Redis相关问题有哪些

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一、缓存穿透

概念 - 访问一个不存在的key,缓存不起作用,请求会穿透到DB,流量大时DB会挂掉。

存在场景

  • 系统设计不合理,缓存数据更新不及时

  • 爬虫等恶意攻击

解决方案

  • 采用布隆过滤器,使用一个足够大的bitmap,用于存储可能访问的key,不存在的key直接被过滤

  • 若访问 key 在 DB 中不存在,在 Redis 中写入一个空值,设置一个较短的过期时间,避免长期占用内存。

二、缓存雪崩

概念
大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。

解决方案

  • 事前:使用主从复制+哨兵或者Redis集群。

  • 事中:本地缓存结合限流和降级。

  • 事后:开启持久化配置,实现快速缓存的快速恢复。 

  • 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间,使得每个key的过期时间分布开来,不会集中在同一时刻失效。

三、缓存击穿

概念
热点 key 问题,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。

解决方案

  • 在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期 key 来锁住当前 key 的访问,访问结束再删除该短期key(互斥锁,同一时刻只允许一个线程去构建缓存,其他线程等待构建完毕后去缓存取)

  • 同一时刻只允许一个线程去构建缓存,其他线程等待构建完毕后去缓存取

四、数据库、缓存双写不一致

概念

当一个数据需要更新时,不可能做到同时更新数据库和缓存,那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题,而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的。

解决方案

  • 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。

  • 更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存。

五、缓存淘汰策略

概念

缓存 30G 的数据,但 Redis 本身只支持 10G,则使用缓存淘汰机制,保留最重要的 10个G 数据。

Redis 提供的淘汰策略

  • 查看 Redis 允许使用的最大内存,属性:server.maxmemory

  • 指定数据淘汰算法 :maxmemory-policy allkeys-lru

  • LRU和最小TTL算法的样本个数 :maxmemory-samples 5

  • volatile-lru:从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

  • volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集挑选将要过期的数据淘汰

  • volatile-random:从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰

  • allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

  • allkeys-random:从数据集中任意选择数据淘汰

  • no-enviction:内存不足时添加数据会报错

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