Redis缓存

缓存技术

1. 缓存血崩

出现的时机，当一批量的缓存key值同时失效，导致同时查询数据库，造成数据库宕机，从而影响系统。

处理方式：

1. 并发量不是很多的情况下，可以使用加锁排队的方式
2. 每个缓存都有缓存标记，记录缓存是否失效，如果失效的话就去更新缓存
3. 为每个key设置不同的过期时间，防止同时失效

当数据库里面查询出来没有任何数据的时候，缓存里面也不会存在任何数据。导致用户去查询的时候一直需要查询缓存和数据库。

解决办法：

1. 布隆过滤器，把明确不存在的通过bitmap过滤掉（这个需要一个缓存所有的bitmap，会比较吃内存）
2. 查询失效的数据也进行缓存，无论是系统错误还是数据不存在。但是注意过期时间需要设置的短一些，比如30S或者是1分钟。

3. 缓存预热

系统在上线之初，没有任何数据就需要缓存所有的数据。

场景：

​ 秒杀场景，把固定的商品信息缓存到redis里面，防止过多查询数据库

4. 缓存更新

缓存更新除开redis的自带缓存失效策略（详见redis缓存失效策略）还能设置一些自己的的缓存策略，常见的策略有：

1. 定期清理过期的缓存
2. 用户请求过来判断缓存过期与否，过期去获取新的数据

5. 缓存降级

当访问量剧增的时候，服务出现了问题。可以配置人工的降级开关来保证核心业务。

降级的最终目的是保证核心业务可用。

redis缓存失效策略

常用的淘汰算法

1. FIFO：First In First Out，先进先出。判断被存储的时间，离目前最远的数据优先被淘汰。
2. LRU：Least Recently Used，最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。
3. LFU：Least Frequently Used，最不经常使用。在一段时间内，数据被使用次数最少的，优先被淘汰。

redis的内存淘汰机制：

设置方式config set maxmemory-policy volatile-lru

maxmemory-policy 六种方式

​ volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
​ allkeys-lru ： 删除lru算法的key
​ volatile-random：随机删除即将过期key
​ allkeys-random：随机删除
​ volatile-ttl ： 删除即将过期的
​ noeviction ： 永不过期，返回错误