缓存使用原则

什么时候,什么样的数据能够保存在Redis中?

1.数据量不能太大

2.使用越频繁,Redis保存这个数据越值得

3.保存在Redis中的数据一般不会是数据库中频繁修改的

缓存淘汰策略

Redis将数据保存在内存中, 内存的容量是有限的

如果Redis服务器的内存已经全满,现在还需要向Redis中保存新的数据,如何操作,就是缓存淘汰策略

• noeviction：返回错误**(默认)**

如果我们不想让它发生错误,就可以设置它将满足某些条件的信息删除后,再将新的信息保存

• allkeys-random：所有数据中随机删除数据
• volatile-random：有过期时间的数据中随机删除数据
• volatile-ttl：删除剩余有效时间最少的数据
• allkeys-lru：所有数据中删除上次使用时间距离现在最久的数据
• volatile-lru：有过期时间的数据中删除上次使用时间距离现在最久的数据
• allkeys-lfu：所有数据中删除使用频率最少的
• volatile-lfu：有过期时间的数据中删除使用频率最少的
  
  注：后四种相对常用一些

缓存穿透

所谓缓存穿透,就是一个业务请求先查询redis,

redis没有

这个数据,那么就去查询数据库,但是

数据库也没有

的情况

正常业务下,一个请求查询到数据后,我们可以将这个数据保存在Redis

之后的请求都可以直接从Redis查询,就不需要再连接数据库了

但是一旦发生上面的穿透现象,仍然需要连接数据库,一旦连接数据库,项目的整体效率就会被影响

如果有恶意的请求,高并发的访问数据库中不存在的数据,严重的,当前服务器可能出现宕机的情况

解决方案:业界主流解决方案：

布隆过滤器


布隆过滤器的使用步骤

1.针对现有所有数据,生成布隆过滤器,保存在Redis中

2.在业务逻辑层,判断Redis之前先检查这个id是否在布隆过滤器中

3.如果布隆过滤器判断这个id不存在,直接返回

4.如果布隆过滤器判断id存在,在进行后面业务执行

缓存击穿

一个计划在Redis保存的数据,业务查询,查询到的数据

Redis中没有

,但是

数据库中有


这种情况要从数据库中查询后再保存到Redis,这就是缓存击穿



但是这个情况也不是异常情况,因为我们大多数数据都需要设置过期时间,而过期时间到时,这个数据就会从Redis中移除,再有请求查询这个数据,就一定会从数据库中再次同步

缓存击穿本身并不是灾难性的问题,也不是不允许发生的现象

缓存雪崩

上面讲到击穿现象

同一时间发生少量击穿是正常的

但是如果出现同一时间大量击穿现象就会如下图



所谓缓存雪崩,指的就是

Redis中保存的数据,短时间内有大量数据同时到期的情况


如上图所示,本应该有Redis反馈的信息,由于雪崩都去访问了Mysql,Mysql承担不了,非常可能导致异常

要想避免这种情况,就需要避免大量缓存同时失效

大量缓存同时失效的原因:

通常是同时加载的数据设置了相同的有效期导致的

解决方法

：可以通过在设置有效期时

添加一个随机数

,这样就能够防止大量数据同时失效了

下面展示

添加随机数

。

// 将seckillSpuVO对象保存到Redis中
            redisTemplate.boundValueOps(seckillSpuKey).set(seckillSpuVO,
                120*60*1000+RandomUtils.nextInt(10000),TimeUnit.MILLISECONDS);