Redis（Remote Dictionary Server）的使用（1） | 青训营笔记

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 13 天 ✌

1. Redis简单回顾

在前面的课程中学到，Redis是一个键值对型存储的数据存储系统，其同时实现了基于内存存储以及磁盘可持久化的日志型存储数据库，使用C语言编写，被广泛用于数据库、缓存以及消息中间件。支持string、hash、List、Set等多种数据类型的存储，适用于不同应用场景，支持事务、LUA 脚本以及多种集群方案等。

2. Redis常见存储问题

(1) 缓存穿透:

对于缓存和数据库中都没有的数据请求，其首先在缓存中进行分层查询，如果未找到则进行数据库查询，所有的请求最终都将落在数据库上，造成数据库短时间内超负荷导致宕机问题。

解决思路：

• 设置过滤器： 布隆过滤器——将查询的参数都存储到一个 bitmap 中，在查询缓存前，如果 bitmap 存在则进行底层缓存的数据查询，如果不存在则进行拦截，不再进行缓存的数据查询

• 空对象缓存: 对于数据库查询为空的数据，仍然将其进行缓存并设置有效时间，一定时间内如果未访问则将被替换更新，如果多次访问则有效时间延长，以避免造成数据库的直接多次访问。

(2) 缓存雪崩: 在Redis存储机制中，缓存会在一定时间后自动失效，如果缓存在同一时间内大面积失效，此时同缓存穿透一样，所有的请求都直接落到数据库上，数据库此时极有可能由于过载而宕机。

解决思路：

• 在缓存失效期间，控制读数据库写缓存的线程数（可通过常规的加互斥锁或者消息队列来控制）
• 设置二级缓存或双缓存策略
• 优化缓存更新以及失效的时间，降低缓存失效时间的重复率
• 预先Reload机制，在缓存雪崩之前，在即将发生高并发访问前手动更新缓存

(3) 缓存击穿: 通常而言，在数据的缓存时间到期之后会被替换而失效，此时对于缓存中没有的数据请求最终会落到数据库中，同样也存在数据库超负荷问题。

解决思路：

• 加互斥锁控制更新，保证同一进程中同一个数据的请求不会在数据库中并发进行，减少数据库压力
• 对于经常访问到的热点数据，设置其有效时间为“永久”，降低系统缓存击穿的概率
• 对数据请求随机选择性应答，设置请求线程在访问失效时随机sleep很短的时间退避，之后再次查询更新的缓存