0c;因为这些请求…

在vscode中如何利用git 查看某一个文件的提交记录

在 Visual Studio Code (VSCode) 中&#xff0c;你可以使用内置的 Git 集成来查看某个文件的提交历史。以下是具体步骤&#xff1a; 使用 VSCode 内置 Git 功能 打开项目&#xff1a; 打开你的项目文件夹&#xff0c;确保该项目已经是一个 Git 仓库&#xff08;即项目根目录下…

JavaScript 23种经典设计模式简介

23种JavaScript经典设计模式 JavaScript经典设计模式 通过之前的学习&#xff0c;我们知道设计模式是一种解决代码组织、代码复用和代码可维护性等问题的技术方法。它通过将代码以特定的方式组织起来&#xff0c;使代码结构更加清晰、可读性更高、易于维护和扩展。为了在开发…

LangChain Ollama实战文献检索助手(二)少样本提示FewShotPromptTemplate示例选择器

本期是用样例来提示大模型生成我们想要的答案。即在输入中给定提示的样例&#xff0c;以及提示模板&#xff0c;然后匹配较相关的样例进行文献综述。 创建示例样本FewShotPromptTemplate 这里我用GTP-o1生成了几个回答&#xff0c;作为样本 samples [{"theme": &…

R语言*号标识显著性差异判断组间差异是否具有统计意义

前言 该R代码用于对Iris数据集进行多组比较分析&#xff0c;探讨不同鸢尾花品种在不同测量变量&#xff08;花萼和花瓣长度与宽度&#xff09;上的显著性差异。通过将数据转换为长格式&#xff0c;并利用ANOVA和Tukey检验&#xff0c;代码生成了不同品种间的显著性标记&#x…

AUTOSAR CP NVRAM Manager规范导读

一、NVRAM Manager功能概述 NVRAM Manager是AUTOSAR(AUTomotive Open System ARchitecture)框架中的一个模块,负责管理非易失性随机访问存储器(NVRAM)。它提供了一组服务和API,用于在汽车环境中存储、维护和恢复NV数据。以下是NVRAM Manager的一些关键功能: 数据存储和…

PDF编辑工具Adobe Acrobat DC 2023安装教程(附安装包)

Adobe Acrobat DC 2023 是 Adobe 公司推出的一款功能强大的 PDF 文档处理软件。它不仅支持创建、编辑和签署 PDF 文件&#xff0c;还提供了丰富的工具来管理和优化这些文件。以下是 Acrobat DC 2023 的一些主要特点&#xff1a; 1.PDF 创建与编辑&#xff1a;用户可以直接从多…

Tornado简单使用

Tornado简单使用 1 介绍 Tornado 是一个基于Python的Web服务框架和 异步网络库&#xff0c;它最初由 FriendFeed 开发&#xff0c;后来被 Facebook 收购并开源&#xff0c;通过利用非阻塞网络 I/O, Tornado 可以承载成千上万的活动连接&#xff0c;完美的实现了 长连接、WebS…

基于SpringBoot的城镇保障性住房管理策略

3系统分析 3.1可行性分析 通过对本城镇保障性住房管理系统实行的目的初步调查和分析&#xff0c;提出可行性方案并对其一一进行论证。我们在这里主要从技术可行性、经济可行性、操作可行性等方面进行分析。 3.1.1技术可行性 本城镇保障性住房管理系统采用SSM框架&#xff0c;JA…

【万字详解】如何在微信小程序的 Taro 框架中设置静态图片 assets/image 的 Base64 转换上限值

设置方法 mini 中提供了 imageUrlLoaderOption 和 postcss.url 。 其中&#xff1a; config.limit 和 imageUrlLoaderOption.limit 服务于 Taro 的 MiniWebpackModule.js &#xff0c; 值的写法要 &#xff08;&#xff09;KB * 1024。 config.maxSize 服务于 postcss-url 的…

[实战-11] FlinkSql 设置时区对TIMESTAMP和TIMESTAMP_LTZ的影响

table.local-time-zone table.local-time-zoneDataStream-to-Table Conversion&#xff08;拓展知识&#xff09;代码测试flinksql代码执行结果截图1. Asia/Shanghai 结果如下2. UTC结果如下 table.local-time-zone table.local-time-zone可用于设置flinksql的时区。 flink的内…

Bypassuac之白名单结合注册表方式

参考 Bypass UAC 原来这么简单 本章记录一下系统白名单文件结合注册表bypassuac&#xff0c;uac这个东西并不是Windows设置的防御机制而是相当于保护机制&#xff0c;只是用来控制用户行为的&#xff0c;弹个窗来提醒一下用户的行为&#xff0c;和直接的杀软是不一样的性质&am…

【力扣打卡系列】单调栈

坚持按题型打卡&刷&梳理力扣算法题系列&#xff0c;语言为go&#xff0c;Day20 单调栈 题目描述 解题思路 单调栈 后进先出 记录的数据加在最上面丢掉数据也先从最上面开始 单调性 记录t[i]之前会先把所有小于等于t[i]的数据丢掉&#xff0c;不可能出现上面大下面小的…

如何通过CDN加速提升电商网站双十一购物节用户体验

随着双十一购物节的到来&#xff0c;电商平台迎来了一年中流量的高峰。各大电商平台如天猫、京东和抖音等纷纷推出了全新的促销活动和玩法。在这场购物狂欢中&#xff0c;用户体验成为了电商网站能否脱颖而出的关键。而CDN&#xff08;内容分发网络&#xff09;加速服务&#x…

Linux信号_信号的产生

信号概念 信号是进程之间事件异步通知的一种方式&#xff0c;属于软中断。 异步&#xff1a;在异步操作中&#xff0c;任务可以独立执行。一个任务的开始或完成不依赖于其他任务的状态。 同步&#xff1a;在同步操作中&#xff0c;任务之间的执行是相互依赖的。一个任务必须等待…

Docker学习—Docker核心概念总结

核心概念总结 容器&#xff1a;容器就是将应用运行所需的所有内容比如代码、运行时环境&#xff0c;进行打包和隔离。 容器和虚拟机的对比 虚拟机是在同一个硬件上虚拟化出多个操作系统&#xff08;OS&#xff09;实例。 容器是在操作系统上进行虚拟化&#xff0c;用于隔离…

51单片机教程(六)- LED流水灯

1 项目分析 基于点亮LED灯、LED灯闪烁&#xff0c;扩展到构成最简单、花样流水灯。 2 技术准备 1 流水灯硬件及原理图 流水灯是由多个LED灯组成的 2 C语言知识点 数组 数组声明&#xff1a;长度不可变 数据类型 数组名称[长度n] // 整数型默认为0&#xff0c;小数型默认…

供热的一些基础技术数据

1、应该了解的几个实用数据:(1)室内采暖达标温度182℃(2)建筑面积采暖热负荷 4060kcal/h㎡(4570W/㎡)(3)建筑面积采暖所需合理流量 2.53.5kg/h㎡(节能建筑12 kg/h㎡)(4)一次网严寒期外网总供、回水温度5570℃(5)热网的补水量应小于热网循环量的1%(6)1蒸吨的热量可供11.5 万平方…

【1个月速成Java】基于Android平台开发个人记账app学习日记——第7天,申请阿里云SMS短信服务SDK

系列专栏链接如下&#xff0c;方便跟进&#xff1a; https://blog.csdn.net/weixin_62588253/category_12821860.html?fromshareblogcolumn&sharetypeblogcolumn&sharerId12821860&sharereferPC&sharesourceweixin_62588253&sharefromfrom_link 同时篇幅…

A02、JVM性能监测调优

1、JVM内存模型 1.1、介绍 JVM 自动内存分配管理机制的好处很多&#xff0c;但实则是把双刃剑。这个机制在提升 Java 开发效率的同时&#xff0c;也容易使 Java 开发人员过度依赖于自动化&#xff0c;弱化对内存的管理能力&#xff0c;这样系统就很容易发生 JVM 的堆内存异常&…