Redis相關問題有哪些

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一、緩存穿透

概念 - 訪問一個不存在的key，緩存不起作用，請求會穿透到DB，流量大時DB會掛掉。

存在場景

• 系統設計不合理，緩存數據更新不及時

• 爬蟲等惡意攻擊

解決方案

• 采用布隆過濾器，使用一個足夠大的bitmap，用于存儲可能訪問的key，不存在的key直接被過濾

• 若訪問 key 在 DB 中不存在，在 Redis 中寫入一個空值，設置一個較短的過期時間，避免長期占用內存。

二、緩存雪崩

概念
大量的key設置了相同的過期時間，導致在緩存在同一時刻全部失效，造成瞬時DB請求量大、壓力驟增，引起雪崩。

解決方案

• 事前：使用主從復制+哨兵或者Redis集群。

• 事中：本地緩存結合限流和降級。

• 事后：開啟持久化配置，實現快速緩存的快速恢復。 

• 可以給緩存設置過期時間時加上一個隨機值時間，使得每個key的過期時間分布開來，不會集中在同一時刻失效。

三、緩存擊穿

概念
熱點 key 問題，一個存在的key，在緩存過期的一刻，同時有大量的請求，這些請求都會擊穿到DB，造成瞬時DB請求量大、壓力驟增。

解決方案

• 在訪問key之前，采用SETNX（set if not exists）來設置另一個短期 key 來鎖住當前 key 的訪問，訪問結束再刪除該短期key（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?。?/p>

• 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

四、數據庫、緩存雙寫不一致

概念

當一個數據需要更新時，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。

五、緩存淘汰策略

概念

緩存 30G 的數據，但 Redis 本身只支持 10G，則使用緩存淘汰機制，保留最重要的 10個G 數據。

Redis 提供的淘汰策略

• 查看 Redis 允許使用的最大內存，屬性：server.maxmemory

• 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

• 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

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