一文聊聊 Redis 的缓存场景

来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《一文聊聊 Redis 的缓存场景》，介绍一下缓存、数据、架构，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

序言

夏日炎炎，无风。从空调房间出来，再到接近四十度的高温，这个过程，缓存预热了解一下……

为什么要用缓存？因为追求性能，因为要追求极致的用户体验。

缓存理论

1、缓存适合的场景

缓存，就是将一些需要读取数据放在磁盘或者内存中，由于是追求速度，从而一般放在内存中。

在读取数据的时候，一般是从关系型数据库中读取数据，在数据库层面也可以进行各种优化，例如读性能不足，那么可以添加几个从库，从而数据库的一主多从；例如写性能不足，那么可以分库分表。

在有些场景中，要使用缓存，是因为无法解决读的速度，例如count（*）的操作，无论从数据库的层面如何优化，都不可能提高；还有一种就是sql的执行本身就必须消耗很多资源和时间，例如各种关联查询子查询，这些时候，都可以将这些数据放在缓存当中，从而大大的减轻数据库的压力。

2、缓存穿透问题

在使用缓存的时候，第一个问题就是缓存穿透的问题，就是使用了缓存和没使用缓存是一样的，应用程序到缓存中查询数据，发现数据么有，那么就去数据库查询，在这里，穿透了缓存，缓存没起到保护数据库的作用。

在爬虫爬取网页的时候，每个分页都会爬取，而对于缓存的分页数据，一般只缓存了热点数据，也就是前几页的数据在缓存当中，如果全部爬取，那么就会造成缓存不命中，导致查询数据库；还有一种就是故意搜索一些不存在的关键字，而这些搜索的结果都没有数据，在数据库中也不存在数据，从而造成缓存穿透。

此种解决方法就是：当用户进行第一次查询的时候发现结果为空，那么可以将结果放在缓存中，设置一个短暂的过期时间，从而可以缓解穿透的问题；而对于爬虫的爬取数据，只能进行监控，然后进行访问的IP，依旧只能缓解，不能完全解决。

3、缓存雪崩的问题

缓存雪崩指的是当缓存失效之后，从而引起系统性能的急剧下降，导致数据库不可用从而系统挂掉。

缓存最关键的地方就是内存，当内存满了之后，会有各种策略将缓存进行失效，在分布式环境下，如果有一个缓存失效，而恰好这个缓存是一个热点数据，前端有10个应用都需要访问这个缓存，并且TPS很高的话，那么全部的线程都会去访问数据库，从而能直接将数据库拖垮。

应对缓存雪崩，有很多策略，例如可以设置两个缓存的key，而具有不同的失效时间，当key1失效之后，访问key2，然后更新key1和key2；可以使用分布式锁，从而当应用发现缓存失效之后，拿到锁的线程才去更新缓存；可以使用消息通知机制，当应用发现缓存失效之后，发送消息，然后后台线程进行更新缓存，后台线程会检测缓存中是否存在缓存，如果存在就不更新；专门用一个后台线程来更新缓存，快速的检测缓存是否存在，然后更新缓存，此种也可以解决缓存不一致的问题。

4、缓存命名和失效时间

在使用缓存的时候，都需要一个key，那么这个key怎么命名呢？key太长，占用内存，会使得缓存中能存储的数据减少；key一般的命名规则可以为SQL:1782，表示为这是缓存一个sql的结果，然后用冒号分割，然后表示为缓存的编号，可以为各种sql条件的hash后的结果，这种命名规则的好处就是，在每次在缓存里查询的时候，可以使用通配符，从而可以查询到有多少个缓存在系统中。

缓存的失效时间，这个和业务强相关，对于一些时效性比较高的数据，就不能放在缓存当中，而对于一些不经常变化的数据，可以放在缓存当中，例如一天，缓存主要是应对读多写上的应用，从而大部分的数据例如在搜索的结果的分页数据，这种实时性无须太高，可以放在缓存当中。。。主要看业务的容忍程度，也影响到一部分的用户体验，可能我放入了缓存，更新了，刷新下，还没有更新。

5、缓存预热和缓存热点问题

缓存预热，在系统宕机刚上线的时候，流量全部涌入，而此时缓存中还没有缓存数据，从而可能导致直接压垮数据库，从而在应用程序启动之后，要进行缓存预热，最简单的方法就是点点界面，然后搜索一下结果；最好的方式，就是写一个后台线程，进行缓存预热，在这个后台线程里，会将常用的热点数据都直接加载进缓存当中。

缓存热点，当使用的是缓存集群的时候，如果缓存分布的有问题，那么可能一台缓存服务器承担了大部分的压力，而另外一些缓存服务器则没有压力，从而也有可能导致缓存雪崩，直接压垮一台缓存服务器，上线，又压垮一台，死循环。。。

在进行缓存数据的时候，需要分析热点数据，并且要分析缓存的数据量的大小，否则无论是网络还是内存，都可能造成缓存雪崩的潜在影响点。

redis主备

reids是一个键值存储的内存cache或者持久化存储，用redis做缓存是简单的。而redis再此时也无需持久化机制，从而直接在容器中使用。

两条指令运行一个redis的主从缓存，配置文件使用默认的配置文件，在master的配置文件中修改bind即可，在slave的配置文件中，修改bind和slaveof即可。

如何来检测这个redis是ok？用容器来运行一个测试redis的功能，执行的效果如下所示：

专门使用一个testredis的容器来运行一个测试任务，在正常的情况下，容器的退出码为0，当redis异常的时候，容器的退出码为1，从而可以在生产中进行功能性测试，当然，你也可以进行自动修复，例如拉起失败的redis容器即可。

检测脚本的内容：

在运行这个测试容器的时候，需要注意的是，要使用host的网络，如下所示：

以后要进行运行测试容器的时候，只要start这个容器即可。

此种过程进行优化，例如使用一个脚本，就直接创建master，slave和测试容器，还能进一步将master和slave分布在不同的机器上，还能进一步直接创建sentinel进行自动切换和故障转移，还能直接创建一个redis cluster模式。

在使用config rewrite写入配置文件的时候，注意selinux可能会阻止你写入配置文件。

在使用的缓存策略为noeviction的时候，那么一旦可用内存使用完毕，就会显示OOM，内存超过了最大使用内存，默认配置并不会使用LRU算法。

在查看键的数量的时候，切记keys是高危指令，会阻塞所有的请求，影响生产环境的服务，不信？到生产上试试，指令为keys *。

在查看大量键的时候，使用scan指令，每次返回一个游标，相当于分页查看咯。

在进行转储的时候，不要用save指令，切记要使用bgsave和bgrewriteaof，虽然这两个不会阻塞服务，其实也会阻塞，不过时间很短，主要耗费的时间在fork的时候，400ms了解一下。。。fork一般需要多少ms？求解

闲聊

缓存命中率？不可能的。。。这辈子都不可能命中的……

依稀记得有人挑战，但是我忘记了是个具体什么样的问题。其实捍卫不捍卫真的无所谓，不捍卫自己的观点在于，暴露对方的无知，如果捍卫我自己的观点，那就会暴露自己的无知，当然，一般我都是先表现出我的无知，这样才能引入新奇的观点，否则，一无所获。

再谈自动化运维，有人说，你就两个命令的事儿，你还费劲巴拉的写成一个界面，写成一个按钮，有意思么，有意思，相当有意思。

防止误操作，这是主要功能，自动化平台承担大部分责任，封装所有的高危操作指令，可以进行二次确认。

权限控制，哪些人能使用这个，哪些人不能使用。

一台机器两个指令，三台你试试，三百台你试试，三千台呢？

有的时候，感觉思维层次不同，不想解释，解释就是掩饰

一个缓存系统，能玩多久？能玩很久很久。

一个系统，里面包含着无数个小系统，缓存系统？可以用redis和memcache，你怎么选？

一个系统，里面又包含着无数的知识点，redis是单进程单线程的服务，那么那些会阻塞服务？在客户端请求过来，tcp连接满了怎么办？参数backlop是否要响应增加？

一个系统，要追求高可用，高性能，那么就会引入其他的组件，例如使用sentinel达成高可用，使用redis cluster来进行搭建，使用前端的各种中间件。

一个系统的配置，又包含了各种样的东西，redis的持久化有两种，一种是rdb，一种是aof，有何区别，哪种更好？如果持久化会丢失数据否？丢失多久的数据可以接受？

一个系统的构成，各种各样的方式，如何进行主备复制？sentinel如何来检测master是否宕机？sentinel为何要用3个或者5个节点？

子子孙孙无穷尽也，可能很多时候，都碰不到这种场景？高并发，不可能的，这辈子都不可能的，风都么有，备用知识命中率，了解一下。

到这里，我们也就讲完了《一文聊聊 Redis 的缓存场景》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于redis的知识点！