正文

在實際的工作項目中， 緩存成為高并發、高性能架構的關鍵組件 ，那么Redis為什么可以作為緩存使用呢？首先可以作為緩存的兩個主要特征：

• 在分層系統中處于內存/CPU具有訪問性能良好，
• 緩存數據飽和，有良好的數據淘汰機制

由于Redis 天然就具有這兩個特征，Redis基于內存操作的，且其具有完善的數據淘汰機制，十分適合作為緩存組件。

其中，基于內存操作，容量可以為32-96GB，且操作時間平均為100ns，操作效率高。而且數據淘汰機制眾多，在Redis 4.0 后就有8種了促使Redis作為緩存可以適用很多場景。

那Redis緩存為什么需要數據淘汰機制呢？有哪8種數據淘汰機制呢？

數據淘汰機制

Redis緩存基于內存實現的，則其緩存其容量是有限的，當出現緩存被寫滿的情況，那么這時Redis該如何處理呢？

Redis對于緩存被寫滿的情況，Redis就需要緩存數據淘汰機制，通過一定淘汰規則將一些數據刷選出來刪除，讓緩存服務可再使用。那么Redis使用哪些淘汰策略進行刷選刪除數據？

在Redis 4.0 之后，Redis 緩存淘汰策略6+2種，包括分成三大類：

• 不淘汰數據

  • noeviction ，不進行數據淘汰，當緩存被寫滿后，Redis不提供服務直接返回錯誤。

• 在設置過期時間的鍵值對中，

  • volatile-random ，在設置過期時間的鍵值對中隨機刪除
  • volatile-ttl ，在設置過期時間的鍵值對，基于過期時間的先后進行刪除，越早過期的越先被刪除。
  • volatile-lru ， 基于LRU(Least Recently Used) 算法篩選設置了過期時間的鍵值對， 最近最少使用的原則來篩選數據
  • volatile-lfu ，使用 LFU( Least Frequently Used ) 算法選擇設置了過期時間的鍵值對, 使用頻率最少的鍵值對,來篩選數據。

• 在所有的鍵值對中，

  • allkeys-random， 從所有鍵值對中隨機選擇并刪除數據
  • allkeys-lru， 使用 LRU 算法在所有數據中進行篩選
  • allkeys-lfu， 使用 LFU 算法在所有數據中進行篩選

Note: LRU( 最近最少使用，Least Recently Used)算法， LRU維護一個雙向鏈表 ，鏈表的頭和尾分別表示 MRU 端和 LRU 端，分別代表最近最常使用的數據和最近最不常用的數據。

LRU 算法在實際實現時，需要用鏈表管理所有的緩存數據，這會帶來額外的空間開銷。而且，當有數據被訪問時，需要在鏈表上把該數據移動到 MRU 端，如果有大量數據被訪問，就會帶來很多鏈表移動操作，會很耗時，進而會降低 Redis 緩存性能。

其中，LRU和LFU 基于Redis的對象結構redisObject的lru和refcount屬性實現的:

typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;// 對象最后一次被訪問的時間unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or* LFU data (least significant 8 bits frequency// 引用計數 * and most significant 16 bits access time). */int refcount;void *ptr; } robj;

Redis的LRU會使用redisObject的lru記錄最近一次被訪問的時間，隨機選取參數maxmemory-samples 配置的數量作為候選集合，在其中選擇 lru 屬性值最小的數據淘汰出去。

在實際項目中，那么該如何選擇數據淘汰機制呢？

• 優先選擇 allkeys-lru算法，將最近最常訪問的數據留在緩存中，提升應用的訪問性能。
• 有頂置數據使用 volatile-lru算法 ,頂置數據不設置緩存過期時間，其他數據設置過期時間，基于LRU 規則進行篩選 。

在理解了Redis緩存淘汰機制后，來看看Redis作為緩存其有多少種模式呢？

Redis緩存模式

Redis緩存模式基于是否接收寫請求，可以分成只讀緩存和讀寫緩存：

只讀緩存：只處理讀操作，所有的更新操作都在數據庫中，這樣數據不會有丟失的風險。

• Cache Aside模式

讀寫緩存，讀寫操作都在緩存中執行，出現宕機故障，會導致數據丟失。緩存回寫數據到數據庫有分成兩種同步和異步：

• 同步：訪問性能偏低，其更加側重于保證數據可靠性

  • Read-Throug模式
  • Write-Through模式

• 異步：有數據丟失風險，其側重于提供低延遲訪問

  • Write-Behind模式

Cache Aside模式

查詢數據先從緩存讀取數據，如果緩存中不存在，則再到數據庫中讀取數據，獲取到數據之后更新到緩存Cache中，但更新數據操作，會先去更新數據庫種的數據，然后將緩存種的數據失效。

而且Cache Aside模式會存在并發風險：執行讀操作未命中緩存，然后查詢數據庫中取數據，數據已經查詢到還沒放入緩存，同時一個更新寫操作讓緩存失效，然后讀操作再把查詢到數據加載緩存，導致緩存的臟數據。

Read/Write-Throug模式

查詢數據和更新數據都直接訪問緩存服務，緩存服務同步方式地將數據更新到數據庫。出現臟數據的概率較低，但是就強依賴緩存，對緩存服務的穩定性有較大要求，但同步更新會導致其性能不好。

Write Behind模式

查詢數據和更新數據都直接訪問緩存服務，但緩存服務使用異步方式地將數據更新到數據庫（通過異步任務）?速度快，效率會非常高，但是數據的一致性比較差，還可能會有數據的丟失情況，實現邏輯也較為復雜。

在實際項目開發中根據實際的業務場景需求來進行選擇緩存模式。那了解上述后，我們的應用中為什么需要使用到redis緩存呢？

在應用使用Redis緩存可以提高系統性能和并發，主要體現在

• 高性能：基于內存查詢，KV結構，簡單邏輯運算
• 高并發： Mysql 每秒只能支持2000左右的請求，Redis輕松每秒1W以上。讓80%以上查詢走緩存，20%以下查詢走數據庫，能讓系統吞吐量有很大的提高

雖然使用Redis緩存可以大大提升系統的性能，但是使用了緩存，會出現一些問題，比如，緩存與數據庫雙向不一致、緩存雪崩等，對于出現的這些問題該怎么解決呢？

使用緩存常見的問題

使用了緩存，會出現一些問題，主要體現在：

• 緩存與數據庫雙寫不一致
• 緩存雪崩: Redis 緩存無法處理大量的應用請求，轉移到數據庫層導致數據庫層的壓力激增;
• 緩存穿透：訪問數據不存在在Redis緩存中和數據庫中，導致大量訪問穿透緩存直接轉移到數據庫導致數據庫層的壓力激增;
• 緩存擊穿：緩存無法處理高頻熱點數據，導致直接高頻訪問數據庫導致數據庫層的壓力激增;

緩存與數據庫數據不一致

只讀緩存(Cache Aside模式)

對于只讀緩存(Cache Aside模式)， 讀操作都發生在緩存中，數據不一致只會發生在刪改操作上（新增操作不會，因為新增只會在數據庫處理），當發生刪改操作時，緩存將數據中標志為無效和更新數據庫 。因此在更新數據庫和刪除緩存值的過程中，無論這兩個操作的執行順序誰先誰后，只要有一個操作失敗了就會出現數據不一致的情況。

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總結

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