Redis面试题：Redis缓存如何回收？击穿、穿透、雪崩、预热解决方案？

Redis缓存回收策略

Redis提供了多种内存回收策略，当内存使用达到maxmemory限制时，会根据配置的策略进行数据回收，主要策略包括：

• noeviction：当内存限制达到时，客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分写入指令，DEL和几个例外除外）会返回错误。
• allkeys-lru：回收最少使用的键（LRU算法），适用于所有键，使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-lru：回收最少使用的键（LRU算法），但仅限于在过期集合的键。
• allkeys-random：随机回收键，适用于所有键，使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-random：随机回收键，但仅限于在过期集合的键。
• volatile-ttl：回收过期集合中的键，优先回收存活时间（TTL）较短的键。
• volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键。
• allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键。

策略选择建议：

• allkeys-lru：适用于请求符合幂定律分布（部分子集元素被访问更多）的场景，若不确定选择何种策略，这是一个不错的选择。
• allkeys-random：适用于循环访问或请求分布均匀（所有元素被访问概率相近）的场景。
• volatile-ttl：适用于希望通过设置TTL值来决定哪些对象应被过期的场景。

回收进程工作原理：

• 客户端执行新命令添加数据。
• Redis检查内存使用情况，若超过maxmemory限制，则根据设定策略进行回收。
• 不断重复上述过程，保持内存使用在限制范围内。

缓存穿透、击穿、雪崩及预热解决方案

定义：查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中且不写入缓存，导致每次请求都需查询存储层，在流量大时可能压垮数据库。

解决方案：

• 布隆过滤器：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，拦截不存在的数据请求。
• 缓存空结果：将查询返回的空结果（数据不存在或系统故障）进行缓存，设置较短过期时间（最长不超过五分钟）。

定义：针对设置了过期时间的热点key，在缓存过期时，大量并发请求同时访问该key，导致请求全部转发到数据库，可能压垮数据库。

解决方案：

• 分散过期时间：在原有失效时间基础上增加一个随机值（如1-5分钟随机），降低缓存过期时间重复率，避免集体失效。
• 加锁或队列：使用加锁或队列方式保证缓存的单线程（进程）写，避免失效时大量并发请求落到底层存储系统。

定义：设置缓存时采用相同过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到数据库，造成数据库瞬时压力过重。

解决方案：

• 互斥锁（mutex key）：

  在缓存失效时，先使用SETNX等操作设置一个mutex key。

  若操作返回成功，再进行数据库加载数据并回设缓存；否则重试获取缓存。

• 提前使用互斥锁：

  在value内部设置一个比实际缓存过期时间短的超时值（timeout1）。

  当从缓存读取到timeout1发现过期时，延长timeout1并重新设置到缓存，再从数据库加载数据并设置到缓存。

• 永远不过期：

  物理不过期：从Redis角度看，不设置过期时间。

  逻辑过期：将过期时间存在key对应的value里，通过后台异步线程进行缓存构建。

定义：系统启动前，提前将相关数据加载到缓存中，避免系统启动后因缓存未命中导致大量请求直接访问数据库。

解决方案：

• 手动加载：系统启动时，通过脚本或程序手动将热点数据加载到缓存。
• 定时任务：设置定时任务，在系统低峰期自动将热点数据加载到缓存。

总结

• 穿透：缓存不存在，数据库不存在，高并发，少量key。可通过布隆过滤器或缓存空结果解决。
• 击穿：缓存不存在，数据库存在，高并发，少量key。可通过分散过期时间或加锁解决。
• 雪崩：缓存不存在，数据库存在，高并发，大量key。可通过互斥锁、提前使用互斥锁或永远不过期策略解决。
• 预热：系统启动前提前加载热点数据到缓存，避免启动后大量请求直接访问数据库。