Redis缓存使用技巧和设计方案

• 1）缓存的收益和成本分析

• 2）缓存更新策略

• 3）缓存粒度控制

• 4）穿透优化

• 5）无底洞优化

• 6）雪崩优化

• 7）热点key重建优化

缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案，包含如下内容：缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。

1）缓存的收益和成本分析

下图左侧为客户端直接调用存储层的架构，右侧为比较典型的缓存层+存储层架构。

图片

下面分析一下缓存加入后带来的收益和成本。

收益：

①加速读写：因为缓存通常都是全内存的，而存储层通常读写性能不够强悍（例如MySQL），通过缓存的使用可以有效地加速读写，优化用户体验。

②降低后端负载：帮助后端减少访问量和复杂计算（例如很复杂的SQL语句），在很大程度降低了后端的负载。

成本：

①数据不一致性：缓存层和存储层的数据存在着一定时间窗口的不一致性，时间窗口跟更新策略有关。

②代码维护成本：加入缓存后，需要同时处理缓存层和存储层的逻辑，增大了开发者维护代码的成本。

③运维成本：以Redis Cluster为例，加入后无形中增加了运维成本。

缓存的使用场景基本包含如下两种：

①开销大的复杂计算：以MySQL为例子，一些复杂的操作或者计算（例如大量联表操作、一些分组计算），如果不加缓存，不但无法满足高并发量，同时也会给MySQL带来巨大的负担。

②加速请求响应：即使查询单条后端数据足够快（例如 select*from table where id= ），那么依然可以使用缓存，以Redis为例子，每秒可以完成数万次读写，并且提供的批量操作可以优化整个IO链的响应时间。

2）缓存更新策略

缓存中的数据会和数据源中的真实数据有一段时间窗口的不一致，需要利用某些策略进行更新，下面会介绍几种主要的缓存更新策略。

①LRU/LFU/FIFO算法剔除：剔除算法通常用于缓存使用量超过了预设的最大值时候，如何对现有的数据进行剔除。例如Redis使用maxmemory-policy这个配置作为内存最大值后对于数据的剔除策略。

②超时剔除：通过给缓存数据设置过期时间，让其在过期时间后自动删除，例如Redis提供的expire命令。如果业务可以容忍一段时间内，缓存层数据和存储层数据不一致，那么可以为其设置过期时间。在数据过期后，再从真实数据源