Redis緩存設計及常見問題
緩存能夠有效地加速應用的讀寫速度，同時也可以降低后端負載，對日常應用的開發至關重要。下面會介紹緩存使用技巧和設計方案，包含如下內容：緩存的收益和成本分析、緩存更新策略的選擇和使用場景、緩存粒度控制法、穿透問題優化、無底洞問題優化、雪崩問題優化、熱點key重建優化。
緩存的收益和成本分析
下圖左側為客戶端直接調用存儲層的架構，右側為比較典型的緩存層+存儲層架構。
緩存加入后帶來的收益和成本。
收益：
①加速讀寫：因為緩存通常都是全內存的，而存儲層通常讀寫性能不夠強悍（例如MySQL），通過緩存的使用可以有效地加速讀寫，優化用戶體驗。
②降低后端負載：幫助后端減少訪問量和復雜計算（例如很復雜的SQL語句），在很大程度降低了后端的負載。
成本：
①數據不一致性：緩存層和存儲層的數據存在着一定時間窗口的不一致性，時間窗口跟更新策略有關。
②代碼維護成本：加入緩存后，需要同時處理緩存層和存儲層的邏輯，增大了開發者維護代碼的成本。
③運維成本：以Redis Cluster為例，加入后無形中增加了運維成本。緩存的使用場景基本包含如下兩種：
①開銷大的復雜計算：以MySQL為例子，一些復雜的操作或者計算（例如大量聯表操作、一些分組計算），如果不加緩存，不但無法滿足高並發量，同時也會給MySQL帶來巨大的負擔。
②加速請求響應：即使查詢單條后端數據足夠快（例如select*from tablewhere id=），那么依然可以使用緩存，以Redis為例子，每秒可以完成數萬次讀寫，並且提供的批量操作可以優化整個IO鏈的響應時間。
緩存更新策略
緩存中的數據會和數據源中的真實數據有一段時間窗口的不一致，需要利用某些策略進行更新，下面會介紹幾種主要的緩存更新策略。
①LRU/LFU/FIFO算法剔除：剔除算法通常用於緩存使用量超過了預設的最大值時候，如何對現有的數據進行剔除。例如Redis使用maxmemory-policy這個配置作為內存最大值后對於數據的剔除策略。
②超時剔除：通過給緩存數據設置過期時間，讓其在過期時間后自動刪除，例如Redis提供的expire命令。如果業務可以容忍一段時間內，緩存層數據和存儲層數據不一致，那么可以為其設置過期時間。在數據過期后，再從真實數據源獲取數據，重新放到緩存並設置過期時間。例如一個視頻的描述信息，可以容忍幾分鍾內數據不一致，但是涉及交易
方面的業務，后果可想而知。
③主動更新：應用方對於數據的一致性要求高，需要在真實數據更新后，立即更新緩存數據。例如可以利用消息系統或者其他方式通知緩存更新。
三種常見更新策略的對比：
有兩個建議：
①低一致性業務建議配置最大內存和淘汰策略的方式使用。②高一致性業務可以結合使用超時剔除和主動更新，
這樣即使主動更新出了問題，也能保證數據過期時間后刪除臟數據。
緩存粒度控制
緩存粒度問題是一個容易被忽視的問題，如果使用不當，可能會造成很多無用空間的浪費，網絡帶寬的浪費，代碼通用性較差等情況，需要綜合數據通用性、空間占用比、代碼維護性三點進行取舍。
緩存比較常用的選型，緩存層選用Redis，存儲層選用MySQL。
假如我現在需要對視頻的信息做一個緩存，也就是需要對select * from video where id=?的每個id在redis里做一份緩存，這樣cache層就可以幫助我抗住很多的訪問量（注：這里不討論一致性和架構等等問題，只討論緩存的粒度問題）。
我們假設視頻表有100個屬性（這個真有，有些人可能難以想象），那么問題來了，需要緩存什么維度呢，也
就是有兩種選擇吧：
catch(id)=select * from video where id=#id catch(id)=select importantColumn1, importantColumn2 .. importantColumnN from video where id=#id 12
其實這個問題就是緩存粒度問題，我們在緩存設計應該佮預估和考慮呢？下面我們將從通用性、空間、代碼維護三個角度進行說明。
全部數據和部分數據比較
如果單從通用性上看、全部數據是最優秀的，但是有個問題就是是否有必要緩存全部數據，任 務以后會有這樣的需求，但是從經驗上看除了非常重要的信息，哪些不重要的字段基本不會再綉球里出現，也就是說着中通用性，通常都是想象出來的。太多人覺得通用性是最重要的。vid拿一些基本信息，回想專輯明星，於是加了全局的，通用性很重要，但是要想清楚。通用性
空間占用：很顯然，緩存全部數據，會占用大量的內存，有人會說，不就費一點內存嗎，能有多少錢？而且已經有人習慣了把緩存當做下水道來使用，什么都框框的往里面放，但是我這里要說內存並不是免費的，可以說是很珍貴的資源。instagram21->4G的例子就說明了這個道理，好的程序員可以幫助公司節約大量的資源。
代碼維護：代碼維護性，全部數據的優勢更加明顯，而部分數據一旦要加新字段就會修改代碼，而且還需要對原來的數據進行刷新。
總結：緩存粒度問題是一個容易被忽視的問題，如果使用不當，可能會造成很多無用空間的浪費，可能會造成網絡帶寬的浪費，可能會造成代碼通用性較差等情況，必須學會綜合數據通用性、空間占用比、代碼維護性 三點評估取舍因素權衡使用。
緩存穿透
緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，緩存層和存儲層都不會命中，通常出於容錯的考慮，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存層。
通常可以在程序中分別統計總調用數、緩存層命中數、存儲層命中數，如果發現大量存儲層空命中，可能就是出現了緩存穿透問題。造成緩存穿透的基本原因有兩個。第一，自身業務代碼或者數據出現問題，第二，一些惡意攻擊、爬蟲等造成大量空命中。下面我們來看一下如何解決緩存穿透問題。
1.緩存空對象：如圖下所示，當第2步存儲層不命中后，仍然將空對象保留到緩存層中，之后再訪問這個數據將會從緩存中獲取，這樣就保護了后端數據源。
緩存空對象會有兩個問題：第一，空值做了緩存，意味着緩存層中存了更多的鍵，需要更多的內存空間（如果是攻擊，問題更嚴重），比較有效的方法是針對這類數據設置一個較短的過期時間，讓其自動剔除。第二，緩存層和存儲層的數據會有一段時間窗口的不一致，可能會對業務有一定影響。例如過期時間設置為5分鍾，如果此時存儲層添加了這個數據，那此段時間就會出現緩存層和存儲層數據的不一致，此時可以利用消息系統或者其他方式清除掉緩存層中的空對象。
2.布隆過濾器攔截
如下圖所示，在訪問緩存層和存儲層之前，將存在的key用布隆過濾器提前保存起來，做第一層攔截。例如：一個推薦系統有4億個用戶id，每個小時算法工程師會根據每個用戶之前歷史行為計算出推薦數據放到存儲層中，但是最新的用戶由於沒有歷史行為，就會發生緩存穿透的行為，為此可以將所有推薦數據的用戶做成布隆過濾器。如果布隆過濾器認為該用戶id不存在，那么就不會訪問存儲層，在一定程度保護了存儲層。
緩存空對象和布隆過濾器方案對比
無底洞優化
為了滿足業務需要可能會添加大量新的緩存節點，但是發現性能不但沒有好轉反而下降了。 用一句通俗的話解釋就是，更多的節點不代表更高的性能，所謂“無底洞”就是說投入越多不一定產出越多。但是分布式又是不可以避免的，因為訪問量和數據量越來越大，一個節點根本抗不住，所以如何高效地在分布式緩存中批量操作是一個難點。
無底洞問題分析：
①客戶端一次批量操作會涉及多次網絡操作，也就意味着批量操作會隨着節點的增多，耗時會不斷增大。
②網絡連接數變多，對節點的性能也有一定影響。
如何在分布式條件下優化批量操作？我們來看一下常見的IO優化思路：
命令本身的優化，例如優化SQL語句等。
減少網絡通信次數。
降低接入成本，例如客戶端使用長連/連接池、NIO等。
這里我們假設命令、客戶端連接已經為最優，重點討論減少網絡操作次數。下面我們將結合Redis Cluster的一些特性對四種分布式的批量操作方式進行說明。
①串行命令：由於n個key是比較均勻地分布在Redis Cluster的各個節點上，因此無法使用mget命令一次性獲取，所以通常來講要獲取n個key的值，最簡單的方法就是逐次執行n個get命令，這種操作時間復雜度較高，它的操作時間=n次網絡時間+n次命令時間，網絡次數是n。很顯然這種方案不是最優的，但是實現起來比較簡單。
②串行IO：Redis Cluster使用CRC16算法計算出散列值，再取對16383的余數就可以算出slot值，同時Smart客戶端會保存slot和節點的對應關系，有了這兩個數據就可以將屬於同一個節點的key進行歸檔，得到每個節點的key子列表，之后對每個節點執行mget或者Pipeline操作，它的操作時間=node次網絡時間+n次命令時間，網絡次數是node的個數，整個過程如下圖所示，很明顯這種方案比第一種要好很多，但是如果節點數太多，還是有一定的性能問題。
③並行IO：此方案是將方案2中的最后一步改為多線程執行，網絡次數雖然還是節點個數，但由於使用多線程網絡時間變為O（1），這種方案會增加編程的復雜度。
④hash_tag實現：Redis Cluster的hash_tag功能，它可以將多個key強制分配到一個節點上，它的操作時間=1次網絡時間+n次命令時間。
四種批量操作解決方案對比
雪崩優化
由於緩存層承載着大量請求，有效地保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，於是所有的請求都會達到存儲層，存儲層的調用量會暴增，造成存儲層也會級聯宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行着手：
- 保證緩存層服務高可用性。如果緩存層設計成高可用的，即使個別節點、個別機器、甚至是機房宕掉，依然可以提供服務，例如前面介紹過的Redis Sentinel和Redis Cluster都實現了高可用。
- 依賴隔離組件為后端限流並降級。在實際項目中，我們需要對重要的資源（例如Redis、MySQL、HBase、外部接口）都進行隔離，讓每種資源都單獨運行在自己的線程池中，即使個別資源出現了問題，對其他服務沒有影響。但是線程池如何管理，比如如何關閉資源池、開啟資源池、資源池閥值管理，這些做起來還是相當復雜的。
- 提前演練。在項目上線前，演練緩存層宕掉后，應用以及后端的負載情況以及可能出現的問題，在此基礎上做一些預案設。
熱點key重建優化
開發人員使用“緩存+過期時間”的策略既可以加速數據讀寫，又保證數據的定期更新，這種模式基本能夠滿足絕大部分需求。但是有兩個問題如果同時出現，可能就會對應用造成致命的危害：
當前key是一個熱點key（例如一個熱門的娛樂新聞），並發量非常大。
重建緩存不能在短時間完成，可能是一個復雜計算，例如復雜的SQL、多次IO、多個依賴等。在緩存失效的瞬間，有大量線程來重建緩存，造成后端負載加大，甚至可能會讓應用崩潰。
要解決這個問題也不是很復雜，但是不能為了解決這個問題給系統帶來更多的麻煩，所以需要制定如下目標：
減少重建緩存的次數
數據盡可能一致
較少的潛在危險
①互斥鎖：此方法只允許一個線程重建緩存，其他線程等待重建緩存的線程執行完，重新從緩存獲取數據即可，整個過程如圖所示。
②永遠不過期
永遠不過期”包含兩層意思： 從緩存層面來看，確實沒有設置過期時間，所以不會出現熱點key過期后產生的問題，也就是“物理”不過期。 從功能層面來看，為每個value設置一個邏輯過期時間，當發現超過邏輯過期時間后，會使用單獨的線程去構建緩存。
從實戰看，此方法有效杜絕了熱點key產生的問題，但唯一不足的就是重構緩存期間，會出現數據不一致的情況，這取決於應用方是否容忍這種不一致。
兩種熱點key的解決方法