为什么用redis作为缓存？
高性能和低延迟：内存存储、单线程模型和高效的数据结构，使数据访问速度极快，延迟低。
丰富的数据类型：支持字符串、哈希、列表、集合等多种数据类型，操作灵活，适用于多样业务场景。
高可用性与持久化：支持 RDB、AOF 持久化方案，主从复制、哨兵机制和集群模式确保高可用性和数据安全。
减轻数据库压力：缓存热点数据，减少数据库访问频率，支持数据过期策略（LRU、LFU、TTL），合理利用内存资源。
广泛应用场景：用于会话缓存、排行榜、计数器、分布式锁、消息队列等。
成熟的生态系统：多语言支持，社区活跃，易于集成和维护。
内存淘汰策略
不淘汰策略
| 策略 | 行为 |
|---|---|
noeviction（默认） |
内存满时，新写入操作返回错误（如 OOM），读操作正常。 |
allkeys-random |
从所有键中随机删除一个，无论是否过期。 |
基于过期时间的策略
| 策略 | 行为 |
|---|---|
volatile-random |
从设置了过期时间的键中随机删除一个。 |
volatile-ttl |
优先删除**剩余存活时间最短（TTL最小）**的过期键。 |
volatile-lru |
从设置了过期时间的键中删除**最近最少使用（LRU）**的键。 |
volatile-lfu（4.0+） |
从设置了过期时间的键中删除**最不频繁使用（LFU）**的键。 |
全局键淘汰策略
| 策略 | 行为 |
|---|---|
allkeys-lru |
从所有键中删除**最近最少使用（LRU）**的键。 |
allkeys-lfu（4.0+） |
从所有键中删除**最不频繁使用（LFU）**的键。 |
LRU（Least Recently Used）
- 原理：优先淘汰最久未被访问的数据。
- Redis 实现：近似 LRU，通过随机采样（默认5个键）选择最久未使用的键，平衡性能与精度。
LFU（Least Frequently Used）
- 原理：优先淘汰访问频率最低的数据。
- Redis 实现 （4.0+）：
- 使用 Morris 计数器算法，统计访问频率。
- 支持衰减机制（
lfu-decay-time）：随时间降低计数，避免历史热点数据长期占用内存。
缓存预热
是什么？
缓存预热是指在系统启动或重新上线时，提前将常用或热门数据加载到缓存中，避免系统启动初期因缓存未命中导致大量请求落到数据库，造成系统压力骤增。
如何产生？
-
系统刚启动或重启时，缓存为空，大量请求直接访问数据库，造成数据库压力大、响应慢，甚至宕机。
-
无预热策略的缓存系统，在流量高峰期无法承受瞬时冲击，影响用户体验。
如何解决？
- 手动预热：通过脚本或后台任务提前加载数据（如商品详情、配置信息）。
- 日志分析：结合业务特性，如将热点商品、用户常用信息等主动预热到缓存。
- 动态预热：结合业务逻辑，在首次查询后异步填充缓存。
缓存穿透
是什么？
查询不存在的数据，导致请求绕过缓存直接访问数据库（如恶意请求不存在的 ID）。
如何产生？
- 恶意攻击：频繁请求无效 Key（如
id=-1）。 - 业务逻辑缺陷：未校验参数合法性。
如何解决？
- 缓存空值 ：对不存在的 Key 缓存
NULL或短 TTL 的空对象，避免重复查询数据库。 - 布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存前加一层过滤器，快速判断 Key 是否存在。
- 参数校验：拦截非法请求（如非正整数 ID）。
缓存击穿
是什么？
某个热点 Key 突然过期，同时大量请求直接击穿到数据库，导致瞬时压力激增。
如何产生？
- 热点 Key 过期时间设置不合理（如高峰期过期）。
- 未对热点数据做特殊处理。
如何解决？
- 永不过期策略：对极热点 Key 不设 TTL，通过逻辑过期（如后台异步更新）。
- 互斥锁：在缓存失效时对访问同一 Key 的请求加锁，防止击穿。
- 提前刷新缓存：在缓存过期前异步刷新或延长有效期，确保缓存命中率。
缓存雪崩
是什么？
大量缓存 Key 同时过期 或 缓存服务宕机，导致所有请求直接访问数据库，引发连锁故障。
如何产生？
- 缓存 Key 的 TTL 相同（如批量导入数据默认过期时间）。
- Redis 集群宕机或网络分区。
如何解决？
- 过期时间分散：将缓存的过期时间随机化，避免大量缓存同时失效。
- 多级缓存：结合本地缓存（Caffeine）和分布式缓存（Redis），降低单点风险。
- 降级限流：在缓存失效或数据库异常时，快速降级，限制流量，保证系统稳定。
- 高可用架构：Redis Cluster + Sentinel 避免全盘崩溃。
| 问题 | 核心原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 缓存预热 | 冷启动缓存为空 | 主动加载热点数据 |
| 缓存穿透 | 查询不存在的数据 | 布隆过滤器 + 缓存空值 |
| 缓存击穿 | 热点Key突然过期 | 互斥锁 + 永不过期 |
| 缓存雪崩 | 大量Key同时过期 | 差异化TTL + 多级缓存 |
| 服务宕机 | 降级限流 + 高可用架构 |