Redis理解之缓存设计

       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。

      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 tablewhere 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，再从真实数据源获取数据，重新放到缓存并设置过期时间。例如一个视频的描述信息，可以容忍几分钟内数据不一致，但是涉及交易方面的业务，后果可想而知。

    ③主动更新：应用方对于数据的一致性要求高，需要在真实数据更新后，立即更新缓存数据。例如可以利用消息系统或者其他方式通知缓存更新。

                                                 三种常见更新策略的对比：

有两个建议：①低一致性业务建议配置最大内存和淘汰策略的方式使用。
                    ②高一致性业务可以结合使用超时剔除和主动更新，这样即使主动更新出了问题，也能保证数据过期时间后删除脏数据。

  3）缓存粒度控制

       缓存粒度问题是一个