Redis缓存基础知识(二)

一、Redis缓存常见问题

1.缓存穿透：指访问一个缓存和数据库中都不存在的key，由于这个key在缓存中不存在，则会到数据库中查询，数据库中也不存在该key，无法将数据添加到缓存中，所以每次都会访问数据库导致数据库压力增大。

解决方案：

(1).将空key添加到缓存中。

(2).使用布隆过滤器过滤空key。

(3).一般对于这种访问可能由于遭到攻击引起，可以对请求进行身份鉴权、数据合法行校验等。

2.缓存击穿：指大量请求访问缓存中的一个key时，该key过期了，导致这些请求都去直接访问数据库，短时间大量的请求可能会将数据库击垮。

解决方案：

(1).添加互斥锁或分布式锁，让一个线程去访问数据库，将数据添加到缓存中后，其他线程直接从缓存中获取。

(2).热点数据key不过期，定时更新缓存，但如果更新出问题会导致缓存中的数据一直为旧数据。

3.缓存雪崩：指在系统运行过程中，缓存服务宕机或大量的key值同时过期，导致所有请求都直接访问数据库导致数据库压力增大

解决方案：

(1).将key的过期时间打散，避免大量key同时过期。

(2).对缓存服务做高可用处理。

(3).加互斥锁，同一key值只允许一个线程去访问数据库，其余线程等待写入后直接从缓存中获取。

三者的根本原因：

Redis命中率下降，请求直接打在DB上

二、Redis哨兵和管道

1.哨兵(Sentinel)的基本作用

(1).监控：会不断地检查用户的Master和Slave是否运行正常

(2).提醒：当被监控的某个Redis节点出现问题时，可以通过API向管理员或其他应用程序发送通知

(3).自动故障迁移：当一个Master不能正常工作时，哨兵会将失效的Master的其中一个Slave升级为新的Master并让失效Master的其他Slave改为与新的Master进行同步。当客户端试图连接失效的Master时，集群也会向客户端返回新的Master地址；当主从服务器切换后，新的Master的Redis.conf和Slave.conf以及sentinel.conf的配置文件内容都会发生相应的改变，并且新的Master主服务器中的Redis.conf配置文件中会多一行slaveof配置，sentinel.conf的监控目标也会随之自动切换。

2.管道(Pipeline)的基本作用

(1).使用管道模式，客户端可以一次性发送多个命令，无须等待服务端返回，从而将多次I/O往返的时间缩减为一次，大大减少了网络往返时间，提高系统性能

(2).Pipeline是基于队列实现，而队列的原理是先进先出，保证了数据的顺序性。如果一次提交的命令较多的话，队列需要大量的内存来组织返回数据内容；当需要大量使用Pipeline的话，应当合理分批提交命令。Pipeline默认同步的个数为53个，即累加到53条数据时会把数据提交。

3.Pipeline适用场景

(1).如果存在批量数据需要写入Redis，并且这些数据允许一定比例的写入失败，则可以使用Pileline

注意：在Redis集群中使用不了Pipeline，另外，对于可靠性要求很高，每次操作都需要立即知道这次操作结果的场景也不适用Pipeline。

三、Redis内存数据淘汰策略

说明：Redis淘汰策略配置参数为maxmemory-policy，默认为volatile-lru

1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰

3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰

4. allKeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

5. allKeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰

6. no-enviction(驱逐)：禁止驱逐数据，这是默认的策略

说明1：如果AOF已开启，Redis淘汰数据时也会同步到AOF

说明2：volatile开头表示是对已设置过期时间的数据集淘汰数据，allKeys开头表示是从全部数据集淘汰数据

说明3：淘汰策略规则，如果数据呈现幂律分布，即一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allKeys-lru

四、缓存预热和更新、降级

1.缓存预热：

指系统上线时，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，并非等到用户请求时，才将查询数据缓存 (缓存预热的方式)

(1).直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作

(2).数据量不大，可以在项目启动时自动进行加载

(3).定期刷新缓存

2.缓存更新

指源数据更新之后如何解决缓存数据一致性问题 (缓存更新方案)

(1).数据实时同步失效或更新：一种增量主动型方案，能保证数据强一致性，数据库数据更新后，主动请求缓存更新

(2).数据异步更新：一种增量被动型方案，数据一致性稍弱，数据更新会有延迟，数据库数据更新后，通过异步方式，用多线程方式或消息队列来实现更新

(3).定时任务更新：一种全量被动型方案，也可为增量被动型方案，保证数据最终一致性，通过定时任务按一定频率调度更新，数据一致性最差。

3.缓存降级

指缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。

作用：大部分的缓存降级是指服务降级，最终目的是保证核心服务的可用，尽管是有损的，服务降级应当事先确定好降级方案，确定哪些服务是可降级的，哪些服务是不可降级的，根据当前业务及流量对一些服务和页面有策略的降级。

4.缓存热点Key

(1).使用缓存+过期时间的策略，既可以提高数据读取速度，又能保证数据的定期更新，这种模式基本能满足绝大部分需求。

(2).如果当前Key是一个热点Key，并发量非常大，这时就可能产生缓存击穿问题，重建缓存是个复杂操作，在缓存失效瞬间存在大量请求并发访问，则会造成后端负载加大，甚至可能造成应用崩溃。

解决方案：

I.  缓存热点Key为避免缓存击穿，可以设置永不过期，但会存在数据一致性问题

II. 采用Redis互斥锁是一种解决方式，可保证同一时间只有一个请求执行缓存重建，这样能有效减少缓存重建次数，如重建时间过长，则可能引发其他问题。

五、Memcache和Redis两者的区别

1.数据类型：Memcache支持的数据类型单一，Redis支持多种数据类型

2.可恢复性：Memcache保存在内存，出现故障不可恢复；Redis保存在内存，但可持久化到磁盘，出现故障后重启服务能恢复部分或全部数据

3.操作方式：Memcache是多线程操作，Redis是单进程单线程操作

4.大小限制：Memcache单个Key-Value大小有限制，一个Value最大容量1MB，Redis最大容量为512MB

5.通信方式：Memcache只能通过客户端实现分布式存储，Memcache各节点之间不能相互通信；Redis则在服务端构建分布式存储，Redis集群没有中心结点，各个结点地位平等，具有线性可伸缩的功能，并且Redis结点之间、结点与客户端之间都可以相互通信

6.实现方式：Memcache数据量不能超过系统内存，但可以修改最大内存，淘汰策略采用LRU算法；Redis增加了VM特性，突破了物理内存限制，Redis直接自己构建了VM机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求

Redis相比Memcache的优点如下：

(1).Memcache所有value都是字符串，Redis支持更为丰富的数据类型

(2).Redis是单线程的原子操作，适应于一些特定场景

(3).Redis可以持久化缓存数据，防止数据丢失