緩存淘汰

為什么需要緩存淘汰？你需要緩存30G的數(shù)據(jù)，但是Redis本身只能使用10G的內(nèi)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(nèi)存

1	server.maxmemory

當(dāng)使用的內(nèi)存超過限制內(nèi)存時，Redis會根據(jù)配置的以下6中淘汰策略選擇數(shù)據(jù)淘汰

• volatile-lru：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

• volatile-ttl：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰

• volatile-random：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

• allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

• allkeys-random：從數(shù)據(jù)集中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

• no-enviction：內(nèi)存不足時添加數(shù)據(jù)會報(bào)錯（沒人用這個吧？）
  其他相關(guān)配置：

1 2 3 4

#指定數(shù)據(jù)淘汰算法 maxmemory-policy allkeys-lru #LRU和最小TTL算法的樣本個數(shù) maxmemory-samples 5

緩存穿透

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

• 系統(tǒng)設(shè)計(jì)不合理，緩存數(shù)據(jù)更新不及時

• 爬蟲等惡意***

解決方案：

• 如果key在數(shù)據(jù)庫中也不存在，那么就寫一個空值到Redis中，并設(shè)置一個過期時間，避免一直占用內(nèi)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(diǎn)key問題，當(dāng)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(shù)據(jù)庫上，然后所有從數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)的線程又都并發(fā)的想要把數(shù)據(jù)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(gòu)建緩存，其他線程等待構(gòu)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(dú)設(shè)置一個線程每59分鐘去負(fù)責(zé)更新緩存

緩存雪崩

由于Redis是基于內(nèi)存的應(yīng)用，可以很容易做到高性能、高并發(fā)從而起到保護(hù)數(shù)據(jù)庫的作用。如果緩存意外掛了、所有的請求落到了數(shù)據(jù)上就形成了緩存雪崩。

解決方案：

• 事前：使用主從復(fù)制+哨兵或者Redis集群。Redis主從復(fù)制、Redis的哨兵機(jī)制、Redis集群環(huán)境搭建

• 事中：本地緩存結(jié)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(shí)現(xiàn)快速緩存的快速恢復(fù)。 Redis 的持久化機(jī)制

數(shù)據(jù)庫緩存雙寫一致性

當(dāng)一個數(shù)據(jù)需要更新時因?yàn)椴豢赡茏龅酵瑫r更新數(shù)據(jù)庫和緩存、那么此時讀取數(shù)據(jù)的時候就一定會發(fā)生數(shù)據(jù)不一致問題，而數(shù)據(jù)不一致問題在金融交易領(lǐng)域的系統(tǒng)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(shù)據(jù)庫，然后取出數(shù)據(jù)后放入緩存，同時返回響應(yīng)。

• 更新的時候，先更新數(shù)據(jù)庫，然后再刪除緩存。

參考自公眾號：石杉的架構(gòu)筆記

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的缓存淘汰、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、数据库缓存双写一致性的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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