redis缓存的基础知识

缓存

什么是缓存

数据交换的缓冲区，临时存储数据的地方，读写性能高。可以减轻数据库的压力，降低后端负载，提高读写效率，降低响应时间。但是同时，我们要保持数据一致性也就要付出一定成本。

1.为什么不使用本地内存而使用redis当作内存

• 保持内存一致性，不同服务器上的内存会导致数据不一致
• 服务器内存有限
• redis性能好
• 服务器宕机导致数据丢失

2.常见的缓存策略

读策略

查询一个数据时，先从redis中查找，如果命中了，直接返回数据，要是没有命中，就从数剧库中查询数据，更新redis缓存。

缓存更新策略

1. 内存淘汰
   当redis内存不足时，利用redis内存淘汰机制机制，自动淘汰部分数据，下次查询时跟新缓存。
   显然弊端很大，数据一致性不能得到保证，但是没有维护成本。
2. 超时剔出
   给缓存数据加上ttl时间，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存。
   同理，数据一致性也能得到很好保证，维护成本也不高，还有可能导致缓存雪崩。
3. 主动更新
   自己编写业务逻辑，在跟新数据库数据的同时，更新缓存。
   这样数据一致性可以得到很好的保证，但是维护成本很高。
4. 选择哪一种缓存更新策略可以看业务需求。如果是低一致性需求，例如商铺类型的查询缓存，可以使用内存淘汰机制，毕竟不怎么改变。高一致性需求，就自己主动更新吧。

主动更新的三种策略

旁路缓存（Cache Aside Pattern）

1.什么是旁路缓存

由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存

2.如何更新缓存

1.更新缓存 ：即每次更新数据库时，都要跟新缓存中的数据，如果进行100次更新，这期间没有一次查询，这会导致99次更新缓存都是无效的。所以，更新缓存会导致多次无效的更新操作。
2.删除缓存：更新数据库数据时，把缓存中的数据直接删除，等到下一次查询在往redis缓存中写入数据，这样就避免了许多无效操作。

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所以更新缓存就选则第二种

2.在更新缓存和数据库时，先更新数据库还是先更新缓存？

1. 先更新数据库

更新缓存所需时间远小于更新数据库，所以这种发放发生数据不一致的可能性很小
2. 先删除缓存
同上，此时a进行更新操作，若是先删除了缓存，在进行数据库更新，因为数据库跟新所需时间长，在这期间，b进行了查询操作，缓存已被删除，会从数据库中查询数据，并写入缓存，导致数据不一致。

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所以一般选择第一种

1.缓存穿透

什么是缓存穿透

客户查询的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次查询都会访问数据库，给数据库带来压力

解决方案

1. 缓存null值

 public Shop queryWithPassThrough(Long id){String key = "cache:shop:" + id;//使用空值解决缓存击穿问题//1.从redis查询商铺缓存String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//2.判断是否存在，存在直接返回if(StrUtil.isNotBlank(value)){Shop shop = JSONUtil.toBean(value, Shop.class);return shop;}//判断是否存在空值，如果时空值，直接返回nullif(value != null){return null;}//没有命中，根据id查询数据库Shop shop = getById(id);//不存在，更新缓存redis，防止缓存穿透if(shop == null){stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}//存在，写入redisstringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));return shop;}

2. 布隆过滤
3. 增强id的复杂度
4. 加强热点参数校验
5. 做好热点参数的限流

2.缓存雪崩

什么是缓存雪崩

缓存中大量数据在同一时间失效、或者redis服务宕机，大量请求到达数据库

解决方案

1. 给不同的key的ttl添加随机值
2. 利用redis集群提高服务的可用性
3. 给缓存业务添加降级限流策略
4. 给业务添加多级缓存

3.缓存击穿

什么是缓存击穿

也叫热点key问题，一个被高并发访问并且缓存重建业务复杂的key失效了，无效的请求访问在瞬间给数据库带来巨大冲击

解决方案

1. 互斥锁

public Shop queryWithMutex(Long id){String key = "cache:shop:" + id;String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);Shop shop = null;try {if (StrUtil.isNotBlank(value)) {shop = JSONUtil.toBean(value, Shop.class);return shop;}//判断是否存在空值if (value != null) {return null;}//解决缓存穿透问题//互斥锁解决缓存击穿问题String lockKey = "lock:shop:" + id;boolean flag = getLock(lockKey);if (!flag) {Thread.sleep(50);queryWithMutex(id);}String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);return shop;}shop = getById(id);if (shop == null) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);return null;}stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {unLock(key);return shop;}}//获取锁private   boolean getLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);return BooleanUtil.isTrue(flag);}//释放锁private void unLock(String key){stringRedisTemplate.delete(key);}

2. 设置逻辑过期时间

 public static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);public void saveShop2Redis(Long id,Long expireSeconds) throws InterruptedException {Shop shop = getById(id);RedisData redisData = new RedisData();redisData.setData(shop);redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));}public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){String key = CACHE_SHOP_KEY + id;String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);//未命中返回空if(StrUtil.isBlank(value)){return null;}//命中，需要先把json反序列化为对象RedisData redisData = JSONUtil.toBean(value, RedisData.class);//判断是否过期LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);//未过期，直接返回if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){return shop;}//已过期，缓存重建//获取锁String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;boolean flag = getLock(lockKey);//成功，开启独立线程，实现缓存重建if(flag){CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {try {this.saveShop2Redis(id,20l);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}finally {unLock(lockKey);}});}//失败，返回过期的商铺信息return shop;}