redis使用要注意什麼

redis使用要注意的問題主要如下：

redis和資料庫雙寫一致性問題（建議學習：Redis視頻教程）

分析:一致性問題是分散式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白一個前提。就是如果對資料有強一致性要求，不能放快取。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機率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的數據，不能放快取。 ----------

分析:一致性問題是分散式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白一個前提。就是如果對資料有強一致性要求，不能放快取。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機率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的數據，不能放快取。

首先，採取正確更新策略，先更新資料庫，再刪除快取。其次，因為可能存在刪除快取失敗的問題，提供一個補償措施即可，例如利用訊息佇列。

如何處理快取穿透和快取雪崩問題

分析:這兩個問題，說句實在話，一般中小型傳統軟體企業，很難碰到這個問題。如果有大並發的項目，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

快取穿透，即駭客故意去請求快取中不存在的數據，導致所有的請求都懟到資料庫上，從而資料庫連接異常。

解決方案:

(一)利用互斥鎖，快取失效的時候，先去取得鎖，得到鎖了，再去請求資料庫。沒被鎖，則休眠一段時間重試

(二)採用非同步更新策略，無論key是否取到值，都直接回傳。 value值中維護一個快取失效時間，快取如果過期，異步起一個執行緒去讀資料庫，更新快取。需要做快取預熱(項目啟動前，先載入快取)操作。

(三)提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，例如，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。

快取雪崩，也就是快取相同時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到資料庫上，導致資料庫連線異常。

解決方案:

(一)給予快取的失效時間，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。快取A的失效時間為20分鐘，快取B不設失效時間。自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點

I 從快取A讀取資料庫，有則直接返回

#II A沒有數據，直接從B讀數據，直接返回，並且異步啟動一個更新執行緒。

III 更新執行緒同時更新快取A和快取B。

如何解決redis的並發競爭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。這個時候要注意什麼呢？大家思考過麼。要說明一下，部落客提前百度了一下，發現答案基本上都是推薦用redis事務機制。部落客不建議使用redis的事務機制。因為我們的生產環境，基本上都是redis叢集環境，做了資料分片作業。你一個事務中有牽涉到多個key操作的時候，這多個key不一定都儲存在同一個redis-server上。因此，redis的事務機制，十分雞肋。

回答:如下圖

(1)如果對這個key操作，不要求順序

這種情況下，準備一個分散式鎖，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設為valueA,系統B需要將key1設為valueB,系統C需要將key1設定為valueC.

期望依照key1的value值依照valueA–>valueB–>valueC的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候，需要保存一個時間戳記。假設時間戳如下

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

那麼，假設這會系統B先搶到鎖，將key1設定為{valueB 3:05}。接下來系統A搶到鎖，發現自己的valueA的時間戳早於快取中的時間戳，那就不做set操作了。以此類推。

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