Redis的缓存问题与应对策略

Redis 作为一种高效的缓存系统，在高并发环境下应用广泛，但也面临一些缓存问题，以下是常见问题及其应对策略。

问题描述
缓存穿透是指请求的数据在缓存和数据库中都不存在，但大量请求直接到达数据库，从而给数据库带来巨大压力。通常是由于用户不断请求缓存中不存在的键引发的，或者攻击者恶意请求。

应对策略

缓存空值：将数据库中不存在的键对应的空结果存入缓存，同时设置一个较短的过期时间，以减少对数据库的直接访问。
布隆过滤器：使用布隆过滤器来快速判断请求的键是否存在。布隆过滤器维护一个可能存在的键集合，可以在 Redis 前添加布隆过滤器进行判断，避免无效请求直接进入 Redis 和数据库。
接口层限流：在接口层面增加限流策略，防止恶意的高频请求冲击后端系统。

问题描述
缓存击穿指的是热点数据在缓存中失效，大量请求集中访问一个热点数据项时，由于缓存过期而直接访问数据库，导致数据库负载激增。与缓存穿透不同，缓存击穿通常发生在特定的热点数据项上。

应对策略

互斥锁：在缓存失效时，为第一个请求添加互斥锁，只有获得锁的请求能够查询数据库并将结果写入缓存，其他请求等待缓存更新后再访问缓存。这样能有效避免缓存失效的瞬间大量请求冲击数据库。
热点数据永不过期：对于访问频率非常高的数据，可以将其设置为永不过期（或定时更新），这样可以避免缓存击穿情况的发生。
提前刷新：使用缓存预热机制，提前刷新热点数据的缓存，使缓存不过期，尤其适合高峰时间段对热点数据的访问。

问题描述
缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效，导致请求大量涌向数据库，最终可能引起数据库崩溃。缓存雪崩的发生原因可能是缓存策略不合理、缓存过期时间设置相同等。

应对策略

问题描述
在缓存与数据库的双写场景中（即同时更新缓存和数据库），由于并发写入的顺序问题，缓存与数据库可能会出现不一致的情况。例如，更新数据库后如果缓存未及时更新，可能会导致读取的缓存数据与数据库数据不符。

应对策略

问题描述
Redis 是内存型数据库，内存空间有限，因此在数据量较大或频繁写入的场景中，缓存可能会达到容量上限，从而触发数据的淘汰。

应对策略

问题描述
在高并发场景中，某些热点数据可能被频繁访问，给 Redis 带来较大压力，进而影响系统性能。

应对策略

分布式缓存：将热点数据分布到多个 Redis 实例中，缓解单个实例的访问压力。
使用本地缓存：在应用服务器中引入本地缓存，减少对 Redis 的频繁访问。可以使用 Guava、Caffeine 等缓存工具，将热点数据短暂存储在应用的本地内存中。
热点数据分片：将热点数据分片存储在多个 Redis 集群节点中，避免单节点瓶颈。