如何更有效的使用 Redis 缓存

前言

对于 Redis 来讲，作为缓存使用，是我们在业务中经常使用的，这里总结下，Redis 作为缓存在业务中的使用。

旁路缓存

Cache Aside（旁路缓存）策略以数据库中的数据为准，缓存中的数据是按需加载的。它可以分为读策略和写策略。

只读缓存

只读缓存 从缓存中读取数据；如果缓存命中，则直接返回数据；如果缓存不命中，则从数据库中查询数据；查询到数据后，将数据写入到缓存中，并且返回给用户。

如果需要对数据进行修改的时候，直接修改数据库中的数据，然后删除缓存中的旧数据。

只读缓存的优点：

所有最新的数据都在数据库中，数据不存在丢失的风险。

缺点：

每次修改数据，都会删除缓冲，之后的请求会发生一次缓存缺失。

读写缓存

除了进行读操作外，数据的修改操作也会发送到缓存中，直接在缓存中对数据进行修改。此时，得益于Redis的高性能访问特性，数据的增删改操作可以在缓存中快速完成，处理结果也会快速返回给业务应用，这就可以提升业务应用的响应速度。

当然 Redis 是内存数据库，一旦掉电或宕机，内存中的数据就有可能存在丢失。

针对这种情况，一般会有两种回写策略：

• 1、同步回写；

写请求发给缓存的同时，也会发给后端数据库进行处理，等到缓存和数据库都写完数据，才给客户端返回。这样，即使缓存宕机或发生故障，最新的数据仍然保存在数据库中，这就提供了数据可靠性保证。

不过，同步直写会降低缓存的访问性能。这是因为缓存中处理写请求的速度是很快的，而数据库处理写请求的速度较慢。即使缓存很快地处理了写请求，也需要等待数据库处理完所有的写请求，才能给应用返回结果，这就增加了缓存的响应延迟。

• 2、异步回写。

所有写请求都先在缓存中处理。可以定时将缓存写入到内存中，然后等到这些增改的数据要被从缓存中淘汰出来时，再次将它们写回后端数据库。这样一来，处理这些数据的操作是在缓存中进行的，很快就能完成。只不过，如果发生了掉电，而它们还没有被写回数据库，就会有丢失的风险了。

优点：

被修改的数据永远在缓存中，不会发生缓存缺失，下次可以直接访问，不在需要向数据库中进行一次查询。

缺点：

数据可能存在丢失的风险。

设置多大的缓存合适

缓存能够提高响应速度，但是缓存的数量也不是越多越好？

1、大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高；

2、在一些场景中，比如秒杀，少量的缓存承担的就是绝大部分的流量访问。

系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。一般来说，建议把缓存容量设置为总数据量的15%到30%，兼顾访问性能和内存空间开销。

内存被写满了如何处理

Redis 中的内存被写满了，就会触发内存淘汰机制了

具体参加内存淘汰机制

缓存经常遇到的问题

Redis 作为缓存，经常遇到的几种情况：缓存中的数据和数据库中的不一致；缓存雪崩；缓存击穿和缓存穿透。

下面一一来探讨下

1、缓存中的数据和数据库中的不一致

数据一致性，通俗的理解就是，数据库中的数据和缓冲中的数据完全一致就满足一致性。不过对于只读缓存，如果缓冲中没有就去数据库中查询，这样如果缓存中没有数据，但是数据库中的数据是最新的，最终也能满足数据一致性。

所以总结下，一致性大致分成下面的两种情况：

1、缓存中有数据，缓存中的数据和数据库中的数据一样；

2、缓存中没有数据，数据库中记录了最新的数据。

下面分析下只读缓存和读写缓存中的数据不一致情况

读写缓存

读写缓存有同步写回和异步写回两种策略

同步写回：缓存在新增修改的时候，也会同步数据到数据库中，这样总能保持缓存中的数据和数据库中的一致；

异步写回：缓存新增修改时候，先不写回到数据库中，定时或者缓存中数据淘汰的时候，再写回到数据库中。这种，如果 Redis 故障宕机了，没有及时写回数据到数据库中，就会造成数据的不一致。

对于读写缓存，使用同步写回的策略，能保证数据数据的一致性。不过，需要在业务应用中使用事务机制，来保证缓存和数据库的更新具有原子性，也就是说，两者要不一起更新，要不都不更新，返回错误信息，进行重试。否则，我们就无法实现同步直写。

如果系统没宕机，redis 系统正常的情况下，因为读写缓存，缓存中的数据是一直存在的，所以当修改数据的时候先修改缓存中的数据，这样就算并发很大的情况下，因为缓存中的数据都是最新的，并且一直存在，这样数据总能读取到最新的数据。

只读缓存

只读缓存，如果数据新增，直接写入到数据库中，如果有数据修改删除，也是直接操作数据库不过缓存中的数据不会更新，而是直接删除缓存中的数据。

这样数据的更新操作之后，数据库中的数据总是最新的，缓存中就会发生缓存缺失，此时就会从数据库中读取数据，然后再加载到缓存中，这样缓存中的数据总能和数据库中的数据一致。

只读缓存在数据新增的时候，缓存中是没有数据的，所以肯定是要从数据库中加载，这种情况不存在数据不一致的情况。

在只读缓存中，数据不一致的情况,发生在数据的更新删除操作中，下面来一一分析下

删改操作既要修改数据库，同时还要删除对应的缓存，如果这两个操作的原子性无法得到保证，(一起操作成功，或者一起操作失败)，那么数据的一致性就得不到保证了。

来个异常的栗子

1、先修改数据库，然后删除缓存，但是删除缓存失败了；

删除缓存失败了，那么缓存中存在的就是旧值，这时候用户的请求过来了，首先去缓存中查询，这时候拿到的就是老旧的数据。

2、先删除缓存，在修改数据库，修改数据库失败了；

缓存删除成功，数据库修改失败了，那么数据库中存在的就是旧值，因为缓存已经被删除了，这时候去缓存中查询，发生了缓存的缺失，数据就会从数据库中加载到缓存中，这时候读取到也是老旧的数据。

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​针对这种问题如何解决呢？

上面出现异常的两种场景，归根到底，就是两者操作的原子性没有得到保证，所以可以借助于消息队列实现最终的一致性。

使用 mq 解决分布式事务可参见分布式事务

这里的操作场景相对简单一点，只要借助于 mq 的重试机制，保证第二步的操成功就可以了。

栗如：

1、先修改数据库；

2、发送删除缓存的消息到 mq 中；

3、下游收到删除的消息，操作删除缓存，如果失败，借助于 mq 的重试机制，就能进行重试操作，直到成功。当然如果，重试多次还是失败，我们需要记录错误原因，然后通知业务方。

​那到底应该先删除缓存还是先修改数据库呢？这里我们再探讨一下

1、先删除缓存后修改数据库

先删除缓存，然后修改数据库

如果数据库的更新有延迟，那么这时候一个线程过来查询该数据，因为缓存中已经删除了，这时候发生了缓存的缺失，然后就回去数据库中查询，数据库可能还没有更新成功，就可能获取到旧值。

如何解决呢

使用 延迟双删 策略

当数据库被修改之后，线程 sleep 一段时间，然后再次删除缓存，然缓存发生一次缺失，这样下次的请求，就能把数据库中最新的数据加载到缓存中。

​比如上面的这种情况，因为数据库的更新可能存在延迟，所以时候线程2读取到了数据库的旧值，然后加载到了缓存中，这样接下来的所有的查询就都会读取旧值

所以 线程1，通过延迟双删来处理这种情况

线程1，在 sleep 一段时间之后，删除缓存，这样就能使后续的缓存缺失，后续的查询就能加载数据库中最新的数据到缓存中。

不过 sleep 的时间需要大于，线程2，读数据并且写入数据到内存的时间，如果 sleep 时间过小，这时候线程2，的旧值还没有写入到缓存中，线程1，已经再次删除了缓存，然后这时候线程2把旧值写入，导致缓存中依然是旧数据。

redis.delKey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
redis.delKey(X)

当然，这在 sleep 的时间内，还是有一部分请求会读取到旧值

2、先修改数据库然后删除缓存

先修改数据库，然后删除缓存

如果缓存删除有延迟，那么这时候过来的请求，就会读取到缓存中老旧的数据，不过缓存会马上被删除，只会有少部分的数据读取到老旧的数据，对业务影响比较小。

经过对比，发现先修改数据库然后在删除缓存，对我们业务的影响比较小，同时也跟容易处理。

只读缓存和读写缓存如何选择

读写缓存对比只读缓存

优点：缓存中一直会有数据，如果更新操作后会立即再次访问，可以直接命中缓存，能够降低读请求对于数据库的压力。

缺点：如果更新后的数据，之后很少再被访问到，会导致缓存中保留的不是最热的数据，缓存利用率不高（只读缓存中保留的都是热数据）。

所以读写缓存比较适合用于读写相当的业务场景。

2、缓存雪崩

什么是缓存雪崩

缓存雪崩是指大量的应用请求无法在Redis缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。

缓存雪崩有两种场景

1、大量缓存同时过期

如果有大量的缓存 key 设置了同样的过期时间，如果这些缓存 key 过期了，同时有大量的请求，进来了，这些请求就会直接打到数据库中，数据库可能因为这些请求，导致数据库压力增大，严重的时候数据库宕机。

如何解决呢？

1、避免给大量的过期键设置相同的过期时间，设计过期时间的时候，可以考虑加入一个业务上允许的过期随机值；

2、服务降级，只有部分核心业务的请求，才会流转到数据库中，数据库的压力就会被大大减轻了；

• 当业务应用访问的是非核心数据（例如电商商品属性）时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接返回预定义信息、空值或是错误信息；

• 当业务应用访问的是核心数据（例如电商商品库存）时，仍然允许查询缓存，如果缓存缺失，也可以继续通过数据库读取。

2、Redis 实例发生宕机

Redis 实例的宕机，缓存层就不能处理数据，最总流量都会流入到数据库中

如何解决呢？

1、业务中实现服务熔断或者请求限流机制；

• 服务熔断：如果监听到发生了缓存雪崩，直接暂停对缓存服务的请求，但是这种对业务的影响比较大；

• 服务限流：可以在入口做限流，不要让所有的请求都流入到后端的服务中；

2、提前预防，搭建 Redis 的高可用集群；

• 尝试构建 Redis 的高可用集群，比如当某主节点挂掉了，集群能够马上重新选出新的主节点。例如哨兵机制

3、缓存击穿

其实跟缓存雪崩有点类似，缓存雪崩是大规模的key失效，而缓存击穿是一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了，导致大并发全部打在数据库上，导致数据库压力剧增。这种现象就叫做缓存击穿。

如何解决？

对于热点 key 可以不设置过期时间，或者设置一个超过使用周期的过期时间，保证这个 key 在业务使用期间永远存在。

4、缓存穿透

如果业务请求的缓存，既不在缓存中，也不再数据库中，那么缓存将没有用，所有的请求都会流入到数据库中。

那么，缓存穿透会发生在什么时候呢？一般来说，有两种情况。

1、业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；

2、恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据。

如何解决？

1、缓存空值或缺省值；

一旦发生缓存穿透，在缓存中写入一个业务中允许的空值，这样缓存中有数据了，就避免了缓存穿透。

2、使用布隆过滤器；

使用布隆过滤器判断下数据是否存在，数据如果不存在，就不向数据库发起请求了。

布隆过滤器

3、在请求入口的前端进行请求检测；

缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。这样一来，也就不会出现缓存穿透问题了。

缓存中的 hot key 和 big key

这两种的处理方式可参见

Hot Key 和 big key

总结

对于缓存的使用，我们经常用到的有两种1、只读缓存；2、读写缓存；

只读缓存，对比读写缓存

优点：缓存中一直会有数据，如果更新操作后会立即再次访问，可以直接命中缓存，能够降低读请求对于数据库的压力。

缺点：如果更新后的数据，之后很少再被访问到，会导致缓存中保留的不是最热的数据，缓存利用率不高（只读缓存中保留的都是热数据）。

所以读写缓存比较适合用于读写相当的业务场景。

缓存在使用的过程中，会面临缓存中的数据和数据库中的不一致；缓存雪崩；缓存击穿和缓存穿透，这些我们需要弄明白这些情况发生的额场景，然后再业务中一一去避免。

参考资料

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