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详解Redis相关缓存问题

article 2024/10/28 6:45:57

缓存更新策略

定期⽣成

实时⽣成

缓存淘汰策略

Redis内置缓存淘汰策略

缓存预热

缓存穿透

缓存雪崩

缓存击穿

缓存更新策略

定期⽣成

每隔⼀定的周期(⽐如⼀天/⼀周/⼀个⽉), 对于访问的数据频次进⾏统计. 挑选出访问频次最⾼的前 %N的数据.

实时⽣成

先给缓存设定容量上限(可以通过 Redis 配置⽂件的 maxmemory 参数设定).
接下来把⽤⼾每次查询:
• 如果在 Redis 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.

如果缓存已经满了(达到上限), 就触发缓存淘汰策略, 把⼀些 "相对不那么热⻔" 的数据淘汰掉.
按照上述过程, 持续⼀段时间之后 Redis 内部的数据⾃然就是 "热⻔数据" 了.

缓存淘汰策略

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.

Redis内置缓存淘汰策略

Redis 内置的淘汰策略如下：

• volatile-lru 当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，从设置了过期时间的key中使⽤LRU（最近最
少使⽤）算法进⾏淘汰
• allkeys-lru 当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，从所有key中使⽤LRU（最近最少使⽤）算法进⾏淘汰.
• volatile-lfu 4.0版本新增，当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，在过期的key中，使⽤LFU算法
进⾏删除key.
• allkeys-lfu 4.0版本新增，当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，从所有key中使⽤LFU算法进⾏
淘汰.
• volatile-random 当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数
据.
• allkeys-random 当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，从所有key中随机淘汰数据.
• volatile-ttl 在设置了过期时间的key中，根据过期时间进⾏淘汰，越早过期的优先被淘汰.
(相当于 FIFO, 只不过是局限于过期的 key)
• noeviction 默认策略，当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，新写⼊操作会报错.

缓存预热

定义

缓存预热是指在系统启动之前或系统达到高峰期之前，通过预先将常用数据加载到缓存中，以提高缓存命中率和系统性能的过程。

目的

尽可能地避免缓存击穿和缓存雪崩。
减轻后端存储系统的负载，提高系统的响应速度和吞吐量。
减少冷启动影响，即系统重启或新启动时，避免首次请求处理缓慢。
提高数据访问速度，确保数据快速可用。
平滑流量峰值，帮助系统更好地处理高流量。
保证数据的时效性，特别是对于高度依赖于实时数据的系统。

预热方法

系统启动时加载：在系统启动时，将常用的数据加载到缓存中。
定时任务加载：定时执行任务，将常用的数据加载到缓存中，以保持数据的实时性和准确性。
手动触发加载：在系统达到高峰期之前，手动触发加载常用数据到缓存中。
用时加载：在用户请求到来时，根据用户的访问模式和业务需求，动态地将数据加载到缓存中。
缓存加载器：一些缓存框架提供了缓存加载器的机制，可以在缓存中不存在数据时，自动调用加载器加载数据到缓存中。