揭秘 20W 缓存如何扛 2000W 数据？缓存预热+更新+淘汰+过期

揭秘 20W 缓存如何扛 2000W 数据？预热+更新+淘汰+过期

回答

这个问题考查的是Redis的数据预热+更新+淘汰+过期相关的内容。主要从如下几个方面思考。

1. 数据预热

• 根据实际的业务情况，把当前比较热的 或者 接下来可能比较热的数据，提前放到 Redis 缓存中。这样至少可以保证缓存刚生效的时候，数据是相对热的。

2. 热点数据更新

• 热点数据会随着线上业务的不断变化。所以，在实际工作中，一般会做实时的热点数据的检测。这里，参考下面链接。

  JD 的热 key框架 ：gitee.com/jd-platform…

  Redis 热 Key 问题的解决之道

  Java 八股/08-Redis/热 Key 问题是什么？如何解决？.md

3. 缓存过期策略

• Redis 设置 Key 过期时间命令：EXPIRE、EXPIREAT、PERSIST。

• Java 八股/08-Redis/Redis 的 过期策略.md

4. 缓存淘汰策略

• Redis 的缓存淘汰策略，其他参考：Java 八股/08-Redis/Redis 的 内存淘汰策略.md

• LRU vs LFU 的区别？

  1. LRU（最近最少使用）
  2. LFU（最不经常使用）

• LRU 策略适用于，短期内访问频率较高的热点数据。

  如果，业务场景中热点数据的访问模式相对稳定，

  而且，在短期内访问频率较高，那么LRU更适合；

• LFU 策略适用于，长期内访问频率较高的热点数据。

  如果，热点数据的访问频率存在较大波动，

  而且，我们更关心长期内经常访问的数据，那么LFU更适合。

• allkeys-lru VS volatile-lru

  1. 当 Redis 作为缓存使用的时候，推荐使用 allkeys-lru 。

     该策略会将最近最少使用的Key淘汰。

     默认情况下，使用频率最低，则后期命中的概率也最低，所以，将其淘汰。

  2. 当 Redis 作为半缓存半持久化使用时，可以使用 volatile-lru。

     因为，Redis本身不建议保存持久化数据，所以，只作为备选方案。

  3. 阿里云Redis默认是 volatile-lru

  4. 腾讯云Redis默认是 noeviction，即不删除键。

     在内存占满后会出现 OOM 问题，

     所以，建议创建好实例后修改淘汰策略，减少 OOM 问题的出现。