项目中为什么要使用redis

项目中为什么要使用redis

优点
1,纯内存操作
2，单线程操作，避免了频繁的上下文切换
3，采用了非阻塞I/O多路复用机制
4，性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
5，丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

对于变动较少的数据，或者查询时间比较长的数据，我们可以将查询结果缓存到redis，这样请求就能够迅速响应，特别是秒杀系统，在这种高并发情况下，可以有效缓解数据库压力
主从分离模式时代，在redis的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

常见问题
1，redis缓存如何同数据库数据保持一致
2，缓存雪崩问题，
3，缓存击穿问题
4，缓存穿透问题
5，缓存的并发竞争问题
6，缓存预热
7，缓存更新
8，缓存降级

redis缓存如何同数据库数据保持一致

一致性问题分为最终一致性和强一致性，数据库和花村双写数据，比如会带来数据一致性问题，如果对数据有强一致性要求，那么不加以放入缓存，redis只能保证最终一致性

缓存雪崩问题

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。
解决方案：
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
设置热点数据永远不过期。

缓存击穿问题

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
解决方案：
设置热点数据永远不过期。
加互斥锁。

缓存穿透问题

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为 id 为“-1”的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
解决方案：
接口层增加校验，如用户鉴权校验，id 做基础校验，id<=0 的直接拦截；
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将 key-value 对写为 key-null，缓存有效时间可以设置短点，如 30 秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个 id 暴力攻击。

缓存的并发竞争问题

就是多客户端同时并发写一个key，可能本来应该先先到的数据后到了，导致数据库版本错了，或者是多客户端同时获取一个key，修改值之后在写回去，只要顺序错了，数据就错了
解决方案：
在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。
把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。
这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。

缓存预热

缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决思路：
1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
3、定时刷新缓存；

缓存更新

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：
（1）定时去清理过期的缓存；
（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。
降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
以参考日志级别设置预案：
（1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
（2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
（3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。