这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 12 天
Redis生产问题
缓存穿透
大量请求的 key 不存在于缓存中，也不存在于数据库中
- 解决方法：首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。
- 布隆过滤器（Bloom Fliter）
缓存雪崩
缓存在同一时间大面积的失效，后面的请求都直接落到了数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求。
- 对于热点缓存：
- 随机设置缓存的失效时间，避免同时失效
- 缓存永不失效
- Redis服务不可用：
- 采用Redis集群，避免单个服务器出现问题导致整个缓存服务无法使用
- 限流，避免同时处理大量请求
缓存击穿
缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间过期）
- 设置热点数据永不过期
Redis 数据淘汰机制
对于Redis来说，我们同样需要删除脏数据来释放内存，提高Redis性能。
Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。
过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key，过期字典的值是一个 long long 类型的整数，保存过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。
对象回收策略
Redis回收过期对象的策略：定期删除+惰性删除
- 惰性删除：当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key
- 定期删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批已过期的key
内存淘汰机制
内存达到上限后的处理策略：
- noeviction：直接返回错误，不淘汰任何已经存在的redis键
- allkeys-random：随机删除redis键
- volatile-random：随机删除有过期时间的redis键
- volatile-ttl：删除快过期的redis键
- allkeys-lru：所有的键使用lru算法进行淘汰
- volatile-lru：有过期时间的使用lru算法进行淘汰
- volatile-lfu：根据lfu算法从有过期时间的键删除
- allkeys-lfu：根据lfu算法从所有键删除
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