Redis缓存

“梦会枯，就算夜有尽头。”?

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? ? ? ? ?Redis的主要用途有三个方面：1.存储数据（作为数据库使用） 2.缓存（Redis最常用的场景） 3.消息队列。在计算机种，速度快的设备可以 作为速度慢的设备的缓存。最常见的就是内存作为硬盘的“缓存”。硬盘可以作为网络的缓存，浏览器通过http、https服务获取到的数据（html、css、js、视频、图片）等等，一些少有改变的、体积大的如图标、视频等，在第一次访问网站时，就会被浏览器存储在本地的硬盘上。

? ? ? ? ——前言

使? Redis 作为缓存? ? ? ?

? ? ? ? Redis通常是用来作为Myql数据库的缓存。但诸如Mysql、sqlserver等关系型数据库虽然功能强大，但也有很明显的缺陷：

🎇?数据库把数据存储在硬盘上, 硬盘的 IO 速度并不快. 尤其是随机访问。

🎇?如果查询不能命中索引, 就需要进?表的遍历, 这就会??增加硬盘 IO 次数。

🎇?关系型数据库对于 SQL 的执?会做?系列的解析, 校验, 优化?作。

🎇?如果是?些复杂查询, ?如联合查询, 需要进?笛卡尔积操作, 效率更是降低很多。

……

? ? ? ? 因此，虽然数据库能够支持比较高的并发量，但对于数据库的压力会很大，很容易就会使数据库服务器宕机。

为什么并发量?了就会宕机?

????????服务器每次处理?个请求, 都是需要消耗?定的硬件资源的. 所谓的硬件资源包括不限于 CPU, 内存, 硬盘, ?络带宽等等。

?????????个服务器的硬件资源本?是有限的。当后续的请求没有资源可?，?然就?法正确处理。更严重的还会导致服务器程序的代码出现崩溃。

? ? ? ? 所以针对如何让数据库能够承担更?的并发量的问题，提供了两种不同的解决方法：
💰 开源: 引?更多的机器, 部署更多的数据库实例, 构成数据库集群. (主从复制, 分库分表等...)

💰 节流: 引?缓存, 存储热点数据，从?降低客户端请求直接访问数据库的数量。

????????Redis 就是?个?来作为数据库缓存的常??案，就像?个 "护盾" ?样, 把 MySQL 给罩住了。

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Redis缓存更新策略

? ? ? ? 现在的问题在于，Redis应该存储哪些数据？前面所说Redis需要存储热点数据，那么哪些是热点数据呢？ 有些数据可能在一定时间内是热点的，有很高的访问需求，但一段时间过后就变成了普通的数据了，这又该如何处理呢？

(1) 定期生成? ? ? ??

? ? ? ? 所谓定期生成，就是把访问的数据以日志的形式，一一记录下来。对于访问的数据频次进?统计. 挑选出访问频次最?的前 N% 的数据.

优点：实现过程简单，过程更加可控。能及时排查问题

缺点：实时性不够，对于突发的热点内容无法得到及时更新? ? ? ?? ? ? ??

(2) 实时生成

????????先给缓存设定容量上限(可以通过 Redis 配置?件的 maxmemory 参数设定）。

????????接下来把??每次查询:

Redis内存淘汰策略：

? ? ? ? Redis内存淘汰策略分为四种：
📍?FIFO (First In First Out) 先进先出

????????把缓存中存在时间最久的 (也就是先来的数据) 淘汰掉。

📍?LRU (Least Recently Used) 淘汰最久未使?的

????????记录每个 key 的最近访问时间. 把最近访问时间最?的 key 淘汰掉。

📍?LFU (Least Frequently Used) 淘汰访问次数最少的

????????记录每个 key 最近?段时间的访问次数. 把访问次数最少的淘汰掉。

📍?Random 随机淘汰

????????从所有的 key 中抽取幸运?被随机淘汰掉。

? ? ? ? 当然 Redis 也提供了内置的淘汰策略, 也可以供我们直接使?。

# 当内存不?以容纳新写?数据时，从设置了过期时间的key中使?LRU
volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.

# 当内存不?以容纳新写?数据时，从所有key中使?LRU（最近最少使?）算法进?淘汰.
allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.

# 当内存不?以容纳新写?数据时，在过期的key中，使?LFU算法进?删除key.
volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.

# 当内存不?以容纳新写?数据时，从所有key中使?LFU算法进?淘汰
allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.

# 当内存不?以容纳新写?数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数据.
volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.

# 当内存不?以容纳新写?数据时，从所有key中随机淘汰数据.
allkeys-random -> Remove a random key, any key.

# 在设置了过期时间的key中，根据过期时间进?淘汰，越早过期的优先被淘汰.
volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)

# 默认策略，当内存不?以容纳新写?数据时，新写?操作会报错
noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.

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Redis预热\穿透\雪崩\击穿

关于预热:? ?

? ? ? ? 因此就需要提前把热点数据准备好, 直接写?到 Redis 中. 使 Redis 可以尽快为 MySQL 撑起保护伞。

缓存预热(Cache preheating) ：????????

? ? ? ? 所谓的缓存预热，就是将“定期生成” 和 “实时生成”相结合，先通过离线的方式，先把热点数据导入到redis缓存之中。此时导入的热点数据能够替Mysql分担很大一部分压力，随着时间推移，新的热点数据会替代掉旧的数据。

什么是缓存穿透(Cache penetration)：

造成原因:

解决方案：????????

🏷?针对要查询的参数进?严格的合法性校验。比如，如果一个Key值在Myql、redis上都不存在，仍然写入Redis中，并设置一个非法Value值。

🏷 使用布隆过滤器，判断在与不在。每次查询Redis、Mysql时，先判定这个Key是否存在布隆过滤器之中。

什么是缓存雪崩(Cache avalanche) ？

????????短时间内?量的 key 在缓存上失效，导致数据库压?骤增，甚?直接宕机。

造成原因:

🏷?Redis 挂了? ? ? ??

🏷?Redis 上的?量的 key 同时过期。当Redis作为缓存时，考虑到时效性，就会给有些Key设置过期时间。? ? ? ?

解决方案:

🏷部署?可?的 Redis 集群, 并且完善监控报警体系。??

🏷不给 key 设置过期时间 或者 设置过期时间的时候添加随机时间因?。??

什么是缓存击穿 (Cache breakdown)

? ? ? ? 看到这个词，你是否觉得与之前缓存穿透十分相似呢？但其实这两者还是有些差异的。“breakdown”翻译成“瘫痪、崩溃”似乎要好一丢丢。

????????相当于缓存雪崩的特殊情况. 针对热点 key , 突然过期了, 导致?量的请求直接访问到数据库上, 甚?引起数据库宕机。

? ? ? ? 所以两者的区别也可以是，穿透是说明缓存压根没起到作用，击穿表示缓存是能起作用，但是对于一些热点Key无法查询。

解决方案：

🏷?基于统计的?式发现热点 key, 并设置永不过期。