一、缓存知识概念解析

• 什么是缓存

我们日常生活中，经常会接触听到缓存这个词，例如，浏览器清空缓存，处理器缓存大小，磁盘缓存等等。但今天我们可以将缓存大致分为以下种类：

硬件缓存： 指的是机器上的 CPU、硬盘等组件的缓存区间，利用内存作为中转区域，并通过内存交互信息，减轻负载，提高传输效率。

客户端缓存： 指的是某些应用，例如浏览器、手机App、视频缓冲等，都是在加载一次数据后将数据临时存储到本地，当再次访问时候先检查本地缓存中是否存在，存在就不必去远程重新拉取，而是直接读取缓存，这样来减少远端服务器压力和加快载入速度。

服务端缓存： 指远端服务器上，考虑到客户端请求量过多，某些数据请求量过大，还有时常被访问的热点数据经常要到数据库中读取，给数据库造成压力，还有就是 IO、网络等原因有延迟效应，响应客户端较慢。所以，在一些不考虑实时性的数据中，经常将这些数据存在内存中（内存速度非常快）。

• 为什么要使用缓存

用缓存，主要有解决 高性能 与 高并发 与 减少数据库压力。缓存本质就是将数据存储在内存中，当数据没有发生变化的时，尽量避免直接连接数据库进行查询，因为并发高时很可能会将数据库压塌，而是去缓存中读取数据，只有缓存中未查找到时再去数据库中查询，这样就大大降低了数据库的读写次数，增加系统的性能并能提供的并发量。

• 缓存的优缺点优点

优点	缺点
加快了响应速度	内存容量相对硬盘小。
减少了对数据库的读操作，数据库的压力降低。	缓存中的数据可能与数据库中数据不一致。

 

二、Redis 概念知识

• 什么是Redis

Redis 是一个高性能的 Key-Value 的NoSQL类数据库，是为了解决 高并发、高扩展，大数据存储 等一系列的问题而产生的数据库解决方案。但是，它不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。

• 为什么要使用Redis做缓存件

支持高可用： Redis 支持 masterslave 机制、sentinal 模式、cluster 模式，这保证了 Redis 运行的稳定和高可用行。

支持多种数据结构： Redis 不仅仅支持简单的 Key/Value 类型的数据，同时还提供 list、set、zset、hash 等数据结构。

支持数据持久化： 可以将内存数据输入到磁盘中，当宕机或者故障重启时，可以再次加载进 Redis，从而不会丢失或减少数据。

有很多工具与插件对其支持： Redis 在业界广泛使用，并成为缓存的首选目标，同时，很多语言和工具对其支持，用起来方便快捷。

• Redis支持的数据类型

字符串（string）哈希表（hash）列表（list）集合（set）有序集合（zset）

为了保证读取的效率，Redis 把数据对象都存储在内存当中，同时，它支持周期性把更新的数据写入磁盘文件中。而且它还提供了交集和并集，以及一些不同排序的操作。

三、缓存后可能遇见的问题

缓存穿透

缓存穿透： 指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决办法：

• 缓存空值，在从 DB 查询对象为空时，也要将空值存入缓存，具体的值需要使用特殊的标识， 能和真正缓存的数据区分开，另外将其过期时间设为较短时间。
• 使用布隆过滤器，布隆过滤器能判断一个 key 一定不存在（不保证一定存在，因为布隆过滤器结构原因，不能删除，但是旧值可能被新值替换，而将旧值删除后它可能依旧判断其可能存在），在缓存的基础上，构建布隆过滤器数据结构，在布隆过滤器中存储对应的 key，如果存在，则说明 key 对应的值为空。

缓存击穿

缓存击穿： 某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库，就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

解决办法：

• 设置二级缓存，或者设置热点缓存永不过期，需要根据实际情况进行配置。
• 使用互斥锁，在执行过程中，如果缓存过期，那么先获取分布式锁，在执行从数据库中加载数据，如果找到数据就存入缓存，没有就继续该有的动作，在这个过程中能保证只有一个线程操作数据库，避免了对数据库的大量请求。

缓存雪崩

缓存雪崩： 当缓存服务器重启、或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力，造成数据库后端故障，从而引起应用服务器雪崩。

解决方法：

• 缓存组件设计高可用，缓存高可用是指，存储缓存的组件的高可用，能够防止单点故障、机器故障、机房宕机等一系列问题。例如 Redis sentinel 和 Redis Cluster，都实现了高可用。
• 请求限流与服务熔断降级机制，限制服务请求次数，当服务不可用时快速熔断降级。
• 设置缓存过期时间一定的随机分布，避免集中在同一时间缓存失效。
• 定时更新缓存策略，对于实时性要求不高的数据，定时进行更新。