Redis 缓存常见问题：有哪些优化思路？

问题 1：缓存穿透

原因：

• 当查询一个不存在于缓存或数据库中的键时，就会发生缓存穿透。这种情况下，缓存无法提供任何数据，导致请求直接穿透到数据库，给数据库带来压力。

优化思路：

• 使用布隆过滤器： 布隆过滤器是一种空间效率高的概率数据结构，可以用来快速判断一个键是否存在。在查询缓存之前，先检查布隆过滤器，如果键不存在，则直接返回，避免对数据库的查询。
• 设置默认值： 对于某些查询，可以为不存在的键设置一个默认值，这样即使缓存中没有该键，也可以直接返回默认值，而不会查询数据库。
• 使用查询缓存： 查询缓存是一个临时的缓存，专门用于存储查询结果。当一个键不存在时，可以先查询查询缓存，如果查询缓存中有该键，则直接返回查询结果，否则再查询数据库并把结果放入查询缓存中。

问题 2：缓存击穿

原因：

• 当一个键在缓存中过期或被删除，并且在短时间内有大量请求访问该键时，就会发生缓存击穿。在这种情况下，所有的请求都会直接穿透到数据库，给数据库带来巨大的压力。

优化思路：

• 使用互斥锁： 当一个键即将过期或被删除时，可以使用互斥锁来防止多个请求同时访问该键。这样，只有第一个请求会查询数据库并把结果放入缓存中，而其他请求都会被阻塞，直到互斥锁被释放。
• 使用异步更新缓存： 在键过期或被删除之前，可以异步地更新缓存。这样，当请求到达时，缓存中已经有了该键的数据，避免了缓存击穿的发生。

问题 3：缓存雪崩

原因：

• 当大量键在同一时间过期或被删除时，就会发生缓存雪崩。这种情况下，所有的请求都会直接穿透到数据库，给数据库带来巨大的压力。

优化思路：

• 使用不同的过期时间： 为不同的键设置不同的过期时间，避免大量键在同一时间过期。
• 使用随机过期时间： 为每个键设置一个随机的过期时间，这样就不会有大量键在同一时间过期。
• 使用预热机制： 在缓存启动时或在键过期之前，预先把键的数据加载到缓存中。这样，当请求到达时，缓存中已经有了该键的数据，避免了缓存雪崩的发生。

问题 4：热点 key

原因：

• 当某些键被频繁访问时，就会成为热点 key。热点 key 会给缓存带来巨大的压力，并可能导致缓存击穿或缓存雪崩。

优化思路：

• 使用分布式缓存： 将热点 key 分布到多个缓存节点上，以减轻单个缓存节点的压力。
• 使用本地缓存： 在每个应用程序节点上使用本地缓存，以减少对中央缓存的访问。
• 使用分片： 将热点 key 分片存储在不同的缓存节点上，以减少单个缓存节点的压力。

问题 5：缓存双写不一致

原因：

• 当多个应用程序节点同时修改同一个键时，就会发生缓存双写不一致。这种情况下，缓存中的数据与数据库中的数据可能不一致。

优化思路：

• 使用分布式锁： 在修改键之前，先获取分布式锁。这样，只有获取到分布式锁的应用程序节点才能修改键，从而避免缓存双写不一致的发生。
• 使用乐观锁： 在修改键之前，先读取键的版本号。如果键的版本号与读取时的一致，则允许修改键，否则拒绝修改键。这样，也可以避免缓存双写不一致的发生。