分布式缓存

在项目中缓存是如何使用的？缓存如果使用不当会造成什么后果？

项目中缓存是如何使用的？

这个，需要结合自己项目的业务来。

为什么要用缓存？

用缓存，主要有两个用途：高性能、高并发。

用了缓存之后会有什么不良后果？

常见的缓存问题有以下几个：

  • 缓存与数据库双写不一致
  • 缓存雪崩、缓存穿透
  • 缓存并发竞争

缓存数据的处理流程是怎样的？

简单来说就是:

  1. 如果用户请求的数据在缓存中就直接返回；
  2. 缓存中不存在的话就看数据库中是否存在；
  3. 数据库中存在的话就更新缓存中的数据；
  4. 数据库中不存在的话就返回空数据。

Redis 和 Memcached 有什么区别？Redis 的线程模型是什么？为什么单线程的 Redis 比多线程的 Memcached 效率要高得多？

redis 和 memcached 有啥区别？

共同点 ：

  1. 都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
  2. 都有过期策略。
  3. 两者的性能都非常高。

区别 ：

  1. Redis 支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）。Redis 不仅仅支持简单的 k/v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Memcached 只支持最简单的 k/v 数据类型。
  2. Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而 Memecache 把数据全部存在内存之中。
  3. Redis 有灾难恢复机制。 因为可以把缓存中的数据持久化到磁盘上。
  4. Redis 在服务器内存使用完之后，可以将不用的数据放到磁盘上。但是，Memcached 在服务器内存使用完之后，就会直接报异常。
  5. Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 Redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
  6. Memcached 是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型；Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型。 （Redis 6.0 引入了多线程 IO ）
  7. Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持。并且，Redis 支持更多的编程语言。
  8. Memcached过期数据的删除策略只用了惰性删除，而 Redis 同时使用了惰性删除与定期删除。

redis 的线程模型

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，将产生事件的 socket 压入内存队列中，事件分派器根据 socket 上的事件类型来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

  • 多个 socket
  • IO 多路复用程序
  • 文件事件分派器
  • 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将产生事件的 socket 放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个 socket，根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。

来看客户端与 redis 的一次通信过程：

image-20210806161320423

  • 首先，redis 服务端进程初始化的时候，会将 server socket 的 AE_READABLE 事件与连接应答处理器关联。

  • 客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket，交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。

  • 假设此时客户端发送了一个 set key value 请求，此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序将 socket01 压入队列，此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 AE_READABLE 事件，由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。

  • 如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 ok，之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。

  • 这样便完成了一次通信。关于 Redis 的一次通信过程。

为啥 redis 单线程模型也能效率这么高？

  • 纯内存操作；
  • 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制；
  • C 语言实现，一般来说，C 语言实现的程序“距离”操作系统更近，执行速度相对会更快；
  • 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题，预防了多线程可能产生的竞争问题。

Redis 没有使用多线程？为什么不使用多线程？Redis6.0 之后为何引入了多线程？

虽然说 Redis 是单线程模型，但是， 实际上，Redis 在 4.0 之后的版本中就已经加入了对多线程的支持。不过，Redis 4.0 增加的多线程主要是针对一些大键值对的删除操作的命令，使用这些命令就会使用主处理之外的其他线程来“异步处理”。

大体上来说，Redis 6.0 之前主要还是单线程处理。

Redis6.0 之前为什么不使用多线程？

我觉得主要原因有下面 3 个：

  1. 单线程编程容易并且更容易维护；
  2. Redis 的性能瓶颈不再 CPU ，主要在内存和网络；
  3. 多线程就会存在死锁、线程上下文切换等问题，甚至会影响性能。

Redis6.0 之后为何引入了多线程？

Redis6.0 引入多线程主要是为了提高网络 IO 读写性能，因为这个算是 Redis 中的一个性能瓶颈（Redis 的瓶颈主要受限于内存和网络）。虽然，Redis6.0 引入了多线程，但是 Redis 的多线程只是在网络数据的读写这类耗时操作上使用了， 执行命令仍然是单线程顺序执行。因此，你也不需要担心线程安全问题。

Redis6.0 的多线程默认是禁用的，只使用主线程。如需开启需要修改 redis 配置文件 redis.conf ：

1
io-threads-do-reads yes

开启多线程后，还需要设置线程数，否则是不生效的。同样需要修改 redis 配置文件 redis.conf :

1
io-threads 4 #官网建议4核的机器建议设置为2或3个线程，8核的建议设置为6个线程

Redis 都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？

redis 主要有以下几种数据类型：

  • string：普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存，一般常用在需要计数的场景，比如用户的访问次数、热点文章的点赞转发数量等等。
  • hash：类似 map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据（系统中对象数据的存储），比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 hash 里的某个字段。
  • list：有序列表，可以通过 list 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西，
  • set：set 是无序集合，自动去重。可以基于 set 玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。
  • sorted set：是排序的 set，去重但可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序。场景：需要对数据根据某个权重进行排序的场景。比如在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息。

Redis是如何判断数据是否过期的呢？Redis 的过期策略都有哪些？手写一下 LRU 代码实现？

数据过期判断

Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是hash表）来保存数据过期的时间。过期字典的键指向Redis数据库中的某个key(键)，过期字典的值是一个long long类型的整数，这个整数保存了key所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的UNIX时间戳）。

redis 过期策略

redis 过期策略是：定期删除+惰性删除。

所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。假设 redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key，那样就是一场性能上的灾难。实际上 redis 是每隔 100ms 随机抽取一些 key 来检查和删除的。

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个 key 的时候，redis 会检查一下 ，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。

获取 key 的时候，如果此时 key 已经过期，就删除，不会返回任何东西。

但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽了，咋整？

答案是：走内存淘汰机制。

内存淘汰机制

redis 内存淘汰机制有以下几个：

  • noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。
  • allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。
  • allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的 key 给干掉啊。
  • volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）。
  • volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。
  • volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除。

手写一个 LRU 算法

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class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int CACHE_SIZE;

    /**
     * 传递进来最多能缓存多少数据
     *
     * @param cacheSize 缓存大小
     */
    public LRUCache(int cacheSize) {
        // true 表示让 linkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部，最老访问的放在尾部。
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        // 当 map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
        return size() > CACHE_SIZE;
    }
}

Redis 事务？

Redis 可以通过 MULTI，EXEC，DISCARD 和 WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。使用 MULTI命令后可以输入多个命令。Redis不会立即执行这些命令，而是将它们放到队列，当调用了EXEC]命令将执行所有命令。

Redis 是不支持 roll back 的，因而不满足原子性的（而且不满足持久性）。

Redis官网也解释了自己为啥不支持回滚。简单来说就是Redis开发者们觉得没必要支持回滚，这样更简单便捷并且性能更好。Redis开发者觉得即使命令执行错误也应该在开发过程中就被发现而不是生产过程中。

如何保证 Redis 高并发、高可用？Redis 的主从复制原理能介绍一下么？Redis 的哨兵原理能介绍一下么？

见网站博客。

Redis 的持久化有哪几种方式？不同的持久化机制都有什么优缺点？持久化机制具体底层是如何实现的？

redis 持久化的两种方式

  • RDB：RDB 持久化机制，是对 redis 中的数据执行周期性的持久化。
  • AOF：AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数据集。

如果 redis 挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动 redis，redis 就会自动根据持久化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务。

如果同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化机制，那么在 redis 重启的时候，会使用 AOF 来重新构建数据，因为 AOF 中的数据更加完整。

RDB 优缺点

  • RDB 会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中 redis 的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说 Amazon 的 S3 云服务上去，在国内可以是阿里云的 ODPS 分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份 redis 中的数据。
  • RDB 对 redis 对外提供的读写服务，影响非常小，可以让 redis 保持高性能，因为 redis 主进程只需要 fork 一个子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化即可。
  • 相对于 AOF 持久化机制来说，直接基于 RDB 数据文件来重启和恢复 redis 进程，更加快速。
  • 如果想要在 redis 故障时，尽可能少的丢失数据，那么 RDB 没有 AOF 好。一般来说，RDB 数据快照文件，都是每隔 5 分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦 redis 进程宕机，那么会丢失最近 5 分钟的数据。
  • RDB 每次在 fork 子进程来执行 RDB 快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒。

AOF 优缺点

  • AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF 会每隔 1 秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失 1 秒钟的数据。
  • AOF 日志文件以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
  • AOF 日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在 rewrite log 的时候，会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。在创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的 merge 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。
  • AOF 日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用 flushall 命令清空了所有数据，只要这个时候后台 rewrite 还没有发生，那么就可以立即拷贝 AOF 文件，将最后一条 flushall 命令给删了，然后再将该 AOF 文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。
  • 对于同一份数据来说，AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件更大。
  • AOF 开启后，支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低，因为 AOF 一般会配置成每秒 fsync 一次日志文件，当然，每秒一次 fsync，性能也还是很高的。（如果实时写入，那么 QPS 会大降，redis 性能会大大降低）
  • 以前 AOF 发生过 bug，就是通过 AOF 记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志 / merge / 回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有 bug。不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

RDB 和 AOF 到底该如何选择

  • 不要仅仅使用 RDB，因为那样会导致你丢失很多数据；
  • 也不要仅仅使用 AOF，因为那样有两个问题：第一，你通过 AOF 做冷备，没有 RDB 做冷备来的恢复速度更快；第二，RDB 每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免 AOF 这种复杂的备份和恢复机制的 bug；
  • redis 支持同时开启开启两种持久化方式，我们可以综合使用 AOF 和 RDB 两种持久化机制，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备，在 AOF 文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用 RDB 来进行快速的数据恢复。

Redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，Redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？如何动态增加和删除一个节点？

redis cluster 介绍

  • 自动将数据进行分片，每个 master 上放一部分数据
  • 提供内置的高可用支持，部分 master 不可用时，还是可以继续工作的

在 redis cluster 架构下，每个 redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379，另外一个就是 加1w 的端口号，比如 16379。16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。

节点间的内部通信机制

基本通信原理

集群元数据的维护有两种方式：集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信。

集中式是将集群元数据（节点信息、故障等等）几种存储在某个节点上。集中式元数据集中存储的一个典型代表，就是大数据领域的 storm。它是分布式的大数据实时计算引擎，是集中式的元数据存储的结构，底层基于 zookeeper（分布式协调的中间件）对所有元数据进行存储维护。

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redis 维护集群元数据采用另一个方式， gossip 协议，所有节点都持有一份元数据，不同的节点如果出现了元数据的变更，就不断将元数据发送给其它的节点，让其它节点也进行元数据的变更。

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集中式的好处在于，元数据的读取和更新，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，就立即更新到集中式的存储中，其它节点读取的时候就可以感知到；不好在于，所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力。

gossip 好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新，降低了压力；不好在于，元数据的更新有延时，可能导致集群中的一些操作会有一些滞后。

  • 10000 端口：每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如 7001，那么用于节点间通信的就是 17001 端口。每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送 ping 消息，同时其它几个节点接收到 ping 之后返回 pong。
  • 交换的信息：信息包括故障信息，节点的增加和删除，hash slot 信息等等。

gossip 协议

gossip 协议包含多种消息，包含 ping,pong,meet,fail 等等。

  • meet：某个节点发送 meet 给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其它节点进行通信。
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redis-trib.rb add-node

其实内部就是发送了一个 gossip meet 消息给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群。

  • ping：每个节点都会频繁给其它节点发送 ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过 ping 交换元数据。
  • pong：返回 ping 和 meet，包含自己的状态和其它信息，也用于信息广播和更新。
  • fail：某个节点判断另一个节点 fail 之后，就发送 fail 给其它节点，通知其它节点说，某个节点宕机啦。

ping 消息深入

ping 时要携带一些元数据，如果很频繁，可能会加重网络负担。

每个节点每秒会执行 10 次 ping，每次会选择 5 个最久没有通信的其它节点。当然如果发现某个节点通信延时达到了 cluster_node_timeout / 2，那么立即发送 ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了。比如说，两个节点之间都 10 分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题。所以 cluster_node_timeout 可以调节，如果调得比较大，那么会降低 ping 的频率。

每次 ping，会带上自己节点的信息，还有就是带上 1/10 其它节点的信息，发送出去，进行交换。至少包含 3 个其它节点的信息，最多包含 总节点数减 2 个其它节点的信息。

分布式寻址算法

  • hash 算法（大量缓存重建）
  • 一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）
  • redis cluster 的 hash slot 算法

hash 算法

来了一个 key，首先计算 hash 值，然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机，所有请求过来，都会基于最新的剩余 master 节点数去取模，尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来，全部无法拿到有效的缓存，导致大量的流量涌入数据库。

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一致性 hash 算法

一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环，整个空间按顺时针方向组织，下一步将各个 master 节点（使用服务器的 ip 或主机名）进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。

来了一个 key，首先计算 hash 值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。

在一致性哈希算法中，如果一个节点挂了，受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点（沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点）之间的数据，其它不受影响。增加一个节点也同理。

然而，一致性哈希算法在节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题，一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制，即对每一个节点计算多个 hash，每个计算结果位置都放置一个虚拟节点，这样就实现了数据的均匀分布，负载均衡。

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redis cluster 的 hash slot 算法

redis cluster 有固定的 16384 个 hash slot，对每个 key 计算 CRC16 值，然后对 16384 取模，可以获取 key 对应的 hash slot。

redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot，比如有 3 个 master，那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot。hash slot 让 node 的增加和移除很简单，增加一个 master，就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去，减少一个 master，就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去。移动 hash slot 的成本是非常低的。客户端的 api，可以对指定的数据，让他们走同一个 hash slot，通过 hash tag 来实现。

任何一台机器宕机，另外两个节点，不影响的。因为 key 找的是 hash slot，不是机器。

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redis cluster 的高可用与主备切换原理

redis cluster 的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的。

判断节点宕机

  • 如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是 pfail，主观宕机。如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是 fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，sdown，odown。在 cluster-node-timeout 内，某个节点一直没有返回 pong，那么就被认为 pfail。

  • 如果一个节点认为某个节点 pfail 了，那么会在 gossip ping 消息中，ping 给其他节点，如果超过半数的节点都认为 pfail 了，那么就会变成 fail。

从节点过滤

  • 对宕机的 master node，从其所有的 slave node 中，选择一个切换成 master node。

  • 检查每个 slave node 与 master node 断开连接的时间，如果超过了 cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没有资格切换成 master。

从节点选举

  • 每个从节点，都根据自己对 master 复制数据的 offset，来设置一个选举时间，offset 越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举。

  • 所有的 master node 开始 slave 选举投票，给要进行选举的 slave 进行投票，如果大部分 master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成 master。

  • 从节点执行主备切换，从节点切换为主节点。

与哨兵比较

整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster 功能强大，直接集成了 replication 和 sentinel 的功能。

了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿？Redis 崩溃之后会怎么样？系统该如何应对这种情况？如何处理 Redis 的穿透？

缓存雪崩

对于系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了，这就是缓存雪崩。

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缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下：

  • 事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。
  • 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。
  • 事后：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
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用户发送一个请求，系统 A 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存，如果没查到再查 redis，如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库中的结果，写入 ehcache 和 redis 中。

限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，怎么办？走降级！可以返回一些默认的值，或者友情提示，或者空白的值。

针对 Redis 服务不可用的情况：

  1. 采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
  2. 限流，避免同时处理大量的请求。

针对热点缓存失效的情况：

  1. 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
  2. 缓存永不失效。

缓存穿透

对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击。黑客发出的那 4000 个攻击，缓存中查不到，每次你去数据库里查，也查不到。

举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的，结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”，直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。

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有哪些解决办法？

最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。

缓存无效 key

如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 Redis 中去并设置过期时间，具体命令如下： SET key value EX 10086 。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如果黑客恶意攻击，每次构建不同的请求 key，会导致 Redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。

布隆过滤器

布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法，有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。

具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。

加入布隆过滤器之后的缓存处理流程图如下：

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但是，需要注意的是布隆过滤器可能会存在误判的情况。总结来说就是： 布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。

为什么会出现误判的情况呢? 我们还要从布隆过滤器的原理来说！

我们先来看一下，当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行哪些操作：

  1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
  2. 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

我们再来看一下，当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行哪些操作：

  1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
  2. 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

然后，一定会出现这样一种情况：不同的字符串可能哈希出来的位置相同。 （可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数来降低概率）

缓存击穿

缓存击穿，就是说某个 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。

解决方式

  • 可以将热点数据设置为永远不过期；
  • 或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。

如何保证缓存与数据库的双写一致性？

  • 缓存失效时间变短（不推荐，治标不治本） ：我们让缓存数据的过期时间变短，这样的话缓存就会从数据库中加载数据。另外，这种解决办法对于先操作缓存后操作数据库的场景不适用。
  • 增加cache更新重试机制（常用）： 如果 cache 服务当前不可用导致缓存删除失败的话，我们就隔一段时间进行重试，重试次数可以自己定。如果多次重试还是失败的话，我们可以把当前更新失败的 key 存入队列中，等缓存服务可用之后，再将 缓存中对应的 key 删除即可。

Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？

多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。