Redis生产场景问题以及解决方案

本篇内容介绍了“redis生产场景问题以及解决方案”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1、缓存穿透
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑，
如果从存储 层查不到数据则不写入缓存层。 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。
造成缓存穿透的基本原因有两个：
第一， 自身业务代码或者数据出现问题。
第二， 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。
解决方案
1-1、缓存空对象
1-2、布隆过滤器

2、缓存失效
比如在管理后台批量设置了大量的缓存数据，那么在某个时间大量的key在相同的时间同时失效，这样大量来自用户端的请求就会直接请求到数据库层，造成数据库端瞬间压力增大，这种情况即为缓存失效。
解决方案：在批量设置key时，过期时间通过随机时间的方式来设置，可以避免这种问题的发生

3、读写不一致解决方案
（1）并发量小，或者是用户想关的数据基本不会有并发，设置过期时间即可
（2）利用分布式锁解决读写不一致的问题
    Redisson readWriteLock、读读不互斥，读写互斥
（3）canal中间件方案
    利用canal中间件，可以解决读写不一致的问题，程序只需关注缓存或数据库自身即可，同步的事情交给中间件canal来完成

5、通过连接池方式访问redis，提高访问效率
示例代码-->
https://gitee.com/ggkt/java-base/blob/master/src/com/ggkt/redis/RedisPool.java
6、连接池预热
示例代码->
https://gitee.com/ggkt/java-base/blob/master/src/com/ggkt/redis/RedisPoolPreLoad.java
如果系统有大量并发，为了提交redis效率，客户端可以提前将redis连接预热到连接池，规避瞬间redis访问的压力
7、过期key清除原理
（1）、被动删除，key过期了并不会自动清除，过期时间后有访问了才会清除
（2）、主动删除，redis会定期淘汰过期key;
（3）、超过maxmemory也会触发清理策略
8、主动删除策略
主动清理策略在Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了 2 种策 略，总共8种：
8-1、设置了过期时间的key的删除
（1）volatile-ttl：按照过期时间先后删除
（2）volatile-random：按照过期时间随机删除
（3）volatile-lru：按照过期时间lru随机删除
（4）volatile-lfu：按照过期时间lfu随机删除
8-2、针对所有的key的删除
（5） allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据。
（6）allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。
（7）allkeys-lfu：使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。
8-3、不处理
（8） noeviction：不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息"(error)
    OOM command not allowed when used memory"，此时Redis只响应读操作。

9、最大内存设置
生产环境一定要设置最大内存，否则，如果如果内存数据超过了物理内存
则会使用swap分区进行内存的存储，这样增加了磁盘io读写、数据交换，大大降低服务及服务器性能。
而设置了最大内存就会内存达到一定的值就会触发redis的内存清理机制，可以保证redis的效率

10、模拟程序打爆你的redis

“Redis生产场景问题以及解决方案”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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