Redis缓存设计与优化

Posted 2021-03-31 并发编程之美

介绍

缓存带来了加速读写，降低后端负载的好处外，同时也存在一定的成本，比如数据不一致，缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关；代码维护成本多了一层缓存逻辑；以及运维成本，例如Redis Cluster等。所以在实际的使用中，我们需要区分场景合理使用缓存逻辑。同时缓存对粒度控制分缓存全部数据和部分重要数据：

• 通用性：全量属性更好

• 占用空间：部分属性更好

• 代码维护上：表面上全量属性更好

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一、缓存适用场景

缓存的适用场景示例：

• 对高消耗的SQL：join结果集/分组统计结果缓存

• 加速请求响应：利用Redis/Memcache优化IO响应时间

• 大量写合并为批量写：如计数器先Redis累加再批量写DB

二、缓存更新策略

缓存的更新策略：

• 控制最大内存情况下，LRU/LFU/FIFO算法剔除：例如maxmemory-policy

• 超时剔除：例如expire

• 主动更新：开发控制生命周期

三种缓存更新策略对比：

策略	一致性	维护成本
LRU/LIRS算法剔除	最差	低
超时剔除	较差	低
主动更新	强	高

使用建议：

• 低一致性：最大内存和淘汰策略

• 高一致性：超时剔除和主动更新结合，最打内存和淘汰策略兜底
  

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

• 定时去清理过期的缓存

• 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂。

二、缓存穿透优化
缓存穿透最常见的场景就是访问根本就不存在的数据。一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

原因：

• 业务代码自身问题，空变量

• 恶意攻击、爬虫等
  

解决：

1. 缓存空对象+过期时间

存在的问题：

• 需要更多的键

• 缓存层和存储层数据短期不一致
  

示例代码：

public String getPassThrough(String key) {  String cacheValue = cache.get(key);  if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {    String storageValue = storage.get(key);    cache.set(key, storageValue);    //如果存储数据为空，需要设置一个过期时间（300秒）    if (StringUtils.isBlack(storageValue)) {     cache.expire(key, 60 * 5);    }    return storageValue;  } else {    return cacheValue;  }}

2. 布隆过滤器拦截

最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

三、缓存无底洞问题优化

有这么一个场景，已经存在了很多Redis或者Memcache服务节点，发现加机器性能没提示反而下降：http://highscalability.com/blog/2009/10/26/facebooks-memcached-multiget-hole-more-machines-more-capacit.html

问题关键点：

• 更多的机器！=更高的性能

• 批量接口需求（mget、mset等）

• 数据增长与水平扩展需求

所以原因就是批量操作的变化，当只有一个节点是，一个mget操作是有一次网络IO，当阶段扩大到3个时候，使用顺序IO方式的话，一次mget的操作会随着机器节点的个数增加而网络传输次数也越来越多，对客户端执行效率带来很大的下降。实际上IO由于扩容从原来的o(1)增加到了o(node)。

优化IO的几种方法：

• 命令本身优化：例如慢查询keys、hgetall bigkey

• 减少网络通信次数

• 降低接入成本：例如客户端长链接/连接池、NIO等

• 串行mget

• 串行io

• 并行io

• hash_tag

串行mget、串行io、并行io以及hash_tag介绍详见【Redis Cluster高可用集群模式】

四种方案优缺点对比：

方案	优点	缺点	网络IO
串行mget	少量keys满足需求	大量keys请求延迟严重	o(keys)
串行IO	少量节点满足需求	大量nodes延迟严重	o(nodes)
并行IO	延迟取决于最慢的节点	超时定位问题复杂	o(max_slow(node))
hash_tag	性能最高	读写增加tag维护成本，tag分布容易出现数据倾斜	o(1)

四、缓存雪崩问题优化

当流量洪峰到达时，缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉，就是缓存雪崩。

解决方法：

• 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，如采用Redis Cluster架构，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略

• 事中：本地cache缓存 + hystrix限流&降级，避免mysql崩掉

• 事后：利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

• 对缓存进行实时监控，当请求访问的慢速度比超过阈值，及时报警，通过自动故障转移，服务降级，停止部分非核心接口的访问
  

• 提前压测预估系统处理能力，做好限流与服务降级

五、缓存预热优化

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。解决思路：

• 直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下

• 数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载

• 定时刷新缓存

六、热点key重建优化

热key重建指的是开发人员设置好的缓存过期时间过了，需要重新构建缓存。热key说明当前可能有大量的请求，同时访问同一个key，而且这个并发量特别大，缓存失效的瞬间可能会有大量的线程来重建缓存，造成后端数据库压力暴增。

问题描述：热点key+较长的重建时间。

存在问题：大量的线程都会做缓存重建和查询数据源。

解决方法：

1. 互斥锁（mutex key）

通过设置互斥锁，统一时间只允许一个请求进行热key的重建。如基于redis的setnx命令实现

存在问题：不需要大量重建工作，但是存在大量线程等待的问题。

示例代码：

String get(String key) {  String value = redis.get(key);  if (value == null) {    String mutexKey = "mutex:key:" + key;    if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {    value = db.get(key);    redis.set(key,value);       redis.delete(mutexKey);    } else {       //其他线程休息50毫秒后重试       Thread.sleep(50);       get(key);    }  }  return value;}

2. 永不过期

为每个value添加逻辑过期时间，发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存，但是存在缓存不一致情况。示例代码：

String get(final String key) {  V v = redis.get(key); String value = v.getValue();  long logicTimeout = v.getLogicTimeout();  if (logicTimeout >= System.currentTimeMills()) { String mutexKey = "mutex:key:" + key; if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) { //异步更新后台异步执行 threadPool.execute(() -> { String dbValue = db.get(key);         redis.set(key,dbValue, newLogicTimeout()); redis.delete(mutexKey);       }); } } return value;}

3. 方案对比

方案	优点	缺点
互斥锁	保证一致性	代码复杂，存在死锁风险
永远不过期	基本杜绝热点key重建问题	不保证一致性，逻辑过期时间增加维护成本和内存成本

4. 缓存降级

与热点key相对立的策略就是缓存降级了，服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

推荐阅读

1. Redis云平台CacheCloud：https://github.com/sohutv/cachecloud

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