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1.什么是缓存？

• Redis 最主要的用途,三个方面:
• 1.存储数据(内存数据库)
• 2.缓存 【redis 最常用的场景】
• 3.消息队列【很少见】
• 缓存 (cache) 是计算机中的⼀个经典的概念. 在很多场景中都会涉及到.
• 核⼼思路就是把⼀些常⽤的数据放到触⼿可及(访问速度更快)的地⽅, ⽅便随时读取.
• 
• 速度快的设备,可以作为速度慢的设备的缓存
  最常见的是, 使用 内存 作为 硬盘【硬盘也可以作为网络的缓存浏览器的缓存】【浏览器通过 http/https 从服务器【网络】上获取到数据(html, css,js,图片,视频,音频,字体......) 并进行展示】 的缓存.(redis 定位)
• 缓存能够有意义~~二八定律。
• 缓存速度虽然快,但是空间小,
• 20% 的数据, 可以应对 80% 的请求

2.使用redis作为mysql的缓存

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• 因为 mysql 等数据库,效率比较低,所以承担的并发量就有限.一旦请求数量多了,数据库的压力就会很大,甚至很容易就宕机了
• 服务器每次处理一个请求,一定都要消耗一些硬件资源(cpu, 内存, 硬盘, 网络...)任意一种资源的消耗超出了机器能提供的上限,机器就很容易出现故障了.
• 如何提高 mysql 能承担的并发量?(客观需求)
• 1.开源: 引入更多的机器, 构成数据库集群,
• 2.节流: 引入缓存, 就是典型的方案,把一些频繁读取的热点数据,保存到缓存上
  后续在查询数据的时候,如果缓存中已经存在了,就不再访问 mysql 了
• 

3.缓存更新策略

1) 定期⽣成

每隔⼀定的周期(⽐如⼀天/⼀周/⼀个⽉), 对于访问的数据频次进⾏统计. 挑选出访问频次最⾼的前 N% 的数据.

以搜索引擎为例.

⽤⼾在搜索引擎中会输⼊⼀个 "查询词", 有些词是属于⾼频的, ⼤家都爱搜(鲜花, 蛋糕, 同城交

友, 不孕不育...). 有些词就属于低频的, ⼤家很少搜.

搜索引擎的服务器会把哪个⽤⼾什么时间搜了啥词, 都通过⽇志的⽅式记录的明明⽩⽩. 然后

每隔⼀段时间对这期间的搜索结果进⾏统计 (⽇志的数量可能⾮常巨⼤, 这个统计的过程可能

需要使⽤ hadoop 或者 spark 等⽅式完成). 从⽽就可以得到 "⾼频词表" .

这种做法实时性较低. 对于⼀些突然情况应对的并不好.

⽐如春节期间, "春晚" 这样的词就会成为⾮常⾼频的词. ⽽平时则很少会有⼈搜索 "春晚"

2) 实时⽣成

先给缓存设定容量上限(可以通过 Redis 配置⽂件的 maxmemory 参数设定).

接下来把⽤⼾每次查询:

• 如果在 Redis 查到了, 就直接返回.

• 如果 Redis 中不存在, 就从数据库查, 把查到的结果同时也写⼊ Redis.

如果缓存已经满了(达到上限), 就触发缓存淘汰策略, 把⼀些 "相对不那么热⻔" 的数据淘汰掉.

按照上述过程, 持续⼀段时间之后 Redis 内部的数据⾃然就是 "热⻔数据" 了.

通⽤的淘汰策略主要有以下⼏种:

下列策略并⾮局限于 Redis, 其他缓存也可以按这些策略展开.

FIFO (First In First Out) 先进先出

把缓存中存在时间最久的 (也就是先来的数据) 淘汰掉.

LRU (Least Recently Used) 淘汰最久未使⽤的

记录每个 key 的最近访问时间. 把最近访问时间最⽼的 key 淘汰掉.

LFU (Least Frequently Used) 淘汰访问次数最少的

记录每个 key 最近⼀段时间的访问次数. 把访问次数最少的淘汰掉.

Random 随机淘汰

从所有的 key 中抽取幸运⼉被随机淘汰掉.

4.缓存使用注意事项

• 关于缓存预热 (Cache preheating)

• 什么是缓存预热
• 使⽤ Redis 作为 MySQL 的缓存的时候, 当 Redis 刚刚启动, 或者 Redis ⼤批 key 失效之后, 此时由于Redis ⾃⾝相当于是空着的, 没啥缓存数据, 那么 MySQL 就可能直接被访问到, 从⽽造成较⼤的压⼒.
• 因此就需要提前把热点数据准备好, 直接写⼊到 Redis 中. 使 Redis 可以尽快为 MySQL 撑起保护伞.
• 热点数据可以基于之前介绍的统计的⽅式⽣成即可. 这份热点数据不⼀定⾮得那么 "准确", 只要能帮助 MySQL 抵挡⼤部分请求即可. 随着程序运⾏的推移, 缓存的热点数据会逐渐⾃动调整, 来更适应当前情况.

• 关于缓存穿透 (Cache penetration)

• 什么是缓存穿透?
• 访问的 key 在 Redis 和 数据库中都不存在. 此时这样的 key 不会被放到缓存上, 后续如果仍然在访问该 key, 依然会访问到数据库.
• 这就会导致数据库承担的请求太多, 压⼒很⼤.
• 这种情况称为 缓存穿透.

•  为何产⽣?

• 原因可能有⼏种:
• • 业务设计不合理. ⽐如缺少必要的参数校验环节, 导致⾮法的 key 也被进⾏查询了.
• • 开发/运维误操作. 不⼩⼼把部分数据从数据库上误删了.
• • ⿊客恶意攻击.

• 如何解决?

• • 针对要查询的参数进⾏严格的合法性校验. ⽐如要查询的 key 是⽤⼾的⼿机号, 那么就需要校验当前
• key 是否满⾜⼀个合法的⼿机号的格式.
• • 针对数据库上也不存在的 key , 也存储到 Redis 中, ⽐如 value 就随便设成⼀个 "". 避免后续频繁访
• 问数据库.
• • 使⽤布隆过滤器先判定 key 是否存在, 再真正查询.

• 关于缓存雪崩 (Cache avalanche)

• 什么是缓存雪崩
• 短时间内⼤量的 key 在缓存上失效, 导致数据库压⼒骤增, 甚⾄直接宕机.
• 本来 Redis 是 MySQL 的⼀个护盾, 帮 MySQL 抵挡了很多外部的压⼒. ⼀旦护盾突然失效了, MySQL ⾃⾝承担的压⼒骤增, 就可能直接崩溃.

  • 为何产⽣?
  • ⼤规模 key 失效, 可能性主要有两种:
  • • Redis 挂了.
  • • Redis 上的⼤量的 key 同时过期.
  • 为啥会出现⼤量的 key 同时过期?
  • 这种和可能是短时间内在 Redis 上缓存了⼤量的 key, 并且设定了相同的过期时间.
  • 如何解决?

  • • 部署⾼可⽤的 Redis 集群, 并且完善监控报警体系.
  • • 不给 key 设置过期时间 或者 设置过期时间的时候添加随机时间因⼦

• 

5.小结

1.缓存基本概念
2. 如何使用 redis 作为缓存
3.缓存更新策略 =>redis 内存淘汰机制,
4. 缓存使用的注意事项 [重点]