redis作为缓存

互联网高并发请求数据的情况，可能出现频繁访问MySQL的情况，但是MySQL由于自身的特性，可能无法抗住这么大的压力，因此我们想利用redis存储一些MySQL中的数据，redis作为缓存时，一般有以下几个场景：

数据的一致性不是强制的
比如查询UV的次数，允许和数据库有一些不一致，更新redis是异步的。而像支付等，是强一致性的，则不能使用缓存（只是举个例子），redis更新是异步执行的。
数据经常被访问
如果数据访问频率不高，则数据库就能解决了，使用redis就是浪费了。

这样，利用redis作为缓存，利用redis的高QPS特点，使得客户端先访问redis，命中的数据直接返回给客户端，未找到的再去数据库中查询，返回给用户最终的结果。

缓存雪崩

问题现象：短时间内存在大量的key过期，而新的key还没有写入内存，访问这些key的请求会直接访问SQL，造成服务崩溃。
问题的本质原因：同时过期的key数量太多，请求越过了redis，直接访问了SQL
解决方案：

服务器访问SQL的地方，限流操作
设置过期时间时，添加随机策略，不要统一过期
建立缓存备份，在一个出现大量过期且新key没有写入时，访问备份缓存，确保至少一个可用。

缓存穿透

问题现象：客户端高并发获取redis的数据如果获取不到，则会高并发查询数据库，如果数据库中的数据也不存在，而且访问持续进行，则会打垮数据库。一般是恶意攻击的情况

问题的本质原因：数据不存在的请求没有被redis过滤掉，而且不存在的值也不会再加入redis中，等效成直接访问SQL

解决方案：限制不存在值访问SQL的频率即可，不同的业务场景有不同的方案，给几个常用的方式：

客户端对不存在的访问进行限流处理，比如时间戳限流、漏斗限流和令牌桶等。这种模式的优势在于，对接客户端的时候，就能直接限制次数，而且可以通知不存在的数据
布隆过滤器，把常见的数据加入到布隆过滤器中，如果布隆显示存在则查找redis，并返回数据；因为布隆过滤器可能会误判，误判的情况去找MySQL，这种概率比较小。
服务器端，需要对访问SQL的请求限流

缓存击穿

问题现象：某个key是一个热点的key，即有大量并发的请求会访问这个key。如果此时key过期了，那么这些服务会直接请求到SQL上，导致SQL压力过大而崩掉。注意，这不是雪崩，雪崩是大量的key过期，而这个是特别热点的一个或者几个key过期
问题的本质原因：这种属于正常的业务访问，整个访问流程也是没有问题的，只是瞬间过期的key把承受的压力转移到了SQL端
解决方案
- SQL端首先要有自己的保护机制，保证最坏的情况下，不会被打垮
- 对于热点key，可以设置永不过期的策略，只有主动更新的时候去更改

缓存预热

概念：服务启动时，把相关的数据一次性加入redis中
解决问题：避免了用户初始化频繁访问不存在的数据，导致直接请求SQL和频繁加载。
一些限制：

需要手动操作
数据量不能太大，否则无法全量加载

缓存更新

缓存中的数据不是一成不变的，需要定期更新，比如置换掉不经常查询的数据，选择出常用的数据重新加入redis中。可以使用LRU等方式来解决这种场景的问题。

注意，更新的时候，如果用到了防止击穿的布隆过滤器，需要一并更新布隆过滤器的数据

缓存降级

redis缓存如果挂掉，则需要执行降级策略：

重试机制：不断重试访问，同时日志报错，提示服务监控应该报警
限流访问机制：此时仍然要给客服服务，应该限流访问MySQL，牺牲部分的性能来换取可用性

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