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【Redis】缓存+分布式锁

news 2026/2/10 21:35:42

缓存

Redis最主要的使用场景就是作为缓存

缓存的更新策略：

1.定期生成

2.实时生成

面试重点：

缓存预热（Cache preheating）：

缓存穿透（Cache penetration）

缓存雪崩 (Cache avalanche)

缓存击穿 (Cache breakdown)

分布式锁

分布式锁的基本实现：

引入过期时间：

引入校验Id:

引入lua脚本：

引入watch dog（看门狗）

引入Redlock算法：

缓存

核心思路就是把⼀些常见的数据放到触手可及(访问速度更快)的地方, 方便随时读取.

访问速度特别的快，但由于存储空间是有限的，所有我们只能存储“热点数据”（频繁访问的数据）在Redis中
俗称“二八定律”：20%的热点数据，可以应对80%的应用场景，从而整体上的性能得到提升

Redis最主要的使用场景就是作为缓存

对应MySQL这种访问硬盘的数据库，Redis是内存数据库，Redis用做为MySQL的缓存

为什么MySQL性能不高？

1.首先数据存储在硬盘上，硬盘IO需要花费大量时间，尤其是随机访问；

2.如果查询中不能命中索引，那么将需要表的遍历，大大增加硬盘IO的次数

3.对应执行SQL需要一系列的解析，校验等等工作

4.如果是一些复杂查询，例如联合查询，笛卡尔积之类的操作效率会很低...............

如果数据库并发量特别高，那么它将会可能出现宕机（出现故障，罢工了，不做了）的情况

如何解决？

1.开源：增加多个设备，部署更多的数据库机器，构成数据库集群

2.节流：引入缓存，访问的时候尽量访问缓存内的数据，从而降低直接访问数据库的请求数量

实际开发中，往往是俩种方法结合起来使用

Redis为什么可以作为MySQL的缓存：

Redis访问速度比MySQL快很多，并且处理一个访问请求，Redis消耗的资源比MySQL少很多，因此Redis支持更大的并发量：

1.Redis数据在内存，并且访问速度比硬盘快很多

2.Redis只支持简单的KEY-VALUE 存储，不涉及很多复杂查询方法手段

业务服务器先查询 Redis, 看想要的数据是否在 Redis 中存在.

如果已经在 Redis 中存在了, 就直接返回. 此时不必访问 MySQL 了.

如果在 Redis 中不存在, 再查询 MySQL.

缓存的更新策略：

一个重要问题：那么多数据，哪些数据才是我们需要的热点数据呢？

1.定期生成

会将所有访问的数据，以日志的形式给记录下来，最后挑选出频率前%N的数据作为“热点数据”；

此处的数据，可以按照每天/周/月去更新热点数据

2.实时生成

如果在Redis查找到了，那么将直接返回
如果在Redis没有查找到，那么从数据库查找，查找完并且写入Redis中

那么经过这样一段时间内，缓存的数据肯定会存储满，那么Redis也引入了对应的策略--------------内存淘汰机制：

通用的淘汰机制有以下机制：

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.
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.
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.
Random 随机淘汰
从所有的 key 中抽取幸运⼉被随机淘汰掉.

在Redis中已经实现好了以上类似机制：

整体来说 Redis 提供的策略和我们上述介绍的通用策略是基本⼀致的. 只不过 Redis 这里会针对 "过期 key" 和 "全部 key" 做分别处理.

面试重点：

缓存预热（Cache preheating）：

1.定期生成的数据这种情况不涉及缓存预热；

2.实时生成：
Redis服务器首次接入连接之后是没有数据的，此时所有的请求将在MySQL中（就怕此时MySQL没有抗住这么多请求挂了），那么随之时间的推移，Redis上的数据慢慢越来越多，MySQL承担的压力就会小很多；

缓存预热就是解决上述问题：
将定期生成和实时生成结合一下，先通过“离线”的方式，通过统计的途径，先找到一些热点数据（这些数据并一定精准，有就行）导入到Redis中，就能帮助MySQL承担很大的压力，随之时间的推移，热点数据会逐渐调整，来使用当前情况；

缓存穿透（Cache penetration）

在查询某个key的时候，在Redis中没有，在MySQL中也没有，那么这么key肯定不会更新到Redis中~
但是这个查询没有，接连着查询了多次，依然会给MySQL造成一些压力；

为什么出现这种情况？

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.
开发/运维误操作. 不小心把部分数据从数据库上误删了.
黑客恶意攻击.

解决：

针对要查询的参数进行严格的合法性校验. 比如要查询的 key 是用户的手机号, 那么就需要校验当前key 是否满足一个合法的手机号的格式.
针对数据库上也不存在的 key , 也存储到 Redis 中，比如 value 就随便设成一个 "". 避免后续频繁访问数据库
使用布隆过滤器先判定 key 是否存在, 再真正查询.

缓存雪崩 (Cache avalanche)

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，让MySQL的压力迅游变大，导致宕机~

为何产生？

1.Redis挂了

2.Redis没有挂，但是可能之前给很多key设置的过期时间相同，一下子全过期自动删除了

解决：

部署高可用的 Redis 集群, 并且完善监控报警体系.
不给 key 设置过期时间或者设置过期时间的时候添加随机时间因子.

缓存击穿 (Cache breakdown)

相当于缓存雪崩的特殊情况，针对Redis热点key全部过期了，导致大量的请求直接访问到MySQ中，引起数据库宕机

基于统计的方式发现热点 key, 并设置永不过期.
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, 限制同时请求数据库的并发数.

分布式锁

在一个分布式系统当中，会涉及到多个节点访问同一个公共资源的情况下，此时就需要通过“锁”来进行互斥，避免出现“线程安全”的问题；

像Java中的synchronized 这种锁只能在当前进程中生效，在分布式这种多个进程多个主机的场景下就不能使用了‘；

分布式锁的基本实现：

实现思路：通过设置一个键值对来标识锁的状态

举例买票的例子：

此时客户端1查询001车还有1张车票在即将执行1->0 过程前

客户端2也执行查询余票发现还有一张，那么客户端2也执行1->0

那么这出现“超卖” 的情况，俩个人都买到票

加锁：

此时, 如果买票服务器1 尝试买票, 就需要先访问 Redis, 在 Redis 上设置⼀个键值对. 比如 key 就是车次, value 随便设置个值 (比如 1).

如果发现操作成功，那么就可以视为当前没有节点对001车次加锁，那么就可以进行数据库的读写，操作完成之后，就可以吧这个key删除（相当于解锁）

如果服务器1在操作数据库时候，服务器2也想买票，那么它在给Redis新增key的时候，就会发现此时车次的key已经存在，就可以认为其他服务器此时正在持有锁，那么服务器2就可以等待或者放弃~

Redis中的setnx刚刚好就行对应此场景：当key不存在才可以创建成功，如果存在那么将失败 ~

此时如果某个服务器加锁成功，但意外发生了，服务器崩溃了没有执行解锁操作（删除操作），那么就导致其他服务器没有获取到锁；

引入过期时间：

可以设置key的过期时间，让这个锁持有多久，如果超过一定时间，那么将自动释放;

使用set ex nx 命令，在设置锁的同时加入过期时间；

注意这是一条命令

不能写成 setnx

expire

此时是俩条命令，就有可能造成原子性，仍然会出现无法正确释放锁的问题

所谓的加锁就是在Redis上执行setnx生成一个key
解锁就是删除这个key

那么有没有可能会出现服务器1执行了加锁操作，而服务器2执行了解锁？
那么是有可能的

引入校验Id:

需要引入一点校验机制：

1.给服务器编号，每个服务器有一个自己的身份标识

2.进行加锁的时候，设置key-value 对应要针对的哪个资源加锁（比如车次），value存储刚才服务器的编号例如“001:1” ->“001：服务器1”

这样就可以在删除key的时候，校验当前的key是否是当初加锁的服务器，避免删除错误~

在解锁的时候：
1.先查询判断是否删除 2. 才进行删除

此时这个是俩步操作，并不是原子的，就有可能出现问题

引入lua脚本：

很多程序里面都支持内嵌脚本语音.Redis支持Lua语音作为内嵌脚本~

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del',KEYS[1])
else
1 2 3return 0
end;

过期时间续约问题可能存在，

在给key加锁的时候，设置它的过期时间，那么设置多久呢才是比较合适？

设置时间短，那么可能在业务逻辑还没执行完，就释放锁了
设置时间长，就可以导致锁释放不及时的可能

更好的是能够去进行“动态续约”

引入watch dog（看门狗）

本质上就是在加锁的服务器上的一个单独的线程，通过这个线程来对锁过期时间进行一个“续约”

❤ 举个具体的例子:

初始情况下设置过期时间为 10s. 同时设定看门狗线程每隔 3s 检测⼀次.
那么当 3s 时间到的时候, 看门狗就会判定当前任务是否完成.
如果任务已经完成, 则直接通过 lua 脚本的方式, 释放锁(删除 key).

如果任务未完成, 则把过期时间重写设置为 10s. (即 "续约")

使用Redis作为分布式锁，有没有可能Redis自身挂了？

那么是很有可能的！！！

Redis一般是以集群（至少也是主从的形式，而不是单机）的方式去部署的

服务器1向它的master节点就行加锁操作，这个数据刚写入主节点，主节点挂了，从节点就会新的主节点

由于主节点和从节点之间的数据是同步的，但是有延迟的

那么刚才写入的key还没有被新的主节点接收，此时相当于服务器1就没有成功进行加上锁

但是服务器2仍然可以进行去加上锁，

引入Redlock算法：

由于主节点和主节点之间数据都是一致的，相互是备份的关系

在进行加锁的时候，会按照一定的顺序，针对这组Redis都进行加锁

如果某个节点加不上锁，并没有关系，可能是Redis挂了，继续给下一个节点加锁即可

如果此时key加锁成功的节点个数占总的一半，那么可视为加锁成功

同时解锁的时候，会把上述的节点都需要解锁~

简而言之, Redlock 算法的核心就是, 加锁操作不能只写给⼀个 Redis 节点, 而要写个多个!! 分布式系统中任何⼀个节点都是不可靠的. 最终的加锁成功结论是 "少数服从多数的".

缓存

Redis最主要的使用场景就是作为缓存

缓存的更新策略：

1.定期生成

2.实时生成

面试重点：

缓存预热（Cache preheating）：

缓存穿透（Cache penetration）

缓存雪崩 (Cache avalanche)

缓存击穿 (Cache breakdown)

分布式锁

分布式锁的基本实现：

引入过期时间：

引入校验Id:

引入lua脚本：

引入watch dog（看门狗）

引入Redlock算法：

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