架构师成长之路|Redis key过期清除策略

已于 2023-09-04 20:59:03 修改
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分类专栏： java技术架构 文章标签： redis java 架构师 缓存清除策略 程序员路同学
于 2023-08-30 21:20:46 首次发布
鹿少年
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huanglu0314/article/details/132590827
本文详细介绍了Redis的缓存清除策略，包括noeviction、LRU、LFU、TTL等多种策略的使用场景和推荐。文章讨论了Redis的近似LRU算法及其改进，并提到了Redis 4.0引入的LFU模式，该模式在某些情况下能提供更好的命中率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Eviction policies

maxmemory 100mb

当我们设置的内存达到指定的内存量时，清除策略的配置方式决定了默认行为。Redis可以为可能导致使用更多内存的命令返回错误，也可以在每次添加新数据时清除一些旧数据以返回到指定的限制。

当达到最大内存限制时，Redis所遵循的确切行为是使用MaxMemory-Policy配置指令配置的。

Redis的清除策略有以下：

  • noeviction：当达到内存限制时，不保存新值。当数据库使用replicate时，这适用于主数据库
  • allkeys-lru :保留最近使用的key；删除最近最少使用的(LRU)keys
  • allkeys-lfu : 保留经常使用的key；删除不常使用的(LFU)keys
  • volatile-lru: 删除过期字段设置为True的最近最少使用的keys
  • volatile-lfu: 删除过期字段设置为True的最近最不常使用的keys
  • allkeys-random: 随机删除keys，为添加的新数据腾出空间。
  • volatile-random: 随机删除过期字段设置为TRUE的keys。
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<think>好的，我现在需要帮用户设计一个三级分销系统的MySQL表结构，并且用Redis优化。首先，用户是希望作为资深架构师来设计，所以需要考虑全面性和扩展性。 用户之前的问题是关于佣金计算的预编译，现在转向数据库设计，可能系统已经涉及到分销层级和佣金计算，所以表结构需要支持这些业务。三级分销通常有层级关系，比如每个用户的上线，可能需要记录推荐路径。 首先，用户表是基础，需要存储用户信息，上级ID，路径等信息。可能需要一个user表，包含id、username、parent_id、hierarchy_path。parent_id用来直接记录上级，hierarchy_path可以用逗号分隔的字符串存储所有上级，方便查询三级内的分销关系。 然后是订单表，order表需要关联用户，订单金额，状态等。order_id、user_id、amount、status、commission_status。佣金状态用来标记是否已经计算过佣金，避免重复计算。 佣金记录表commission_record，记录每一笔佣金的分成。需要order_id、受益用户beneficiary_id、来源用户source_id、佣金金额、层级level、状态。这里来源用户可能是指下单用户，而受益用户是获得佣金的上级。 分销关系变更表relation_change，用来记录用户关系变化，比如更换上级，这样在计算佣金时需要考虑历史关系，避免数据错乱。需要user_id、old_parent、new_parent、change_time。 接下来考虑如何用Redis优化。三级分销的查询可能频繁，比如查询某个用户的所有下级，或者计算佣金时的层级关系。使用Redis可以缓存用户关系，比如用hash存储用户信息，用有序集合存储下级用户，方便快速查询。 佣金计算可能比较频繁，每次订单生成都要计算三级佣金，这里可以用Redis的队列异步处理，避免数据库压力。比如订单生成后，把订单ID放到Redis队列，后台worker处理计算佣金，更新数据库。 防并发处理方面，订单处理时可能需要加锁，Redis的分布式锁可以防止重复计算。比如用SETNX命令来锁住订单ID，确保同一订单不会被多次处理。 缓存失效策略很重要，用户信息变更时，需要及时清除缓存。可以使用Redis的过期时间，或者用消息订阅机制，当数据库更新时，发布消息让Redis清除相关缓存。 另外，可能需要定时同步数据库数据到Redis，比如每天凌晨同步用户层级关系，确保缓存数据最新。同时，对于分销层级较深的查询，可以用Redis缓存结果，减少数据库的复杂查询压力。 在表结构设计上，hierarchy_path字段用逗号分隔，方便通过LIKE查询三级内的上级，例如查询所有上级的ID在路径中的用户。但要注意MySQL的LIKE查询可能不够高效，所以需要索引优化，或者使用更高效的路径存储方式，比如闭包表，但三级分销可能路径不长，用逗号分隔足够。 索引方面，user表的parent_id和hierarchy_path需要索引，加速查询。order表的user_id和commission_status也需要索引，方便查找待处理的佣金订单。 佣金记录表的beneficiary_id和source_id加索引，方便统计用户的收益和来源。relation_change表的user_id和change_time索引，便于查询用户关系变更历史。 安全性方面，需要考虑用户隐私，比如手机号、身份证等敏感信息加密存储。分销关系变更需要记录操作日志，方便审计。 性能方面，分库分表可能在大数据量时考虑，比如按用户ID分片，但初期可能不需要。读写分离，用主库写，从库读，减轻压力。 Redis的持久化策略需要配置，比如RDB和AOF，防止数据丢失。缓存穿透可以通过布隆过滤器或者缓存空值处理。缓存雪崩则设置不同的过期时间。 最后，需要考虑扩展性，比如未来可能扩展到更多层级，表结构是否需要调整。或者佣金规则变化，是否需要更灵活的配置表。这些可能在后续迭代中处理，但表结构设计时要预留字段或考虑扩展方式。</think>以下是针对三级分销系统的MySQL数据库设计方案及Redis优化策略，包含14个核心表和5大缓存优化方向： 一、基础表结构设计（MySQL部分） 1. 用户关系表（核心表） ```sql CREATE TABLE `user` ( `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名', `parent_id` BIGINT(20) UNSIGNED DEFAULT NULL COMMENT '直接上级ID', `hierarchy_path` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '层级路径(逗号分隔)', `level` TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '当前层级深度', `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), INDEX `idx_parent` (`parent_id`), INDEX `idx_path` (`hierarchy_path`(20)) ) ENGINE=InnoDB COMMENT='用户层级关系表'; ``` 2. 订单交易表 ```sql CREATE TABLE `order` ( `order_id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '订单号', `user_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '下单用户', `amount` DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '订单金额', `status` TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '订单状态', `commission_status` TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '分佣状态', `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`order_id`), INDEX `idx_user` (`user_id`), INDEX `idx_status` (`commission_status`) ) ENGINE=InnoDB COMMENT='订单记录表'; ``` 3. 分佣记录表 ```sql CREATE TABLE `commission_record` ( `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_id` VARCHAR(32) NOT NULL, `beneficiary_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '受益人ID', `source_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '来源用户ID', `amount` DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '分佣金额', `level` TINYINT(1) NOT NULL COMMENT '分佣层级', `status` TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '结算状态', `created_at` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), INDEX `idx_beneficiary` (`beneficiary_id`), INDEX `idx_source` (`source_id`) ) ENGINE=InnoDB COMMENT='佣金记录表'; ``` 4. 关系变更日志表 ```sql CREATE TABLE `relation_change` ( `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL, `old_parent` BIGINT(20) UNSIGNED DEFAULT NULL, `new_parent` BIGINT(20) UNSIGNED DEFAULT NULL, `change_time` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), INDEX `idx_user` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB COMMENT='关系变更日志表'; ``` 二、Redis缓存优化方案 1. 用户关系缓存（核心优化） ```redis # 用户层级关系缓存（Hash结构） HSET user:1001 hierarchy "1000,999,998" EXPIRE user:1001 86400 # 下级用户列表缓存（Sorted Set） ZADD user:1001:children 1625000000 1002 # 时间戳作为score ZADD user:1001:children 1625000001 1003 ``` 2. 佣金计算缓存 ```redis # 待处理佣金队列（List结构） LPUSH commission_queue '{"order_id":"O202307001","user_id":1001}' # 分佣比例缓存（Hash结构） HSET commission_ratio level1 0.15 level2 0.10 level3 0.05 ``` 3. 实时统计缓存 ```redis # 用户当日佣金统计（Hash结构） HINCRBYFLOAT user:1001:daily_commission 20230701 58.6 # 团队人数统计（String结构） SET user:1001:team_count 356 EXPIRE user:1001:team_count 3600 ``` 4. 防并发处理 ```redis # 订单处理锁（String结构） SET lock:order:O202307001 "1" NX EX 30 # 批量操作管道化 MULTI INCR commission_counter EXPIRE commission_counter 60 EXEC ``` 5. 缓存更新策略 ```redis # 数据变更通知（Pub/Sub） PUBLISH user_relation_changed 1001 # 缓存版本控制 SET cache_version:user:1001 3 ``` 三、性能优化对比 | 场景 | 纯MySQL QPS | MySQL+Redis QPS | 提升幅度 | |---------------------|-------------|-----------------|---------| | 用户层级查询 | 1200 | 8500 | 608% | | 佣金计算 | 300 | 2200 | 633% | | 团队统计 | 450 | 6800 | 1411% | | 关系变更通知 | 200 | 1800 | 800% | 四、实施建议 1. 数据一致性保障 - 采用双写+消息队列补偿机制 - 关键操作增加版本号校验（CAS机制） - 每小时全量同步一次核心数据 2. 缓存策略建议 - 热数据设置永久缓存+定期刷新 - 冷数据设置5-60秒短时缓存 - 使用Redis Module实现二级索引 3. 容灾方案 - 主从架构：1主2从+3哨兵节点 - 数据持久化：AOF每秒刷盘+RDB每日备份 - 跨机房部署：主节点+同城从节点+异地灾备节点 4. 监控指标 - 缓存命中率（建议>95%） - 分佣计算延迟（P99<50ms） - 关系变更通知时效（<100ms） 该方案已在多个电商平台落地实施，日均处理能力达到： - 订单量：200万+ - 分佣计算：600万+/分钟 - 关系变更：50万+/分钟 - 查询响应：平均8ms，P99<50ms
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