Redis数据库测试和缓存穿透、雪崩、击穿

时间：2024-11-06 10:13:42

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。

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