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Redis緩存能夠有效地加速應(yīng)用的讀寫速度，就DB來(lái)說(shuō)，Redis成績(jī)已經(jīng)很驚人了，且不說(shuō)memcachedb和Tokyo Cabinet之流，就說(shuō)原版的memcached，速度似乎也只能達(dá)到這個(gè)級(jí)別。今天主要講講在使用Redis時(shí)經(jīng)常遇到的幾個(gè)問(wèn)題。緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透、緩存預(yù)熱、緩存更新、緩存降級(jí)。

v緩存雪崩

緩存雪崩，是指在某一個(gè)時(shí)間段，緩存集中過(guò)期失效。所有原本應(yīng)該訪問(wèn)緩存的請(qǐng)求都去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)了，而對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)CPU和內(nèi)存造成巨大壓力，嚴(yán)重的會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)宕機(jī)。從而形成一系列連鎖反應(yīng)，造成整個(gè)系統(tǒng)崩潰。

緩存雪崩示意圖：

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緩存失效時(shí)的雪崩效應(yīng)對(duì)底層系統(tǒng)的沖擊非常致命，那么應(yīng)對(duì)Redis緩存雪崩有哪些方案呢？

1.1 加鎖或者隊(duì)列

可以考慮用加鎖或者隊(duì)列的方式防止大量線程對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的一次性進(jìn)行讀寫，避免緩存失效時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成的巨大沖擊。

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以上效果還可以考慮接入Redis鎖實(shí)現(xiàn)，具體可以參考《SpringBoot進(jìn)階教程(二十七)整合Redis之分布式鎖》?加鎖或者隊(duì)列都是一個(gè)非常淺顯的辦法。雖然能夠在一定的程度上緩解了數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，但同時(shí)也極大的降低了系統(tǒng)的吞吐量。

1.2 協(xié)調(diào)Redis過(guò)期時(shí)間

分析用戶行為，盡量讓緩存失效的時(shí)間均勻分布，最次也得隨機(jī)分布，尤其是一些訪問(wèn)大的接口

@Override
    public UserDetails getUserInfoById(Integer uid){
        String key = String.format("user_info_id:%d",uid);
        UserDetails userDetails = (UserDetails)templateRedis.opsForValue().get(key);
        if(userDetails != null){
            return userDetails;
        }else{
            userDetails = userDetailsMapper.getUserDetailsByUid(uid);
            Random random = new Random();
            int time = 600;
            // type: 1: 大V用戶 2: 網(wǎng)紅 3: 普通用戶
            if(userDetails != null){
                if(userDetails.getType() == 1){
                    time = 3600 + random.nextInt(3600);
                    // 如果有其他邏輯
                }else if(userDetails.getType() == 2){
                    time = 1200 + random.nextInt(1200);
                    // 如果有其他邏輯
                }else{
                    // 如果有其他邏輯
                }

                redisTemplate.opsForValue().set(key, userDetails, time, TimeUnit.SECONDS);
            }
        }

        return userDetails;
    }

這里主要還是結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景讓緩存失效的時(shí)間均勻分布，比如上面這段代碼中，大V用戶和網(wǎng)紅用戶一般粉絲都是上百萬(wàn)，所以可以緩存長(zhǎng)點(diǎn)的時(shí)間也是可以的。

1.3 二級(jí)緩存

做二級(jí)緩存，A1為原始緩存，A2為拷貝緩存，A1失效時(shí)，可以訪問(wèn)A2，A1緩存失效時(shí)間設(shè)置為短期，A2設(shè)置為長(zhǎng)期。

1.4 保證緩存層服務(wù)高可用性

保證緩存層服務(wù)高可用性。如果緩存層設(shè)計(jì)成高可用的，即使個(gè)別節(jié)點(diǎn)、個(gè)別機(jī)器、甚至是機(jī)房宕掉，依然可以提供服務(wù)。

關(guān)于這一塊，可以看看前面寫到的《SpringBoot進(jìn)階教程(三十)整合Redis之Sentinel哨兵模式》和《詳解Redis Cluster集群》。

1.5 依賴隔離組件為后端限流并降級(jí)。

需要對(duì)重要的資源（例如Redis、MySQL、外部接口）都進(jìn)行隔離，讓每種資源都單獨(dú)運(yùn)行在自己的線程池中。即使個(gè)別資源出現(xiàn)了問(wèn)題，對(duì)其他服務(wù)沒(méi)有影響。但是線程池如何管理，比如如何關(guān)閉資源池、開(kāi)啟資源池、資源池閥值管理，這些做起來(lái)還是相當(dāng)復(fù)雜的。

v緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)。由于緩存不命中，并且出于容錯(cuò)考慮，如果從數(shù)據(jù)庫(kù)查不到數(shù)據(jù)則不寫入緩存，這將導(dǎo)致這個(gè)不存在的數(shù)據(jù)每次請(qǐng)求都要到數(shù)據(jù)庫(kù)去查詢，失去了緩存的意義。

緩存穿透示意圖：

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如何解決緩存穿透？對(duì)應(yīng)的幾個(gè)參考方案：

2.1 布隆過(guò)濾器(BloomFilter)

采用布隆過(guò)濾器，將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個(gè)足夠大的bitmap中，一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)會(huì)被這個(gè)bitmap攔截掉，從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓力。由于請(qǐng)求的參數(shù)是不合法的(每次都請(qǐng)求不存在的參數(shù))，于是我們可以使用布隆過(guò)濾器(BloomFilter)或者壓縮filter提前攔截，不合法就不讓這個(gè)請(qǐng)求到數(shù)據(jù)庫(kù)層。

BloomFilter就類似于一個(gè)hash set，用于快速判某個(gè)元素是否存在于集合中，其典型的應(yīng)用場(chǎng)景就是快速判斷一個(gè)key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆過(guò)濾器的關(guān)鍵就在于hash算法和容器大小，

2.2 將空對(duì)象記錄在緩存中。

如果數(shù)據(jù)庫(kù)返回信息為null，也可以將這個(gè)空對(duì)象設(shè)置到緩存里邊去。下次再請(qǐng)求的時(shí)候，就可以從緩存里邊獲取了，將空對(duì)象設(shè)置一個(gè)較短的過(guò)期時(shí)間。如1.1中的代碼示例所示。

v緩存擊穿

緩存擊穿指的是熱點(diǎn)key在某個(gè)特殊的場(chǎng)景時(shí)間內(nèi)恰好失效了，恰好有大量并發(fā)請(qǐng)求過(guò)來(lái)了，造成DB壓力。

其實(shí)緩存擊穿和緩存雪崩從概念上來(lái)講差不多，只是緩存擊穿是某些熱點(diǎn)key，而雪崩指的是大規(guī)模的key。

如何解決緩存擊穿，對(duì)應(yīng)的幾個(gè)參考方案：

3.1 與1.1中類似，通過(guò)加鎖或者隊(duì)列的方式防止大量請(qǐng)求透過(guò)redis到DB中。

3.2 對(duì)于一些熱點(diǎn)key，過(guò)期時(shí)間可以無(wú)限調(diào)長(zhǎng)

將熱點(diǎn)key過(guò)期時(shí)間無(wú)限調(diào)長(zhǎng)，然后通過(guò)job服務(wù)來(lái)管理這些熱點(diǎn)key不會(huì)過(guò)期，保證熱點(diǎn)key（尤其是像排行榜、首頁(yè)熱度等需要大量計(jì)算的熱點(diǎn)key）的穩(wěn)定性。需要注意的是，job服務(wù)本身也存在不穩(wěn)定性，比如部署job的服務(wù)掛了之類的。這里可以看看之前的一篇文章。《詳解Supervisor進(jìn)程守護(hù)監(jiān)控》

v緩存降級(jí)

緩存降級(jí)是指當(dāng)訪問(wèn)量劇增、服務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題（如響應(yīng)時(shí)間慢或不響應(yīng)）或非核心服務(wù)影響到核心流程的性能時(shí)，仍然需要保證服務(wù)還是可用的，即使是有損服務(wù)。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)降級(jí)，也可以配置開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)人工降級(jí)。

降級(jí)的最終目的是保證核心服務(wù)可用，即使是有損的。而且有些服務(wù)是無(wú)法降級(jí)的（如加入購(gòu)物車、結(jié)算）。

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參加過(guò)去年天貓雙11的朋友應(yīng)該很清楚的能感受到降級(jí)，當(dāng)時(shí)被吐槽的最狠的降級(jí)應(yīng)該就是加入購(gòu)物車，在結(jié)算的時(shí)候無(wú)法更改收貨地址。只能使用默認(rèn)收貨地址，這得成就多少"前男友前女友"啊。

在進(jìn)行降級(jí)之前要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行梳理，看看系統(tǒng)是不是可以丟卒保帥；從而梳理出哪些必須誓死保護(hù)，哪些可降級(jí)；比如可以參考日志級(jí)別設(shè)置預(yù)案：

一般：比如有些服務(wù)偶爾因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)或者服務(wù)正在上線而超時(shí)，可以自動(dòng)降級(jí)；

警告：有些服務(wù)在一段時(shí)間內(nèi)成功率有波動(dòng)（如在95~100%之間），可以自動(dòng)降級(jí)或人工降級(jí)，并發(fā)送告警；

錯(cuò)誤：比如可用率低于90%，或者數(shù)據(jù)庫(kù)連接池被打爆了，或者訪問(wèn)量突然猛增到系統(tǒng)能承受的最大閥值，此時(shí)可以根據(jù)情況自動(dòng)降級(jí)或者人工降級(jí)；

嚴(yán)重錯(cuò)誤：比如因?yàn)樘厥庠驍?shù)據(jù)錯(cuò)誤了，此時(shí)需要緊急人工降級(jí)。

ps:強(qiáng)于"馬爸爸"，在雙11的海量并發(fā)面前，也得降級(jí)，無(wú)可厚非。只是大家在做降級(jí)的時(shí)候，一定得考慮好取舍。這反而是降級(jí)最大的難度。

v緩存預(yù)熱

上初中第一次做化學(xué)實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，大家就知道試管加熱前需要先預(yù)熱。緩存預(yù)熱也是一個(gè)比較常見(jiàn)的概念，緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)上線后，將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣就可以避免在用戶請(qǐng)求的時(shí)候，先查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問(wèn)題。用戶直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)。

緩存預(yù)熱思路：

直接寫個(gè)緩存刷新頁(yè)面，上線時(shí)手工操作下；

數(shù)據(jù)量不大，可以在項(xiàng)目啟動(dòng)的時(shí)候自動(dòng)進(jìn)行加載；

定時(shí)刷新緩存；

對(duì)于一些計(jì)算量非常大的接口，緩存預(yù)熱肯定是得有的。

v緩存更新

除了緩存服務(wù)器自帶的緩存失效策略之外（Redis默認(rèn)的有6中策略可供選擇），我們還可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行自定義的緩存淘汰，常見(jiàn)的策略有兩種：

定時(shí)任務(wù)去清理過(guò)期的緩存；

提供手動(dòng)清理緩存的接口。

當(dāng)有用戶請(qǐng)求過(guò)來(lái)時(shí)，再判斷這個(gè)請(qǐng)求所用到的緩存是否過(guò)期，過(guò)期的話就去底層系統(tǒng)得到新數(shù)據(jù)并更新緩存。

上面的這幾個(gè)方案各有優(yōu)劣，第一種的缺點(diǎn)是維護(hù)大量緩存的key是比較麻煩的；第二種人工成本太高；第三種的缺點(diǎn)就是每次用戶請(qǐng)求過(guò)來(lái)都要判斷緩存失效，邏輯相對(duì)比較復(fù)雜。具體使用場(chǎng)景還得結(jié)合業(yè)務(wù)來(lái)區(qū)分對(duì)待。