Redis进阶学习(2)

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Redis进阶学习(2)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含20840字，纯文字阅读大概需要30分钟。

内容图文

文章目录

• 前言
• Redis持久化——RDB
• Redis持久化——AOF(Append Only File)
• Redis发布订阅
• Redis主从复制
• 哨兵模式(自动选举老大的模式)
• 缓存穿透与雪崩
• • 缓存穿透(即查询不到)
  • 缓存击穿(即量太大，缓存过期)
  • 缓存雪崩

前言

所有笔记来自狂神课程：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?p=18

Redis持久化——RDB

Redis 是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以 Redis 提供了持久化功能；

什么是RDB（Redis DataBase）

• 在指定时间间隔后，将内存中的数据集快照写入数据库；在恢复时候，直接读取快照文件，进行数据的恢复 ；

• 默认情况下，Redis 将数据库快照保存在名字为dump.rdb的二进制文件中，文件名可以在配置文件中进行自定义。

• 在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。

• Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的。

• 这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

• 我们默认的就是RDB，一般情况下不需要修改这个配置，有时候在生产环境我们会将这个文件进行备份；RDB保存的文件是dump.rdb都是在我们的配置文件中快照中进行配置的；

工作原理

• 在进行 RDB 的时候，redis 的主线程是不会做IO操作的，主线程会 fork 一个子线程来完成该操作；

• Redis 调用forks，同时拥有父进程和子进程；

• 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。

• 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。

• 这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益(因为是使用子进程进行写操作，而父进程依然可以接收来自客户端的请求)；

触发机制

1、save的规则满足的情况下，会自动触发rdb原则；
2、执行flushall命令，也会触发我们的rdb原则；
3、退出redis，也会自动产生rdb文件

save命令

我们可以自定义save的时间和条件，这个命令意味着在多少秒内修改多少次会触发一次RDB原则；

• 使用 save 命令，会立刻对当前内存中的数据进行持久化，但是会阻塞，也就是不接受其他操作了；

• 由于 save 命令是同步命令，会占用Redis的主进程，若Redis数据非常多时，save命令执行速度会非常慢，阻塞所有客户端的请求。

flushall命令

flushall 命令也会触发持久化 ，可以通过配置文件对 Redis 进行设置，让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时，自动进行数据集保存操作。

bgsave命令

bgsave 是异步进行，进行持久化的时候，redis 还可以将继续响应客户端请求；

bgsave和save对比

如何恢复rdb文件

1、只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb恢复其中的数据；

2、查看需要存在的位置

127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/usr/local/bin" # 如果在这个目录下存在 dump.rdb 文件，启动就会自动恢复其中的数据

优缺点

优点：
1、适合大规模的数据恢复
2、对数据的完整性要求不高

缺点：
1、需要一定的时间间隔进行操作，如果redis意外宕机了，这个最后一次修改的数据就没有了。
2、fork进程的时候，会占用一定的内容空间。

Redis持久化——AOF(Append Only File)

• 将我们所有的命令都记录下来(history)，恢复的时候就把这个文件全部再执行一遍；

• 以日志的形式来记录每个写的操作，将Redis执行过的所有指令记录下来（读操作不记录），只许追加文件但不可以改写文件，Redis启动之初会读取该文件重新构建数据。换言之，Redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

什么是AOF
?

• 快照功能（RDB）并不是非常耐久（durable）：如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、以及未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始，Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。

• 配置文件中的appendonly yes则表示启用AOF；默认是不开启的，我们需要手动配置，然后重启redis，就可以生效了；

• 如果这个AOF文件有错误，这时候Redis是启动不起来的，需要修复这个AOF文件，Redis给我们提供了一个工具redis-check-aof --fix；

优缺点

• 优点

appendonly yes  # 默认是不开启aof模式的，默认是使用rdb方式持久化的，在大部分的情况下，rdb完全够用
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync always # 每次修改都会sync 消耗性能
appendfsync everysec # 每秒执行一次 sync 可能会丢失这一秒的数据
appendfsync no # 不执行 sync ,这时候操作系统自己同步数据，速度最快

1、每一次修改都会同步，文件的完整性会更加好
2、每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据
3、从不同步，效率最高

• 缺点

1、相对于数据文件来说，AOF远远大于RDB，修复速度比RDB慢；
2、AOF运行效率也要比RDB慢，所以我们Redis默认的配置就是RDB持久化；

扩展

1、RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔内对你的数据进行快照存储；

2、AOF 持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以Redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重写，使得AOF文件的体积不至于过大。

3、只做缓存，如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化；

4、同时开启两种持久化方式；

• 在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

• RDB的数据不实时，同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件，那要不要只使用AOF呢？这里建议不要，因为RDB更适合用于备份数据库（AOF在不断变化不好备份），快速重启，而且不会有AOF可能潜在的Bug，留着作为一个万一的手段。

5、性能建议

• 因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留 save 900 1 这条规则。

• 如果Enable AOF ，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了，代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite 的最后将 rewrite 过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上，默认超过原大小100%大小重写可以改到适当的数值。

Redis的重写规则：

由于AOF默认就是文件的无限追加，因此文件会越来越大，这样的情况下，如果AOF文件大于64MB，Redis会fork一个新的进程来将我们的文件进行重写；

• 如果不Enable AOF，仅靠 Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO，也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave 同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构。

如何选择使用哪种持久化方式

• 一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。

• 如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。

• 有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。

Redis发布订阅

• Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。

• 微信、 微博、关注系统等都使用到了，Redis 的客户端可以订阅任意数量的频道。

订阅/发布消息图：
1、消息发送者
2、频道
3、消息订阅者

下图展示了频道 channel1，以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2、 client5 和 client1 之间的关系：

当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端：

命令

PSUBSCRIBE pattern [pattern..] #订阅一个或多个符合给定模式的频道。
PUNSUBSCRIBE pattern [pattern..] #退订一个或多个符合给定模式的频道。
PUBSUB subcommand [argument[argument]] #查看订阅与发布系统状态。
PUBLISH channel message #向指定频道发布消息
SUBSCRIBE channel [channel..] #订阅给定的一个或多个频道。
UNSUBSCRIBE channel [channel..] #退订一个或多个频道

代码示例

-----订阅端：订阅一个频道
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE yuxiang		#订阅了yuxiang的频道
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "yuxiang"
3) (integer) 1
------发送端：给这个频道发送消息
127.0.0.1:6379> PUBLISH yuxiang "hello,yuxiang"
(integer) 1
------频道端收到消息
1) "message"		# 消息
2) "yuxiang"		# 来自哪个频道
3) "hello,yuxiang"	# 消息内容

# 查看活跃的频道
127.0.0.1:6379> PUBSUB channels
1) "yuxiang"

原理

• Redis是使用C实现的，通过分析 Redis 源码里的 pubsub.c 文件，了解发布和订阅机制的底层实现，籍此加深对 Redis 的理解。

• Redis 通过 PUBLISH 、SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能。

• 每个 Redis 服务器进程都维持着一个表示服务器状态的redis.h/redisServer 结构， 结构的 pubsub_channels 属性是一个字典， 这个字典就用于保存订阅频道的信息，其中字典的键为正在被订阅的频道， 而字典的值则是一个链表， 链表中保存了所有订阅这个频道的客户端。

• 客户端订阅，就被链接到对应频道的链表的尾部，退订则就是将客户端节点从链表中移除。

缺点

如果一个客户端订阅了频道，但自己读取消息的速度却不够快的话，那么不断积压的消息会使redis输出缓冲区的体积变得越来越大，这可能使得redis本身的速度变慢，甚至直接崩溃。这和数据传输可靠性有关，如果在订阅方断线，那么他将会丢失所有在短线期间发布者发布的消息。

应用

1、消息订阅：公众号订阅，微博关注等等（起始更多是使用消息队列来进行实现）

2、实时聊天，（频道当作聊天室，信息回显即可）多人在线聊天室；

稍微复杂的场景，我们就会使用消息中间件MQ处理。

Redis主从复制

概念

• 主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（Master/Leader），后者称为从节点（Slave/Follower），数据的复制是单向的，只能由主节点复制到从节点（主节点以写为主、从节点以读为主）。

• 默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，一个主节点可以有0个或者多个从节点，但每个从节点只能由一个主节点。

作用

• 数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余的方式。
• 故障恢复：当主节点故障时，从节点可以暂时替代主节点提供服务，是一种服务冗余的方式；
• 负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，由主节点进行写操作，从节点进行读操作，分担服务器的负载；尤其是在多读少写的场景下，通过多个从节点分担负载，提高并发量。
• 高可用(集群)基石：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础。

为什么使用集群

• 一般来说，要将Redis运用于工程项目中，只使用一台Redis是万万不能的（宕机），原因如下：

1、从结构上，单个Redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较大；

2、从容量上，单个Redis服务器内存容量有限，就算一台Redis服务器内存容量为256G，也不能将所有内存用作Redis存储内存，一般来说，单台Redis最大使用内存不应该超过20G。

• 电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是"多读少写"。对于这种场景，我们可以使如下这种架构：

主从复制，读写分离，可以减缓服务器的压力，架构中经常使用；只要在公司中，主从复制就是必须要使用的，因为在真实的项目中不可能单机使用Redis；

【总结】

单台服务器难以负载大量的请求；
单台服务器故障率高，系统崩坏概率大；
单台服务器内存容量有限；

环境配置

• 只配置从库，不用配置主库；

127.0.0.1:6379> info replication		#查看当前库的基本信息
# Replication
role:master			# 角色 master
connected_slaves:0		# 没有从机
master_replid:81eb381b213743d11e794ccec513dd5bfc507afb
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
(1.56s)

• 复制3个配置文件，然后修改对应的信息：

端口
pid名字
log文件名
dump.rdb名字

• 启动单机多服务集群：
  
  一主二从配置

• 默认情况下，每台Redis服务器都是主节点，一般情况下只用配置从机就好了； 一主（79）二从（80，81），使用SLAVEOF host port就可以为从机配置主机了。
  

SLAVEOF host 6379 #找谁当自己的老大；
role:slave # 当前角色是从机；
master_host:127.0.0.1  #可以看到主机的信息

• 然后主机上也能看到从机的状态：
  

connected_slaves:1 # 多了从机的配置
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=42,lag=1 # 多了从机的配置

• 真实的从主配置应该在配置文件中配置，这样的话是永久的，这里使用的是命令，暂时的；

使用规则

• 从机只能读，不能写，主机可读可写但是多用于写；

127.0.0.1:6381> set name sakura # 从机6381写入失败
(error) READONLY You can't write against a read only replica.
127.0.0.1:6380> set name sakura # 从机6380写入失败
(error) READONLY You can't write against a read only replica.
127.0.0.1:6379> set name sakura
OK
127.0.0.1:6379> get name
"sakura"

• 当主机断电宕机后，默认情况下从机的角色不会发生变化 ，集群中只是失去了写操作，当主机恢复以后，又会连接上从机恢复原状。

• 当从机断电宕机后，若不是使用配置文件配置的从机，再次启动后就会变回主机，它是无法获取之前主机的数据的，若此时重新配置称为从机，又可以获取到主机的所有数据。这里就要提到一个复制原理。

复制原理

• Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync同步命令，Master 接到命令，启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件到slave，并完成一次完全同步。

• 全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。

• 增量复制：Master 继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave，完成同步。

• 因此只要是重新连接master，一次完全同步（全量复制）将被自动执行，数据一定可以在从机中看到；

层层链路

如果主机断电宕机之后，集群中没有主机了，我们可以在最开始设置集群的时候，设置一个主机存在，然后设置他的一个从机，将这个从机作为另一个从机的主机，但是此时这个从机还是只能进行读操作，不能是写的操作；这种情况下也可以完成主从复制；

以上两种情况在实际中都不会使用；

• 第二条中提到，默认情况下，主机故障后，不会出现新的主机，实际中有两种方式可以产生新的主机：

1、从机手动执行命令slaveof no one，这样执行以后从机会独立出来成为一个主机； 缺点在于一切操作都是手动的；
2、使用哨兵模式（自动选举老大的模式）；

哨兵模式(自动选举老大的模式)

• 主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，会优先考虑哨兵模式。

• Redis从2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵） 架构来解决这个问题。能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

• 哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是 哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。

哨兵的作用：

1、通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。

2、当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

• 然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

• 假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象称为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover[故障转移]操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。

测试

1、配置哨兵配置文件 sentinel.conf

# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1

后面的这个数字1，代表主机挂了，投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机；

2、启动哨兵；

3、此时哨兵监视着我们的主机6379，当我们断开主机后：

哨兵模式优缺点

• 优点：

1、哨兵集群，基于主从复制模式，所有主从复制的优点，它都有；

2、主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性更好；

3、哨兵模式是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮 。

• 缺点：

1、Redis不好在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容就十分麻烦

2、实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多配置项

哨兵模式的全部配置

完整的哨兵模式配置文件 sentinel.conf：

# Example sentinel.conf

# 如果有哨兵集群，我们需要配置每个哨兵端口，哨兵sentinel实例运行的端口默认26379
port 26379

# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp

# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name可以自己命名的主节点名字，只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 当这些quorum个数sentinel哨兵认为master主节点失联，那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1

# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵sentinel连接主从的密码，注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd

# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000

# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步，
# 这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，
# 但是如果这个数字越大，就意味着越 多的slave因为replication而不可用。
# 可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1

# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面：
1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
4.当进行failover时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了

# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000

# SCRIPTS EXECUTION
# 配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
# 对于脚本的运行结果有以下规则：
* 若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
* 若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
# 如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
# 一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。
# 通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时（比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本，
# 这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，一个是事件的类型，一个是事件的描述。
# 如果sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则sentinel无法正常启动成功。

# 通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh

# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于master地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,<role>是“leader”或者“observer”中的一个。参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的。这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

缓存穿透与雪崩

缓存穿透(即查询不到)

• 在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景），缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。

解决方案1：布隆过滤器

• 布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。

解决方案2：缓存空对象

• 一次请求若在缓存和数据库中都没找到，就在缓存中放一个空对象用于处理后续这个请求。

• 这样做有一个缺陷：存储空对象也需要空间，大量的空对象会耗费一定的空间，存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间。

• 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿(即量太大，缓存过期)

• 相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿，只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿，但是其他的key依然可以使用缓存响应。

比如热搜排行上，一个热点新闻被同时大量访问就可能导致缓存击穿。

解决方案

1、设置热点数据永不过期

这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间。

2、加互斥锁(分布式锁)

使用分布式锁，在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证对每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩

• 大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效引起Redis 宕机；

• 产生雪崩的原因之一：比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

• 其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的，无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

• Redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群；（异地多活）

• 限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。（停掉一些服务，保证高并发的服务运行）

• 数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

• 以上的问题都是服务器高可用要求下可能出现的问题；

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Redis进阶学习(2)全部内容，希望文章能够帮你解决Redis进阶学习(2)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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内容手机端

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