Redis緩存高頻難題一問三不知，你的億級系統不會炸嗎？
背景
緩存設計可謂老生常談了，早些時候都是采用 memcache ，現在大家更多傾向使用 redis ，除了知曉常用的數據存儲類型，結合業務場景有針對性選擇，好像其他也沒有什么大的難點。
工程中引入 Redis Client 二方包，初始化一個Bean實例 RedisTemplate ，一切搞定，so easy。
如果是幾十、幾百并發的業務場景， 緩存設計 可能并不需要考慮那么多，但如果是億級的系統呢？
一、緩存知識圖譜
早期的緩存用于加速CPU數據交換的RAM。隨著互聯網的快速發展，緩存的應用更加寬泛，用于數據高速交換的存儲介質都稱之為緩存。
使用緩存時，我們要關注哪些指標？緩存有哪些應用模式？以及緩存設計時有哪些Tip技巧？一圖勝千言，如下：
二、七大經典問題
緩存在使用過程不可避免會遇到一些問題，對于高頻的問題我們大概歸為了7類。具體內容下面我們一一道來
1、緩存集中失效
當業務系統查詢數據時，首先會查詢緩存，如果緩存中數據不存在，然后查詢DB再將數據預熱到 Cache 中，并返回。緩存的性能比 DB 高 50~100 倍以上。
很多業務場景，如：秒殺商品、微博熱搜排行、或者一些活動數據，都是通過跑任務方式，將DB數據批量、集中預熱到緩存中，緩存數據有著近乎相同的 過期時間 。
當過這批數據過期時， 會一起過期 ，此時，對這批數據的所有請求，都會出現 緩存失效 ，從而將壓力轉嫁到DB，DB的請求量激增，壓力變大，響應開始變慢。
那么有沒有解呢？
當然有了。
我們可以從 緩存的過期時間入口 ，將原來的固定過期時間，調整為 過期時間=基礎時間+隨機時間， 讓緩存慢慢過期，避免瞬間全部過期，對DB產生過大壓力。
2、緩存穿透
不是所有的請求都能查到數據，不論是從緩存中還是DB中。
假如黑客攻擊了一個論壇，用了一堆肉雞訪問一個不存的 帖子id 。按照常規思路，每次都會先查緩存，緩存中沒有，接著又查DB，同樣也沒有，此時不會預熱到Cache中，導致每次查詢，都會 cache miss。
由于DB的吞吐性能較差，會嚴重影響系統的性能，甚至影響正常用戶的訪問。
解決方案：
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方案一：查存DB 時，如果數據不存在，預熱一個 特殊空值 到緩存中。這樣，后續查詢都會命中緩存，但是要對特殊值，解析處理。
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方案二：構造一個 BloomFilter 過濾器，初始化全量數據，當接到請求時，在 BloomFilter 中判斷這個key是否存在，如果不存在，直接返回即可，無需再查詢 緩存和DB。
3、緩存雪崩
緩存雪崩是指部分緩存節點不可用，進而導致整個緩存體系甚至服務系統不可用的情況。
分布式緩存設計一般選擇 一致性Hash ，當有部分節點異常時，采用 rehash 策略，即把異常節點請求平均分散到其他緩存節點。但是，當較大的流量洪峰到來時，如果大流量 key 比較集中，正好在某 1～2 個緩存節點，很容易將這些緩存節點的內存、網卡過載，緩存節點異常 Crash，然后這些異常節點下線，這些大流量 key 請求又被 rehash 到其他緩存節點，進而導致其他緩存節點也被過載 Crash，緩存異常持續擴散，最終導致整個緩存體系異常，無法對外提供服務。
解決方案：
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方案一：增加實時監控，及時預警。通過機器替換、各種故障自動轉移策略，快速恢復緩存對外的服務能力。
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方案二：緩存增加多個副本，當緩存異常時，再讀取其他緩存副本。為了保證副本的可用性，盡量將多個緩存副本部署在不同機架上，降低風險。
4、緩存熱點
對于突發事件，大量用戶同時去訪問熱點信息，這個突發熱點信息所在的緩存節點就很容易出現過載和卡頓現象，甚至 Crash，我們稱之為緩存熱點。
這個在新浪微博經常遇到，某大V明星出軌、結婚、離婚，瞬間引發數百千萬的吃瓜群眾圍觀，訪問同一個key，流量集中打在一個緩存節點機器，很容易打爆網卡、帶寬、CPU的上限，最終導致緩存不可用。
解決方案：
首先能先找到這個 熱key 來，比如通過 Spark 實時流分析，及時發現新的熱點key。
將集中化流量打散，避免一個緩存節點過載。由于只有一個key，我們可以在key的后面拼上 有序編號 ，比如 key#01、key#02。。。 key#10 多個副本，這些加工后的key位于多個緩存節點上。
每次請求時，客戶端隨機訪問一個即可
可以設計一個緩存服務治理管理后臺，實時監控緩存的SLA，并打通分布式配置中心，對于一些 hot key 可以快速、動態擴容。
5、緩存大Key
當訪問緩存時，如果key對應的value過大，讀寫、加載很容易超時，容易引發網絡擁堵。另外緩存的字段較多時，每個字段的變更都會引發緩存數據的變更，頻繁的讀寫，導致慢查詢。如果大key過期被緩存淘汰失效，預熱數據要花費較多的時間，也會導致慢查詢。
所以我們在設計緩存的時候，要注意 緩存的粒度 ，既不能過大，如果過大很容易導致網絡擁堵；也不能過小，如果太小，查詢頻率會很高，每次請求都要查詢多次。
解決方案：
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方案一：設置一個閾值，當value的長度超過閾值時，對內容啟動壓縮，降低kv的大小。
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方案二：評估 大key 所占的比例，由于很多框架采用 池化技術 ，如：Memcache，可以預先分配大對象空間。真正業務請求時，直接拿來即用。
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方案三：顆粒劃分，將大key拆分為多個小key，獨立維護，成本會降低不少
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方案四：大key要設置合理的過期時間，盡量不淘汰那些大key。
6、緩存數據一致性
緩存是用來加速的，一般不會持久化儲存。所以，一份數據通常會存在 DB 和 緩存 中，由此會帶來一個問題，如何保證這兩者的數據一致性。另外，緩存熱點問題會引入多個副本備份，也可能會發生不一致現象。
解決方案：
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方案一：當緩存更新失敗后，進行重試，如果重試失敗，將失敗的key寫入MQ消息隊列，通過異步任務補償緩存，保證數據的一致性。
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方案二：設置一個較短的過期時間，通過自修復的方式，在緩存過期后，緩存重新加載最新的數據。
7、數據并發競爭預熱
互聯網系統典型的特點就是流量大，一旦緩存中的數據過期、或因某些原因被刪除等，導致緩存中的數據為空，大量的并發線程請求（查詢同一個key）就會一起并發查詢數據庫， 數據庫 的壓力陡然增加。
如果請求量非常大，全部壓在數據庫，可能把數據庫壓垮，進而導致整個系統的服務不可用。
解決方案：
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方案一：引入一把 全局鎖 ，當緩存未命中時，先嘗試獲取全局鎖，如果拿到鎖，才有資格去查詢DB，并將數據預熱到緩存中。雖然，client端發起的請求非常多，但是由于拿不到鎖，只能處于等待狀態，當緩存中的數據預熱成功后，再從緩存中獲取。
為了便于理解，簡單畫了個流程圖。這里面特別注意一個點，由于有一個并發時間差，所以會有一個二次check緩存是否有值的校驗，防止緩存預熱重復覆蓋。
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方案二：緩存數據創建多個備份，當一個過期失效后，可以訪問其他備份。
寫在最后
緩存設計時，有很多技巧，優化手段也是千變萬化，但是我們要抓住核心要素。那就是，讓訪問盡量命中緩存，同時保持數據的一致性。
