这篇文章主要讲解了“redis缓存常见的问题有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“redis缓存常见的问题有哪些”吧！

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1、什么是缓存？

缓存，就是数据交换的缓冲区，针对服务对象的不同（CPU、内存、磁盘等）都可以构建缓存。

目的是，把读写速度慢的介质中的数据保存在读写速度快的介质中，提升效率。

    例如：

        · CPU高速缓存

        · 内存缓存

            将磁盘中常用的数据保存在内存中。

日常业务中，我们使用比较多的数据库是MySQL，缓存是Redis。Redis的性能比Mysql要快得多，因此我们将Mysql中的热点数据，缓存到Redis中，提升读取性能，减少数据库压力。

读数据时，从redis中读取，redis中没有，再去mysql中读取。

写数据时，先写到redis中，再定时异步回写到redis中，或者同步回写。

    场景：

        1、论坛帖子的访问频率比较高，且需要实时地更新阅读量，可以使用Redis记录帖子的阅读量，提升并发度和性能

        2、商品信息，更新的频率不高，但是读取的频率比较高，特别是热门商品，因此将热门商品信息存储在Redis中

2、常见的缓存算法

    LRU（least recently used） 最近最少使用

    LFU（least frequently used） 最不经常使用

    FIFO 先进先出

3、常见的缓存工具和框架

    这里介绍的是Java环境中的

    本地缓存：

        Guava LocalCache、Ehcache、Caffeine

• Ehcache 的功能更加丰富，Caffeine 的性能要比 Guava LocalCache 好。

    分布式缓存：

        Redis、MemCache、Tair

• Redis 最为主流和常用。

4、缓存常见问题

    写入问题：

• 缓存何时写入？如何避免多线程环境下重读写入？

• 缓存如何失效？

• 缓存和DB的一致性如何保证

    经典三连问：

•     如何避免缓存穿透？

•     如何避免缓存击穿？

•     如何避免缓存雪崩？

5、如何避免雪崩

    实际业务中，如果缓存系统出现了问题（宕机），程序中应该手动捕获这个异常，并且记录日志，然后从数据库查询数据返回给用户，这样将不会导致业务不可用。但随着而来的一个问题就是，缓存雪崩。

    缓存雪崩，是指缓存由于有些原因无法提供服务，所有请求全部抵达DB，导致DB负荷大增，最终挂掉的情况。

    如何解决：

        方法（1）缓存高可用

        通过搭建缓存的高可用，避免缓存挂掉导致无法提供服务的情况，从而降低出现缓存雪崩的情况的概率。

        假设我们使用Redis作缓存，可以使用Redis Sentinel或Redis Cluster实现高可用。

        方法（2）本地缓存    

        使用本地缓存，即使分布式缓存挂掉了，也可以将DB查询到的结果缓存到本地，避免后续的请求全部到达DB。

        java环境中可以使用的本地缓存工具上文已经介绍。

        方法（3）请求DB限流

        限制DB的每秒请求树，避免DB挂掉，这样做至少有两个好处：

            1、可能有一部分用户还可以使用，系统还没死透

            2、未来缓存服务恢复后，系统可以立即恢复，无需再处理DB也挂掉的情况

    当然，被限流的请求，最好也要有相应的处理，走【服务降级】，提供一些默认的值，或者友情提示。

    Java环境中可以使用Guaua RateLimiter、Sentinel、Hystrix实现限流功能

        方法（4）提前演练

6、如何避免缓存穿透

    缓存穿透，是指查询缓存与数据库中一个一定不存在的数据，由于查询不到，将会前往数据库中查找，同样找不到，则不写入缓存。这是没意义的，也是非常消耗资源的，流量大时DB可能就挂掉了。

    要是有人利用不存在的key频繁的攻击我们的应用，这就是漏洞。

    两种解决办法：    

        方法（1）缓存空对象

           当从DB查询数据为空，仍然将这个空结果缓存，使用特殊的标识，使其和真正的数据区分开。另外，需要设置一个较短的过期时间，建议不超过五分钟。

        适用场景：数据命中率不高、需要保证一致性的场景

        优点：代码维护简单

        缺点：需要更多的内存、数据不一致

        方法（2）BloomFilter 布隆过滤器（常用）

            在缓存服务的基础上，构建BloomFilter数据结构，用来存储对应的Key是否存在的标记，如果存在，说明该key对应的值不为空。整个逻辑如下：

1.  根据key查询布隆缓存。如果不存在，直接返回，如果存在，继续向下执行。【后续的流程，就是标准的查缓存流程】

2.  根据key查询缓存。如果存在，直接返回。如果不存在，继续向下执行。

3.  根据key查询DB，如果存在，则更新到缓存，并返回该值。

        适用场景：命中率不高、数据相对固定、实时性要求不高的场景

        优点：缓存空间占用小

        缺点：代码维护困难

实际场景中方案二使用比较多，因为省内存，对缓存的负荷小。

7、Redis中不支持BloomFilter数据结构，怎么实现布隆过滤器？

1.     RedisBloom

2.     Redis-Lua-scaling-bloom-filter，使用lua脚本实现布隆过滤器的功能

3.     Redisson BloomFilter，Java Redis库实现布隆过滤器的功能

8、为什么说BloomFilter中不存在key，就可以判定缓存或数据库中不存在对应数据？
 

9、使用布隆过滤器应该注意的地方

    （1）误判。存在的不一定存在，不存在的一定不存在。由于布隆过滤器不允许删除的特点这样会导致，后来新增了一个数据，布隆过滤器也会一直判其不存在。

    使用布隆过滤器时，需要提前将已经存在的key，初始化到布隆缓存中

    新增的数据的key怎么加到布隆缓存中？

10、如何避免击穿?

    缓存击穿，是指某个缓存中的数据过期了，恰好这时有大量请求对这个key进行访问。这些请求发现缓存已过期，就会往DB中查询并回写到缓存，如果请求过大可能会瞬间会压垮DB。

        和雪崩、穿透有相似之处。

    区别：

        和雪崩的区别：前者针对某一个KEY，后者针对很多个KEY。其实在我看来也可以没区别，都是雪崩。

        和穿透的区别：这个key在数据库中是真实存在对应的数据的

    解决方案：

    方案（1） 使用互斥锁（分布式锁）

        目的就是限制DB查询量，只允许一个线程去查询DB

    方案（2）手动过期

11、如何保证缓存和DB的一致性（通常指最终一致性）？

    主要有两种情况会导致缓存和DB的不一致问题

    1.并发场景下，读取老的DB数据，更新到缓存中

        这里，主要指的是，更新 DB 数据之前，先删除 Cache 的数据。在低并发量下没什么问题，但是在高并发下，就会存在问题。在(删除 Cache 的数据, 和更新 DB 数据)时间之间，恰好有一个请求，我们如果使用被动读，因为此时 DB 数据还是老的，又会将老的数据写入到 Cache 中。

    2.缓存和DB的操作，不在一个事务中，可能只有DB操作成功，缓存操作失败，导致不一致

当然，有一点我们要注意，缓存和 DB 的一致性，我们指的更多的是最终一致性。我们使用缓存只要是提高读操作的性能，真正在写操作的业务逻辑，还是以数据库为准。

解决方案:    

    方案（1）先淘汰缓存，再写数据库

        实现方案：引入分布式锁，将并行写变为穿行写

• 在写请求时，先淘汰缓存之前，先获取该分布式锁。

• 在读请求时，发现缓存不存在时，先获取分布式锁。

    方案（2）先写数据库，再更新缓存

感谢各位的阅读，以上就是“redis缓存常见的问题有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对redis缓存常见的问题有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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