Redis 核心知识点总结

Posted 2021-09-10 在奋斗的大道

概述

什么是Redis

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。另外，Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。
 

Redis 优缺点

优点

1. 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
2. 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
3. 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
4. 数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
5. 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

1. 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
2. Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
3. 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
4. Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。
    

 为什么要用 Redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能：

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！

高并发：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。
 

Redis 支持数据类型

Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求

数据类型	可以存储的值	操作	场景说明	数据类型实列场景说明
String	字符串、整数或者浮点数	对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作 对整数和浮点数执行自增或者自减操作	做简单的键值对缓存	短信验证码，配置信息等，建议采用这种类型来存储
List	列表	从两端压入或者弹出元素 对单个或者多个元素进行修剪， 只保留一个范围内的元素	存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的数据	适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。
Set	无序集合	添加、获取、移除单个元素 检查一个元素是否存在于集合中 计算交集、并集、差集 从集合里面随机获取元素	交集、并集、差集的操作，比如交集，可以把两个人的粉丝列表整一个交集	简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，温馨提示：可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。
Hash	包含键值对的无序散列表	添加、获取、移除单个键值对 获取所有键值对 检查某个键是否存在	结构化的数据，比如一个对象	一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等
Zset	有序集合	添加、获取、删除元素 根据分值范围或者成员来获取元素 计算一个键的排名	去重但可以排序，如获取排名前几名的用户	是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

Redis 五种数据结构使用说明：https://blog.csdn.net/fond_of/article/details/89176370

Redis的应用场景

计数器

可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现

在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。

什么是Redis持久化？

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

Redis 支持的持久化机制是那些？各自的优缺点？

Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制:

RDB：是Redis DataBase缩写快照

RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

RDB优缺点：

优点：

1. 只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
2. 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
3. 性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能
4. 相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。

缺点：

1. 数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)

AOF：(即Append Only File持久化)

AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。

当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

AOF优缺点：

优点：

1. 数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
2. 通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
3. AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)

缺点:

• AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
• 数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。

RDB 与AOF 对比差异总结

• AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。
• AOF比RDB更安全也更大
• RDB性能比AOF好
• 如果两个都配了优先加载AOF

Redis 过期策略

Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。

过期策略通常有以下三种：

• 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
• 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
• 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。          (expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)

Redis中默认使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

 EXPIRE和PERSIST命令。

Redis的内存淘汰策略有哪些

Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

全局的键空间选择性移除

1. noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
2. allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。（这个是最常用的）
3. allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。

设置过期时间的键空间选择性移除

1. volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
2. volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
3. volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。

总结

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。

Redis线程模型

Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler）。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。

1. 文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
2. 当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。

虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。
 

Redis事务

什么是事务？

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

Redis事务的概念

Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结说：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。
 

Redis事务的三个阶段

1. 事务开始 MULTI
2. 命令入队
3. 事务执行 EXEC

事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排队

Redis事务相关命令

Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。

1. redis 不支持回滚，“Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”， 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
2. 如果在一个事务中的命令出现错误，那么所有的命令都不会执行；
3. 如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行。

• WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。
• MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
• EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时，返回空值 nil 。
• 通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。
• UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。
   

事务管理（ACID）概述

原子性（Atomicity）
原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。

一致性（Consistency）
事务前后数据的完整性必须保持一致。

隔离性（Isolation）
多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行

持久性（Durability）
持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响

Redis的事务总是具有ACID中的一致性和隔离性，其他特性是不支持的。特殊情况说明:当服务器运行在AOF持久化模式下，并且appendfsync选项的值为always时，事务也具有持久性。
 

Redis事务支持隔离性吗

Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性。

Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗

Redis中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。
 

Redis 集群方案

哨兵模式

哨兵的介绍

sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：

• 集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
• 消息通知：如果某个 redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
• 故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
• 配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。

哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。

• 故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。
• 即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了。

哨兵的核心知识

• 哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。
• 哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。
• 对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练。
   

Redis Cluster （官方提供集群模式）

简介

Redis Cluster是一种服务端Sharding技术，3.0版本开始正式提供。Redis Cluster并没有使用一致性hash，而是采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽。将请求发送到任意节点，接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行

方案说明

1. 通过哈希的方式，将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽(哈希值)区间的数据，默认分配了16384 个槽位
2. 每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上
3. 数据写入先写主节点，再同步到从节点(支持配置为阻塞同步)
4. 同一分片多个节点间的数据不保持一致性
5. 读取数据时，当客户端操作的key没有分配在该节点上时，redis会返回转向指令，指向正确的节点
6. 扩容时时需要需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点

在 redis cluster 架构下，每个 redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379（缓存服务操作接口），另外一个就是 加1w 的端口号，比如 16379（缓存服务通信接口）。

16379 （缓存服务通信端口）该端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。

节点间的内部通信机制

基本通信原理

集群元数据的维护有两种方式：集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信。

分布式寻址算法

1. hash 算法（大量缓存重建）
2. 一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）
3. redis cluster 的 hash slot 算法

优点

1. 无中心架构，支持动态扩容，对业务透明
2. 具备Sentinel的监控和自动Failover(故障转移)能力
3. 客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可
4. 高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗

缺点

1. 运维也很复杂，数据迁移需要人工干预
2. 只能使用0号数据库
3. 不支持批量操作(pipeline管道操作)
4. 分布式逻辑和存储模块耦合等

基于客户端分配

简介

Redis Sharding是Redis Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定的key会映射到特定的Redis节点上。Java redis客户端驱动jedis，支持Redis Sharding功能，即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool

优点

优势在于非常简单，服务端的Redis实例彼此独立，相互无关联，每个Redis实例像单服务器一样运行，非常容易线性扩展，系统的灵活性很强

缺点

1. 由于sharding处理放到客户端，规模进一步扩大时给运维带来挑战。
2. 客户端sharding不支持动态增删节点。服务端Redis实例群拓扑结构有变化时，每个客户端都需要更新调整。连接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化
    

 基于代理服务器分片

简介

客户端发送请求到一个代理组件，代理解析客户端的数据，并将请求转发至正确的节点，最后将结果回复给客户端

特征

1. 透明接入，业务程序不用关心后端Redis实例，切换成本低
2. Proxy 的逻辑和存储的逻辑是隔离的
3. 代理层多了一次转发，性能有所损耗

业界开源方案

1. Twtter开源的Twemproxy
2. 豌豆荚开源的Codis

 Redis 分布式问题

Redis实现分布式锁

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。

• 当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value。 若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作
• SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。
• 返回值：设置成功，返回 1 。设置失败，返回 0 。
   

 

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下：

1. 使用SETNX命令获取锁，若返回0（key已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功
2. 为了防止获取锁后程序出现异常，导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态，需要为该key设置一个“合理”的过期时间
3. 释放锁，使用DEL命令将锁数据删除
    

 如何解决 Redis 的并发竞争 分布式Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 分布式Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！

推荐另一种解决方案：分布式锁（zookeeper ）

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致工作流程为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。
 

缓存异常

缓存雪崩

缓存雪崩是指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。

解决方案

1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2. 一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
3. 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，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。

解决方案

1. 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2. 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
3. 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

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案

1. 设置热点数据永远不过期。
2. 加互斥锁，互斥锁

缓存预热

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！

解决方案

1. 直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；
2. 数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
3. 定时刷新缓存；

缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

缓存降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。

在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：

1. 一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
2. 警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
3. 错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
4. 严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

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。

热点数据和冷数据

热点数据，缓存才有价值

对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存

对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。

数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是最基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。

那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。

缓存热点key

缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案

对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询
 

Redis与Memcached的区别

两者都是非关系型内存键值数据库，现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！Redis 与 Memcached 主要有以下不同：

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况，但是发生的几率特别小，就是先更新数据库，然后再删除缓存。