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缓存

缓存更新策略

定期生成

实时生成

缓存问题

缓存预热（Cache preheating）

缓存穿透（Cache penetration）

缓存雪崩（Cache avalanche）

缓存击穿（Cache breakdown）

分布式锁

分布式锁基础实现

引入过期时间

引入校验id

引入lua脚本

引入watch dog（看门狗）

引入Redlock算法

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缓存

缓存的核心思路就是把常用的数据放入访问速度更快的地方，方便随时读取。使用Redis作为缓存，数据是直接存储在内存上的，对于关系型数据库例如MySql来说速度更快。

为什么说关系型数据库性能不高？

1.数据库将数据存储在硬盘上，硬盘的IO速度没有内存快。

2.如果查询不能命中索引，就需要进行表的遍历，这就会大大增加硬盘IO次数。

3.关系型数据库会对SQL的执行做一系列的解析，校验，优化工作。

4.复杂查询更加消耗效率。（笛卡尔积）

 如果全部请求直接访问数据库，对于数据库压力很大，很容易使数据库服务器宕机。使用Redis缓存可以加快读操作，写操作还是得写在数据库中。

缓存更新策略

定期生成

每隔一定时间，对访问数据频次较高的数据进行统计，挑选出访问频次最高的前N%的数据，导入到Redis中。实时性比较低，面对突发情况不友好。如春节期间，“春节”的搜索频率变高，在平时搜索频率比较低。

实时生成

用户查询数据，如果没有在Redis中命中，就在数据库中查询，然后将结果更新到Redis中。如果Redis缓存满了，就可以使用内存淘汰策略进行删除：

FIFO（First In First Out）先进先出

将缓存中存在时间最久的数据淘汰。

LRU（Least Recently Used）淘汰最久未使用的

记录每个key的最近访问时间，把最近访问时间最老的key淘汰。

LFU（淘汰访问次数最少的）

记录每个key最近一段时间的访问次数，淘汰访问次数最少得到。

Random随机淘汰

随机淘汰缓存中的key。

缓存问题

缓存预热（Cache preheating）

刚刚启动Redis作为MySQL缓存时，Redis自身为空，所有请求都会直接直接访问数据库，从而对数据库造成很大的压力。

提前准备热点数据导入Redis中，使Redis更快提供服务，解决缓存预热问题。

缓存穿透（Cache penetration）

访问的key在Redis和MySQL中都不存在，此时key不会放入缓存中，后续如果接着访问这个key，依然会访问到数据库。这样会给数据库造成压力。

针对查询的key进行校验，如要查询的key为手机号，首先对key的格式进行校验。

针对数据库不存在的key也放入redis中。

使用布隆过滤器，判定key是否存在。

缓存雪崩（Cache avalanche）

短时间内，大量的key失效（Redis挂了/大量key同时过期），导致数据库压力增大。

部署高可用的Redis系统，完善监控报警体系。

不给key设置过期时间，或者设置过期时间时加入随机因子。

缓存击穿（Cache breakdown）

热点key突然过期，大量请求直接访问MySQL数据库。

将这些热点key设置为永不过期。

分布式锁

分布式系统中，当不同节点访问统一资源时，就需要通过锁进行互斥控制，避免出现类似“线程 安全”问题。在分布式这种多进程，多主机的的场景中，就需要有一台服务器进行记录加锁操作。

分布式锁基础实现

使用Redis实现分布式锁，本质上就是通过设置一个键值对，然后通过键值对来判定是否已有其他进程加锁。

例如在网上买票的时候，车站提供了多个服务器处理买票的请求，客户端每次买票需要查询车票数量，判断车票数量是否大于1，满足条件车票数量减一。在高并发情况下，可能会导致超卖情况，此时引入分布式锁。

此时服务器对数据库进行操作时，就会先判断Redis中是否有加锁的键值对，Redis中的key就可以代表车次，表示该车次的票正在其他进程中进行操作。Redis中提供了setnx操作，当key设置成功，则代表加锁成功，反之就代表已经有其他进程进行加锁了。设置成功后，就可以对数据库进行读写操作了，操作完成之后再把Redis上刚刚的key进行删除。

但是这个方案并不完整，当加锁的进程在执行删除key操作之前遇到问题（如宕机），此时删除操作不能进行，其他进程也不能获取锁。

引入过期时间

为解决加锁后加锁进程意外宕机的情况，在设置key时顺便设置过期时间，表示进程持有锁的最大时间，达到时间后就会自动删除key，使用set ex nx命令进行设置，不能分开设置，由于Redis事务不能保证两个操作都能成功执行，可能就会出现set nx操作成功，但是expire失败的情况。此时任然会出现无法正确释放锁的问题。

但是仍然存在问题，其他进程也可以操作Redis删除key，此时加锁就失去了意义。

引入校验id

为解决其他进程删除key，引入校验机制，在设置键值对时，value设置为可以识别加锁服务器的身份。在执行解锁操作时，先根据value判断是否为加锁的服务器。该逻辑用伪代码表示：

String key = "要加锁的资源id";
String serverId = "服务器的编号";
//加锁，设置过期时间为10s
redis.set(key,serverId,"NX","EX","10s");
//执行各种逻辑，如数据库的增删查改
select();
update();
delete();
insert();
//解锁,先判断是否为加锁进程
if(redis.get(key) == serverId) {
    redis.del(key);
}

在执行解锁操作时，解锁的逻辑是分为两步的，不是原子操作。一个服务器内部，可能是多线程的，同一个服务器内部，两个线程都在执行解锁操作，就可能导致del操作被重复执行，然后将其他加锁线程的锁给删除了。

引入lua脚本

 为了使解锁操作变为原子的，使用Redis支持的lua脚本，将查询和删除操作打包为原子操作，可以将上述代码编写成一个.lua后缀的文件，一个lua脚本会被Redis服务器以原子的方式进行执行。

引入watch dog（看门狗）

设置key过期时间后，任然存在当前任务没有执行完，key就过期了的情况，导致锁提前失效。引入watch dog，本质上是加锁的服务器上一个单独的线程，通过这个线程来对锁的过期时间进行“续约”。这个线程并不是Redis提供，而是业务服务器上的线程。

假设设置一个key，过期时间为10s，设定看门狗线程没3s检测一次。

当3s时间到的时候，看门狗就会判定当前任务是否完成。

如果完成，可通过lua脚本直接释放锁。

未完成，则将过期时间重新设置为10s（续约）。

这样就不用担心锁提前失效的问题。如果该服务器挂了，那么看门狗线程也随之挂了，没人给锁续约，到达过期时间后key就会过期，让其他服务器能够获取锁。

引入Redlock算法

 实践中Redis一般是以集群的方式部署的（至少是主从结构），Redis成为分布式锁可能会遇到一些极端情况：负责加锁的master节点刚刚进行加锁操作，然后就挂了，此时slave节点成了新的master节点，由于此时的key并没有同步给slave节点，导致加锁操作形同虚设。

解决办法：引入一组Redis节点，每一组Redis节点都包含master节点和slave节点，组与组之间的数据都是一致的，相互之间为“备份”关系。在进行加锁操作时，设置加锁操作的超时时间，比如设置为30ms，超过30ms没有加锁，则视为加锁失败。如果当前节点加锁失败。就立即尝试下一个节点，当加锁成功的节点超过总结点的一半，则视为加锁成功。即使某些节点挂了也不会影响锁的正确性。

文章结束，感谢观看！