【Redis】Redis缓存失效、雪崩、穿透、击穿、并发等难题解决方案

如何解决Redis缓存失效、雪崩、穿透、击穿、并发等5大难题？？？

缓存失效

• 出现场景：主要因素是高并发下，我们一般设定一个缓存的过期时间时。并发很高时可能会出现在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间在同一时刻，这个时候就可能引发——当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。
• 处理方法：一个简单方案就是将缓存失效时间分散开，不要所有缓存时间长度都设置成5分钟或者10分钟；比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

缓存失效时产生的雪崩效应，将所有请求全部放在数据库上，这样很容易就达到数据库的瓶颈，导致服务无法正常提供。尽量避免这种场景的发生。

缓存雪崩

• 出现场景：大量的key设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。
• 处理方法：可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。

缓存穿透（查不到数据）

• 出现场景：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。当在流量较大时，出现这样的情况，一直请求DB，很容易导致服务挂掉。

• 处理方法：

  • 方法1.在封装的缓存SET和GET部分增加个步骤，如果查询一个KEY不存在，就以这个KEY为前缀设定一个标识KEY；以后再查询该KEY的时候，先查询标识KEY，如果标识KEY存在，就返回一个协定好的非false或者NULL值，然后APP做相应的处理，这样缓存层就不会被穿透。当然这个验证KEY的失效时间不能太长。

  • 方法2.如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，一般只有几分钟。
    

  • 方法3.采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
    

缓存击穿（量太大，缓存过期！）

• 出现场景：一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。
• 处理方法：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。

缓存并发

• 出现场景：当网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。
• 处理方法：对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。

热点key

• 出现场景：缓存中的某些Key(可能对应用与某个促销商品)对应的value存储在集群中一台机器，使得所有流量涌向同一机器，成为系统的瓶颈，该问题的挑战在于它无法通过增加机器容量来解决。
• 处理方法：客户端热点key缓存：将热点key对应value并缓存在客户端本地，并且设置一个失效时间。对于每次读请求，将首先检查key是否存在于本地缓存中，如果存在则直接返回，如果不存在再去访问分布式缓存的机器。
  将热点key分散为多个子key，然后存储到缓存集群的不同机器上，这些子key对应的value都和热点key是一样的。当通过热点key去查询数据时，通过某种hash算法随机选择一个子key，然后再去访问缓存机器，将热点分散到了多个子key上。

如何保证redis中的数据都是热点数据

mySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据???

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略（回收策略）。

redis 提供 6种数据淘汰策略：

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
• allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
• no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

Redis到底是单线程还是多线程

• redis中IO多路复用器模块是单线程执行，事件处理器也是单线程执行，两个线程不一样。依靠队列保证顺序。这样的好处是io多路复用线程接受和响应 和事件处理之间不会来回切换上下文进行处理。
• 单线程只是针对redis中的模块来说 比如 接受请求和响应是单线程，处理事件也是单线程 。但是线程不是同一个。

你知道的越多，你不知道的越多。
有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。
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最后

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