Redis——三种缓存问题
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目录
一、Redis缓存的应用
在我们的实际业务场景中，Redis 一般和其他数据库搭配使用，用来减轻后端数据库的压力，比如和关系型数据库 MySQL 配合使用。
Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来，比如热点数据，这样当用户来访问的时候，就不需要到 MySQL 中去查询了，而是直接获取 Redis 中的缓存数据，从而降低了后端数据库的读取压力。
如果说用户查询的数据 Redis 没有，此时用户的查询请求就会转到 MySQL 数据库，当 MySQL 将数据返回给客户端时，同时会将数据缓存到 Redis 中，这样用户再次读取时，就可以直接从 Redis 中获取数据。流程图如下所示：
当然，我们在使用Redis作为缓存数据库的过程中也并不是总能一帆风顺，我们会遇到常见的三种缓存问题：
- 缓存穿透
- 缓存击穿
- 缓存雪崩
二、缓存穿透
2.1 介绍
缓存穿透是指当用户查询某个数据时，Redis 中不存在该数据，也就是缓存没有命中，此时查询请求就会转向持久层数据库 MySQL，结果发现 MySQL 中也不存在该数据，MySQL 只能返回一个空对象，代表此次查询失败。如果这种类请求非常多，或者用户利用这种请求进行恶意攻击，就会给 MySQL 数据库造成很大压力，甚至于崩溃，这种现象就叫缓存穿透。
2.2 解决方案
? 缓存空对象
当 MySQL 返回空对象时， Redis 将该对象缓存起来，同时为其设置一个过期时间。当用户再次发起相同请求时，就会从缓存中拿到一个空对象，用户的请求被阻断在了缓存层，从而保护了后端数据库，但是这种做法也存在一些问题，虽然请求进不了 MSQL，但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。
? 布隆过滤器
首先将用户可能会访问的热点数据的所有key存储在布隆过滤器中（也称缓存预热），当有一个用户请求时会先经过布隆过滤器，布隆过滤器会判断请求的key是否存在，若不存在，那么该请求将直接被拒绝，否则将继续执行查询，先前往缓存中查询，缓存没有的话再前往数据库中查询。相较于第一种方法，用布隆过滤器方法更为高效、实用。其流程示意图如下：
缓存预热：是指系统启动时，提前将相关的数据加载到 Redis 缓存系统中。这样避免了用户请求的时再去加载数据。
2.3 解决方案的比较
两种方案都可以解决缓存穿透的问题，但其使用的场景却不同：
?缓存空对象：适用于空数据的key数量有限、key重复请求概率较高的场景。
?布隆过滤器：适用于空数据的key各不相同、key重复请求概率较低的场景。
三、缓存击穿
3.1 介绍
缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在，但是后端数据库却存在，这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。比如一个热点数据 key，它无时无刻都在接受大量的并发访问，如果某一时刻这个 key 突然失效了，就致使大量的并发请求进入后端数据库，导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。
3.2 解决方案
? 改变过期时间
设置热点数据永不过期。
? 分布式锁
采用分布式锁的方法，重新设计缓存的使用方式，过程如下：
- 上锁：当我们通过 key 去查询数据时，首先查询缓存，如果没有，就通过分布式锁进行加锁，第一个获取锁的进程进入后端数据库查询，并将查询结果缓到Redis 中。
- 解锁：当其他进程发现锁被某个进程占用时，就进入等待状态，直至解锁后，其余进程再依次访问被缓存的 key。
3.3 解决方案的比较
? 永远不过期 ：这种方案由于没有设置真正的过期时间，实际上已经不存在热点 key 产生的一系列危害，但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。
? 互斥锁：这种方案思路比较简单，但是存在一定的隐患，如果构建缓存过程出现问题或者时间较长，可能会存在死锁和线程池阻塞的风险，但是这种方法能够较好的降低后端存储负载并在一致性上做的比较好。
四、缓存雪崩
4.1 介绍
缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时过期，而此时数据访问量又非常大，从而导致后端数据库压力突然暴增，甚至会挂掉，这种现象被称为缓存雪崩。它和缓存击穿不同，缓存击穿是在并发量特别大时，某一个热点 key 突然过期，而缓存雪崩则是大量的 key 同时过期，因此它们根本不是一个量级。
4.2 解决方案
? 处理过期
缓存雪崩和缓存击穿有相似之处，所以也可以采用热点数据永不过期的方法，来减少大批量的 key 同时过期。再者就是为 key 设置随机过期时间，避免 key 集中过期。
? redis高可用
一台Redis可能会因为雪崩而挂掉，那么可以多增设几台Redis，搭建集群，如果一台挂掉之后，其他的还可以继续工作。
小结
以上就是【一心同学】讲解的【Redis缓存】中最常见的【三种问题】，以及给出了其【解决方案】，这对于开发【大型网站】的人员来说是必掌握的，因为在大型网站中用户的请求量是非常【频繁】的，我们需要针对具体的【场景】，给出具体的【解决方案】。
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