Redis 缓存—处理高并发问题
Redis的布隆过滤器、单线程架构、双写一致性、比较穿透、击穿及雪崩、缓存更新方案及分布式锁。
1 布隆过滤器
是一种高效的概率型数据结构，用于判断元素是否存在。主要用于防止缓存穿透，通过拦截不存在的数据查询，避免击穿数据库。
原理：元素通过多个哈希函数映射到位数组的多个位置，添加元素时，将对应位设为1；查询时，若所有位均为1，则元素可能存在，否则必然不存在。
2 单线程架构
Redis 使用单线程来处理所有客户端的请求。实现原理：
- 事件监听与处理。客户端发起的请求会被加入到事件队列中。Redis根据事件顺序来解析及执行命令。
- 非阻塞I/O。通过多路复用技术，异步处理请求，避免阻塞。
优势：
- 天然避免并发问题。避免来线程开销。
- Redis基于内存处理，速度极快，单线程足以处理庞大请求量。
3 双写一致性
同时操作Redis缓存和后段数据库（如MySql）时,确保两者的数据一致。
并发场景下的一致性问题：
- 多个线程同时修改数据，可能会导致缓存与数据库不一致。
- 缓存过期后，重建缓存时可能因为并发请求导致脏数据。
1 旁路缓存模式
写入：1）先更新数据库；2）再删除缓存。
读取：1）先读缓存，命中则返回。2）为命中则读数据库，写入缓存后返回。
缺陷：1）删除缓存后到下次加载前存在短暂不一致窗口。2）高并发下可能触发缓存击穿。
2 延迟双删
写入：1）先删除缓存；2）更新数据库。3）延迟一定时间（如500ms）后再删除缓存。
第二次删除清除的是在“更新数据库”期间可能存在的旧缓存。
3 分布式锁强一致性
写入：1）获取分布式锁；2）更新数据库；3）更新/删除缓存；4）释放锁。
优点：强一致性，避免并发写入冲突。
缺陷：锁竞争可能降低性能。
4 缓存穿透、击穿及雪崩问题
| 穿透 | 大量请求查询缓存中不存在的数据，导致请求绕过缓存直接访问数据库。 解决方案：1）布隆过滤器。2）缓存空值，对查询结果为空的Key，缓存短时间（如5分钟）的空值。3）接口层校验，对请求参数合法性进行校验。 |
| 击穿 | 某个热点Key突然过期，大量并发请求同时涌入，Redis需要同时重建缓存。导致Redis瞬时压力过大，可能引发雪崩效应。 解决方案：1）使用分布锁，确保只有一个线程重建缓存，其他线程等待。2）热点Key永不过期，通过异步任务定期更新。 |
| 雪崩 | 大量Key同时过期或Redis集群宕机，导致所有请求直接访问数据库。 解决方案：1）随机过期时间，分散Key的过期时间。2）Redis集群高可用，避免单点故障。 |
表 缓存穿透、击穿及雪崩问题