深入Redis：核心的缓存

Redis最主要的用途，主要有三个方面：存储数据、缓存、消息队列。

其中，缓存是Redis最常用的场景。Redis使用内存作为硬盘的缓存。把用户集中访问的20%数据放到缓存中去，可以应对80%的请求。

数据库是非常重要的组件，但是mysql的速度又比较慢，所以我们用Redis来作为mysql的缓存。

为什么说关系型数据库性能不高?

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。

对于mysql来说，服务器每处理一个请求，都要消耗一些硬件资源，任意一种资源的消耗超过了机器提供的性能上线，机器就很容易出故障。引入缓存就能够把大量查询的操作放到内存中去，又快又不用读写硬盘，资源消耗就少了。

更新策略

定期生成

Redis会把访问的数据，以日志的形式记录下来，比如搜索引擎中的“查询词”就是访问的数据。通过统计这些词出现的频率，取出前20%的词，这些词就可以认为是“热点词”。这些热点词就可以拿出来放到Redis中作为缓存。

实时生成

如果在Redis中查到了，就直接返回；如果Redis中不存在，就从数据库查，把查到的结果同时也写入Redis。

这样经过一段时间的“动态平衡”，redis中的key就逐渐都成为了热点数据了。

但是这种方式会让redis中的内存越占越多，直到达到上限。为了解决这种问题，Redis就引入了“内存淘汰策略”。

Redis 提供了多种内存淘汰策略，可以在配置文件中设置 maxmemory-policy 配置项来指定使用哪种策略。以下是 Redis 支持的内存淘汰策略：

1. noeviction: 不淘汰任何数据，当内存使用达到限制时，所有写入操作（包括写入命令和有写入副作用的命令，如 DEL 和 EXPIRE）都会返回错误。

2. allkeys-lru: 从所有键中挑选最近最少使用的键淘汰。

3. volatile-lru: 从设置了过期时间的键中挑选最近最少使用的键淘汰。

4. allkeys-random: 从所有键中随机挑选键淘汰。

5. volatile-random: 从设置了过期时间的键中随机挑选键淘汰。

6. volatile-ttl: 从设置了过期时间的键中挑选将要过期的键淘汰。

7. stable: 从所有键中挑选“近似”最少使用的键淘汰。

8. volatile-lfu: 从设置了过期时间的键中挑选使用频率最低的键淘汰。

9. allkeys-lfu: 从所有键中挑选使用频率最低的键淘汰

缓存预热

缓存预热（Cache preheating），是针对于缓存实时生成的情况。

Redis服务器首次接入之后，服务器里面是没有数据的。此时所有的请求都会发给mysql，短时间内mysql的压力很大，一段时间之后redis上的数据才会渐渐多起来，mysql的压力才会下去。

缓存预热就是用来解决上述问题的，通过把定期生成和实时生成结合一下，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，导入到redis中，此时导入这些的这批热点数据就能够帮mysql承担很大的压力了。随着时间的推移就能够使用新的热点数据淘汰掉旧的数据。

缓存穿透

查询的某个key，在redis中没有，mysql中也没有，这个key肯定也不会被更新到redis中。反复查询都没有，但是会给mysql带来很大的压力。

• 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被反复查询
• 开发、运维误操作，把某个key从数据库上删除了
• 黑客恶意攻击

解决办法：

• 如果发现某个key在redis和mysql都不存在，仍然把这个值写入到redis中，value设成一个非法的值，如 " "  
• 引入布隆过滤器，每次查询redis/mysql之前都先判定一下key是否在布隆过滤器上

缓存血崩

在短时间内，redis上大规模的key失效，导致缓存命中率陡然下降，并且mysql的压力迅速上升，甚至直接宕机。

• redis大量节点宕机
• 之前同时设置的key，过期时间是相同的

可以考虑给redis设置过期时间的时候，添加一些随机的因子，避免同一时刻过期。

缓存击穿

相当于缓存血崩的特殊情况，针对热点key，突然过期了，导致大量的请求直接访问到数据库上，甚至引起数据库宕机。

解决办法：

• 基于统计的方式发现热点key，并且设置永不过期
• 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，显示同时请求数据库的并发数