使用redis要注意什么

今天小編給大家分享的是使用redis要注意什么，相信很多人都不太了解，為了讓大家更加了解使用redis，所以給大家總結了以下內容，話不多說，一起往下看吧。

redis和數據庫雙寫一致性問題

分析:一致性問題是分布式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。數據庫和緩存雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白一個前提。就是如果對數據有強一致性要求，不能放緩存。我們所做的一切，只能保證最終一致性。另外，我們所做的方案其實從根本上來說，只能說降低不一致發生的概率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的數據，不能放緩存。 ----------

分析:一致性問題是分布式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。數據庫和緩存雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白一個前提。就是如果對數據有強一致性要求，不能放緩存。我們所做的一切，只能保證最終一致性。另外，我們所做的方案其實從根本上來說，只能說降低不一致發生的概率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的數據，不能放緩存。

首先，采取正確更新策略，先更新數據庫，再刪緩存。其次，因為可能存在刪除緩存失敗的問題，提供一個補償措施即可，例如利用消息隊列。

如何應對緩存穿透和緩存雪崩問題

分析:這兩個問題，說句實在話，一般中小型傳統軟件企業，很難碰到這個問題。如果有大并發的項目，流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。

回答:如下所示

緩存穿透，即黑客故意去請求緩存中不存在的數據，導致所有的請求都懟到數據庫上，從而數據庫連接異常。

解決方案:

(一)利用互斥鎖，緩存失效的時候，先去獲得鎖，得到鎖了，再去請求數據庫。沒得到鎖，則休眠一段時間重試

(二)采用異步更新策略，無論key是否取到值，都直接返回。value值中維護一個緩存失效時間，緩存如果過期，異步起一個線程去讀數據庫，更新緩存。需要做緩存預熱(項目啟動前，先加載緩存)操作。

(三)提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，比如，利用布隆過濾器，內部維護一系列合法有效的key。迅速判斷出，請求所攜帶的Key是否合法有效。如果不合法，則直接返回。

緩存雪崩，即緩存同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到數據庫上，從而導致數據庫連接異常。

解決方案:

(一)給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效。

(二)使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了。

(三)雙緩存。我們有兩個緩存，緩存A和緩存B。緩存A的失效時間為20分鐘，緩存B不設失效時間。自己做緩存預熱操作。然后細分以下幾個小點

I 從緩存A讀數據庫，有則直接返回

II A沒有數據，直接從B讀數據，直接返回，并且異步啟動一個更新線程。

III 更新線程同時更新緩存A和緩存B。

如何解決redis的并發競爭key問題

分析:這個問題大致就是，同時有多個子系統去set一個key。這個時候要注意什么呢？大家思考過么。需要說明一下，博主提前百度了一下，發現答案基本都是推薦用redis事務機制。博主不推薦使用redis的事務機制。因為我們的生產環境，基本都是redis集群環境，做了數據分片操作。你一個事務中有涉及到多個key操作的時候，這多個key不一定都存儲在同一個redis-server上。因此，redis的事務機制，十分雞肋。

回答:如下所示

(1)如果對這個key操作，不要求順序

這種情況下，準備一個分布式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做set操作即可，比較簡單。

(2)如果對這個key操作，要求順序

假設有一個key1,系統A需要將key1設置為valueA,系統B需要將key1設置為valueB,系統C需要將key1設置為valueC.

期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的順序變化。這種時候我們在數據寫入數據庫的時候，需要保存一個時間戳。假設時間戳如下

系統A key 1 {valueA  3:00}
系統B key 1 {valueB  3:05}
系統C key 1 {valueC  3:10}

那么，假設這會系統B先搶到鎖，將key1設置為{valueB 3:05}。接下來系統A搶到鎖，發現自己的valueA的時間戳早于緩存中的時間戳，那就不做set操作了。以此類推。

以上就是使用redis要注意什么的詳細內容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊！