緩存淘汰

為什么需要緩存淘汰？你需要緩存30G的數據，但是Redis本身只能使用10G的內存，那你就得做個取舍了，畢竟魚與熊掌不可兼得。為了利益最大化肯定要保留最重要的10個G。

Redis本身提供了6中緩存淘汰策略，以下屬性表示允許使用的最大內存

1	server.maxmemory

當使用的內存超過限制內存時，Redis會根據配置的以下6中淘汰策略選擇數據淘汰

• volatile-lru：從已設置過期時間的數據集中挑選最近最少使用的數據淘汰

• volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集挑選將要過期的數據淘汰

• volatile-random：從已設置過期時間的數據集中任意選擇數據淘汰

• allkeys-lru：從數據集中挑選最近最少使用的數據淘汰

• allkeys-random：從數據集中任意選擇數據淘汰

• no-enviction：內存不足時添加數據會報錯（沒人用這個吧？）
  其他相關配置：

1 2 3 4

#指定數據淘汰算法 maxmemory-policy allkeys-lru #LRU和最小TTL算法的樣本個數 maxmemory-samples 5

緩存穿透

大量的請求瞬時涌入系統，而這個數據在Redis中不存在，從而所有的請求都落到了數據庫上從而把數據庫打死。造成這種情況的原因如下：

• 系統設計不合理，緩存數據更新不及時

• 爬蟲等惡意***

解決方案：

• 如果key在數據庫中也不存在，那么就寫一個空值到Redis中，并設置一個過期時間，避免一直占用內存

• 查詢緩存之前使用布隆過濾器攔截

緩存擊穿

緩存擊穿，就是常說的熱點key問題，當一個正有非常巨大的訪問量訪問的key 在失效的瞬間，大量的請求擊穿了緩存，直接落到了數據庫上，然后所有從數據獲取到數據的線程又都并發的想要把數據緩存到redis中。

解決方案：

• 使用互斥鎖，同一時刻只允許一個線程去構建緩存，其他線程等待構建完畢后去緩存取

• 定時更新，假如緩存過期時間為60分鐘，則單獨設置一個線程每59分鐘去負責更新緩存

緩存雪崩

由于Redis是基于內存的應用，可以很容易做到高性能、高并發從而起到保護數據庫的作用。如果緩存意外掛了、所有的請求落到了數據上就形成了緩存雪崩。

解決方案：

• 事前：使用主從復制+哨兵或者Redis集群。Redis主從復制、Redis的哨兵機制、Redis集群環境搭建

• 事中：本地緩存結合限流和降級。基于注解的分布式限流組件

• 事后：開啟持久化配置，實現快速緩存的快速恢復。 Redis 的持久化機制

數據庫緩存雙寫一致性

當一個數據需要更新時因為不可能做到同時更新數據庫和緩存、那么此時讀取數據的時候就一定會發生數據不一致問題，而數據不一致問題在金融交易領域的系統中是肯定不允許的。

解決方案：

• 讀的時候，先讀緩存，緩存沒有的話，就讀數據庫，然后取出數據后放入緩存，同時返回響應。

• 更新的時候，先更新數據庫，然后再刪除緩存。

參考自公眾號：石杉的架構筆記

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總結

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