Redis 经典缓存问题：一致性、穿透、击穿、雪崩与污染

Redis 是一种广泛应用的高性能内存数据库，常用于缓存场景以提升系统性能和用户体验。然而，使用 Redis 缓存时，可能会遇到一些经典问题，比如一致性问题、缓存穿击、缓存穿透、缓存雪崩，以及缓存污染等。这些问题如果不加以有效处理，可能导致系统性能下降，甚至引发服务不可用的严重后果。

本文主要探讨Redis作为缓存，在实践中可能会有哪些问题。

1. 为什么要理解Redis缓存问题

Redis 缓存能够显著提升数据访问速度，但其问题常与实际业务场景相关。深入理解这些问题及其解决方案，能够帮助开发者设计更加健壮和高效的系统架构。

在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问Mysql等数据库。这样可以大大缓解数据库的压力。

当缓存库出现时，必须要考虑如下问题：

• 缓存穿透
• 缓存穿击
• 缓存雪崩
• 缓存污染
• 缓存和数据库一致性

2. 缓存穿透

问题定义：

缓存穿透指的是客户端频繁请求数据库中根本不存在的键，由于缓存中无法命中（因为数据不存在，无法写入缓存），每次请求都会直接访问数据库，导致数据库负载增加。

解决方法：

1. 布隆过滤器在缓存层增加布隆过滤器，将可能的合法数据提前存储在布隆过滤器中，拦截非法请求。

1. 缓存空值对于不存在的键，也将其值设置为 null 并缓存一定时间，但需要注意避免缓存污染（详见后文）。

3. 缓存击穿

问题定义：

缓存击穿发生在某个热点缓存键过期时，大量请求同时涌向数据库，造成数据库瞬时压力过高。

解决方法：

1. 设置热点数据不过期将热点数据的过期时间设置为极长，或者动态更新热点数据的过期时间。
2. 互斥锁对访问过期缓存的请求加锁，只有获取锁的请求可以加载数据并更新缓存，其余请求等待。

4. 缓存雪崩

问题定义：

缓存雪崩指的是大量缓存数据在同一时间段失效，导致所有请求都涌向数据库，引发数据库崩溃。

解决方法：

1. 缓存过期时间分布化为不同的缓存键设置随机过期时间，避免同一时间大批量缓存失效。
2. 多级缓存在 Redis 缓存前增加本地缓存层，减轻数据库直接压力。
3. 降级限流在数据库压力过大时，开启服务降级或请求限流机制。

5. 缓存污染

问题定义：

缓存污染是指缓存中存储了低命中率或无意义的数据，占用了大量内存资源，降低缓存效率。

解决方法：

1. 设置缓存淘汰策略根据业务需求选择合适的淘汰策略（如 LRU、LFU）。
2. 过滤低价值数据对可能影响缓存效率的数据进行预处理，避免写入缓存。

6. 数据库和缓存一致性

问题定义：

Redis 缓存和数据库中的数据可能出现不一致的问题，尤其是在数据更新时，可能导致缓存中的数据陈旧。

解决方法：

1. 删除缓存策略在更新数据库后立即删除缓存，使下一次访问重新加载最新数据。 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。
2. 延时双删策略在更新数据库后，删除缓存，并在一定延时后再次删除缓存，确保缓存数据更新。

1. 订阅通知通过 Redis 的 Pub/Sub 功能或类似工具（如 Canal）监听数据库变更并同步更新缓存。

结语

Redis 是一个强大的缓存工具，但在高并发场景中，缓存相关问题如穿透、击穿和雪崩可能严重影响系统的稳定性。了解这些问题并采用合适的解决方案，是设计高性能系统的关键。希望本文能为您解决实际问题提供帮助！