Redis常见问题（缓存穿透、热key）

淩亂°似流年 2023-06-22 10:22 3阅读 0赞

## Redis缓存击穿问题（热key问题） ##

**场景**

key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个key在一台Redis服务器上，一台Redis服务器扛不住这么多请求。需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。

**实际场景**

实际场景：大促时，访问量暴增，很多请求都需要请求一个服务开关的 key ，这个key本来在数据库里，但是为了保证速度，将这个 key 放在了Redis中。（这个 key 相当于是一个配置，如果有配置中心，应该放在配置中心，当时是把配置放在了数据库里）

因为有几十万的请求去一台redis服务器上的这个特定 key ，导致Redis 服务器挂掉，请求又打到数据库，之后数据库也挂掉。

这个key就是热key，最终解决的方式是：通过Zookeeper建立了一个统一的配置中心，将 key 的配置拉到本地缓存中，这样大促时，就不会同时有大量请求打到一台Redis服务器上。

**解决办法**

解决热key的方法：

1.  二级缓存，就是将把热key加载到系统的JVM中，存在HashMap中，成为一个本地缓存。
2.  备份热key，把这个key，在多个redis上都存一份，不要让key走到同一台redis上。

**排查办法**

排查热key的方法：

1.  人为预测。
2.  系统估算。

人为预测

凭借业务经验，进行预估哪些是热key。比如某商品在做秒杀，那这个商品的key就可以判断出是热key。缺点很明显，并非所有业务都能预估出哪些key是热key。

系统估算

系统在操作redis之时，进行数据统计。可以加入一行代码，打日志来判断，或者是用Redis的命令。

## Redis缓存穿透问题 ##

**场景**

缓存穿透，就是如果从数据库中查出的是null，存入Redis的就也是null，然后如果有人不停的查，就相当于是不停的查数据库，（因为是null，所以跳过了或者是透过了Redis），请求的多了可能就把数据库弄崩了。

**解决办法**

解决的办法，就是在查询数据库后，判断一下，如果为null，也存进去，赋值空集合。（空集合不是null）  
可以设置这个key的存活时间短一点。

List<Coupon> list = null;
    //加缓存
    String couponCacheKey = TIME_LIMIT_LIST_KEY_DAO ;
    if (xzCacheUtil.getString(couponCacheKey) != null) { 
        //获取list，并将str转换为对象
        list = JSON.parseArray(xzCacheUtil.getString(couponCacheKey), Coupon.class);
    }
    else{ 
        //如果不存在，重新查询并存入缓存
        lList = Dao.queryInfo();
        if(list == null){ 
            list = new ArrayList<>();
        }
        xzCacheUtil.setStringEx(couponCacheKey, JSON.toJSONString(list), 5L, TimeUnit.MINUTES);
    }

## Redis缓存雪崩问题 ##

**场景**

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

**解决办法**

一般是采取不同分类 key，缓存不同周期。在同一分类中的 key，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门的key缓存时间长一些，冷门的key缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。