Redis 典型应用-缓存
目录
1. 什么是缓存
2. 使用 Redis 作为缓存
3. 缓存的更新策略
4. 缓存预热、缓存穿透、缓存雪和缓存击穿
4.1 缓存预热(Cache preheating)
4.2 缓存穿透(Cache penetration)
4.3 缓存雪崩(Cache avalanche)
4.4 缓存击穿(Cache breakdown)
1. 什么是缓存
缓存是计算机中的一个经典概念，在很多场景都涉及到，核心思路就是把一些常用的数据放到访问速度更快的地方，方便随时读取
对于计算机来说，往往访问速度越快的设备，成本越高，存储空间越小，缓存是更快，但是空间上往往是不足的，因此大部分的时候，缓存只存放一些访问频率很高的热点数据
2. 使用 Redis 作为缓存
我们经常会使用关系型数据库 MySQL 来存储数据，关系型数据库虽然强大，但是有一个很大的缺陷，就是性能不高，也就是一次查询操作消耗的系统资源较多
关系型数据库性能不高的原因：
1）数据库把数据存储在硬盘上，硬盘的 IO 速度并不快，尤其是随机访问
2）如果查询不能命中索引，就需要进行表的遍历，这就会大大增加硬盘 IO 次数
3）关系型数据库对于 SQL 的执行会做⼀系列的解析，校验，优化⼯作
4）如果是⼀些复杂查询，比如联合查询，需要进行笛卡尔积操作，效率更是降低很多
因此，如果访问数据的并发量比较高，对于数据库的压力是非常大的，就很容易使数据库服务器宕机，要想使数据库能够承担更大的并发量，核心思路主要有两个
1）开源：引入更多的机器，部署更多的数据库实例，构成数据库集群
2）节流：引入缓存，使用其他方式保存经常访问的热点数据，从而降低直接访问数据库的请求数量
其中 Redis 就是一个用来作为数据库缓存的常见方案，因为 Redis 访问的速度要比 MySQL 快很多，Redis 消耗的系统资源比 MySQL 少很多，因此 Redis 能支持的并发量更大
Redis 数据存储在内存中，访问内存比访问硬盘快很多
Redis 只是支持简单的 key-value 存储，不涉及复杂查询的规则限制
客户端访问业务服务器，发起查询操作，业务服务器先查询 Redis，如果要查询的数据在 Redis 中，直接返回，不必再查询 MySQL，如果不在，再查询 MySQL
只需要在 Redis 中放入 20% 的热点数据，就可以使 80% 的请求不在真正查询数据库了，大大缓解了数据库的压力
3. 缓存的更新策略
哪些数据被称为热点数据
1）定期生成
每个一定的周期（1 天/ 1 周），对于访问的数据进行频次统计，挑选出访问频次最高的前 N%的数据
2）实时生成
献给缓存设定容量上限，接下来每次查询，如果在 Redis 中就直接返回，如果不在就从数据库中查询，把查到的结果同时写入 Redis 中，如果缓存已经满了，就触发缓存淘汰策略，把一些相对不热门的数据淘汰掉，按照这种方式，持续一段时间之后 Redis 内部的数据自认就是热点数据了
通用的淘汰策略主要有以下几种：
1）FIFO（First In First Out）先进先出
把缓存中存在时间最久的（也就是先来的数据）淘汰掉
2）LRU (Least Recently Used)淘汰最久未使用的
记录每个 key 的最近访问时间，把最近访问时间最老的 key 淘汰掉
3）LFU (Least Frequently Used)淘汰访问次数最少的
记录每个 key 最近一段时间的访问次数，把访问次数最少的淘汰掉
4）Random 随机淘汰
从所有 key 中随机淘汰一个
Redis 内置的淘汰策略
1）volatile-lru 当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的 key 中使用 LRU（最近最
少使用）算法进行淘汰
2）allkeys-lru 当内存不足以容纳新写入数据时，从所有 key 中使用 LRU（最近最少使用）算法进
⾏淘汰
3）volatile-lfu 4.0 版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的 key 中，使用LFU算法
进行删除 key
4）allkeys-lfu 4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，从所有 key 中使用 LFU 算法进行
淘汰
5）volatile-random 当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的 key 中，随机淘汰数
据
6）allkeys-random 当内存不足以容纳新写入数据时，从所有 key 中随机淘汰数据
7）volatile-ttl 在设置了过期时间的 key 中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰
8）noeviction 默认策略，当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错
4. 缓存预热、缓存穿透、缓存雪和缓存击穿
4.1 缓存预热(Cache preheating)
缓存中的数据：
1）定时生成，不涉及缓存预热
2）实时生成，涉及缓存预热
在 Redis 服务器首次连接之后，服务器是没有数据的，客户端先查询 redis，没有查到就在查 mysql，然后把数据写入到 redis 中，此时所有的请求都会访问 mysql，mysql 的压力并没有减小
缓存预热就是把定期生成和实时生成结合起来，先通过离线的方式，通过一些统计的途径，先把热点数据找到一批导入 redis 中，此时导入的热点数据就能够帮 mysql 承担很大的压力，随着时间的推移，逐渐使用新的热点数据淘汰掉旧的数据
4.2 缓存穿透(Cache penetration)
当访问的 key 在 Redis 和 mysql 中都不存在，此时的 key 就不会放到缓存中，后续如果继续访问这个 key，依然会访问到数据库，就会导致数据库一致承担很大的压力，这种情况被称为缓存穿透
产生的原因：
1）业务设计不合理，比如缺少必要的参数校验环节，导致非法的 key 也被进行查询了
2）不小心把部分数据从数据库上误删了
3）黑客恶意攻击
解决：
1）针对要查询的参数进行严格的合法性校验
2）针对数据库上也不存在的 key，也存储到 redis 中，设置其 value 为一个" "，避免后续频繁访问数据库
3）使用布隆过滤器先判定 key 是否存在，在真正查询
4.3 缓存雪崩(Cache avalanche)
短时间内大量的 key 在缓存上失效，导致数据库压力骤增，甚至出现宕机
产生原因：
1）Redis 挂了，导致 redis 集群模式下大量节点宕机
2）Redis 上的大量 key 同时过期
解决：
1）加强监控报警，加强 redis 集群的可用性保证
2）不给 key 设置过期时间 / 设置过期时间时添加随机因子（避免有很多 key 同一时刻过期）
4.4 缓存击穿(Cache breakdown)
相当于缓存雪崩的特殊情况，针对热点 key 突然过期了，导致大量的请求直接访问在数据库上，甚至直接引起数据库宕机
解决：
1）基于统计的方式发现热点 key，并设置永不过期
2）进行必要的服务降级，例如访问数据库的时候使用分布式锁，限制同时请求数据库的并发数