Redis 作为一种高效的缓存系统，在高并发环境下应用广泛，但也面临一些缓存问题，以下是常见问题及其应对策略。
1. 缓存穿透
问题描述
缓存穿透是指请求的数据在缓存和数据库中都不存在，但大量请求直接到达数据库，从而给数据库带来巨大压力。通常是由于用户不断请求缓存中不存在的键引发的，或者攻击者恶意请求。
应对策略
- 缓存空值：将数据库中不存在的键对应的空结果存入缓存，同时设置一个较短的过期时间，以减少对数据库的直接访问。
- 布隆过滤器：使用布隆过滤器来快速判断请求的键是否存在。布隆过滤器维护一个可能存在的键集合，可以在 Redis 前添加布隆过滤器进行判断，避免无效请求直接进入 Redis 和数据库。
- 接口层限流：在接口层面增加限流策略，防止恶意的高频请求冲击后端系统。
2. 缓存击穿
问题描述
缓存击穿指的是热点数据在缓存中失效，大量请求集中访问一个热点数据项时，由于缓存过期而直接访问数据库，导致数据库负载激增。与缓存穿透不同，缓存击穿通常发生在特定的热点数据项上。
应对策略
- 互斥锁：在缓存失效时，为第一个请求添加互斥锁，只有获得锁的请求能够查询数据库并将结果写入缓存，其他请求等待缓存更新后再访问缓存。这样能有效避免缓存失效的瞬间大量请求冲击数据库。
- 热点数据永不过期：对于访问频率非常高的数据，可以将其设置为永不过期（或定时更新），这样可以避免缓存击穿情况的发生。
- 提前刷新：使用缓存预热机制，提前刷新热点数据的缓存，使缓存不过期，尤其适合高峰时间段对热点数据的访问。
3. 缓存雪崩
问题描述
缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效，导致请求大量涌向数据库，最终可能引起数据库崩溃。缓存雪崩的发生原因可能是缓存策略不合理、缓存过期时间设置相同等。
应对策略
- 设置缓存过期时间的随机偏移：避免所有缓存数据在同一时间过期。可以在缓存过期时间基础上添加一个随机的偏移量，使缓存数据的失效时间分散。
- 构建多级缓存：在 Redis 之上可以再加一级缓存（如本地缓存），以减少瞬间高并发访问 Redis 的请求。
- 数据预热：在高峰前将关键数据预先加载到缓存中，可以大幅减轻数据库压力。
- 异步延迟双删策略：对于需要更新的缓存数据，在更新数据库的同时异步删除缓存，以避免缓存与数据库不一致。
4. 缓存与数据库不一致问题
问题描述
在缓存与数据库的双写场景中（即同时更新缓存和数据库），由于并发写入的顺序问题，缓存与数据库可能会出现不一致的情况。例如，更新数据库后如果缓存未及时更新，可能会导致读取的缓存数据与数据库数据不符。
应对策略
- 延迟双删策略：在更新数据库后立即删除缓存，并在一定时间延迟后再次删除缓存。这种方式可以增加缓存与数据库的一致性。
- 更新数据库后更新缓存：严格按照"更新数据库-更新缓存"顺序执行，避免缓存更新滞后带来的不一致性。
- 使用消息队列：对于复杂的多写场景，可采用消息队列异步更新缓存，确保缓存数据始终是最新的。
5. 缓存容量限制与淘汰策略
问题描述
Redis 是内存型数据库，内存空间有限，因此在数据量较大或频繁写入的场景中，缓存可能会达到容量上限，从而触发数据的淘汰。
应对策略
- 选择合适的淘汰策略：Redis 提供了多种淘汰策略，如 LRU（最近最少使用）、LFU（最少频次使用）等。根据具体业务需求选择合适的策略。
- 缓存分级：将高优先级的缓存放入 Redis，低优先级或不常用的数据放入其他存储，降低内存需求。
- 适度压缩数据：通过适度压缩存储在 Redis 中的数据，减少内存占用，例如使用二进制格式存储数据。
6. 热点数据压力过大
问题描述
在高并发场景中，某些热点数据可能被频繁访问，给 Redis 带来较大压力，进而影响系统性能。
应对策略
- 分布式缓存：将热点数据分布到多个 Redis 实例中，缓解单个实例的访问压力。
- 使用本地缓存：在应用服务器中引入本地缓存，减少对 Redis 的频繁访问。可以使用 Guava、Caffeine 等缓存工具，将热点数据短暂存储在应用的本地内存中。
- 热点数据分片：将热点数据分片存储在多个 Redis 集群节点中，避免单节点瓶颈。
7. 数据淘汰不当导致的数据丢失
问题描述
缓存的淘汰策略若设置不当，可能会导致重要数据被删除，从而丢失关键数据。
应对策略
- 使用合适的过期时间与淘汰策略：合理设置缓存的过期时间和淘汰策略，避免不必要的数据丢失。
- 基于业务进行数据分层：不同类型的数据可以设置不同的淘汰策略，例如：热点数据不进行淘汰或优先保留。
总结
Redis 缓存的有效使用可以显著提高系统性能，但也可能遇到缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等问题。针对这些问题，采取如布隆过滤器、预热缓存、双删策略等措施，能够有效缓解问题，确保 Redis 缓存系统的高效、稳定运行。