Redis 常见使用场景与缓存问题

Redis 是一个开源的的内存数据结构存储系统，常用作数据库、缓存和消息代理。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等，具备高性能和灵活性。

将热点数据存放在内存中，作为缓存对象以加速数据的读取，减轻数据库的负担。这种方法可以显著提高应用的响应速度，尤其是在频繁访问的数据场景中。

常见缓存策略：
- LRU（Least Recently Used）：淘汰最少使用的缓存数据。
- TTL（Time To Live）：设置缓存数据的有效时间，过期后自动删除。

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。通过将会话信息存储在 Redis 中，当应用服务器不再存储用户的会话信息时，系统变得无状态。这意味着用户可以请求任意一台应用服务器，这样更容易实现高可用性和可伸缩性。

Redis会话缓存的优势：
- 持久化：Redis 提供数据持久化机制（把内存中的数据写到磁盘中去），可以在服务器重启后恢复会话数据。
- 高并发：Redis 支持高并发访问，可以处理大量的会话请求。
- 跨区域访问：多个服务器可以共享同一份会话数据，方便跨区域部署。

Redis 的列表（List）或发布/订阅功能，使得系统能够轻松实现消息队列。虽然 Redis 的 List 是一个双向链表，可以通过 LPUSH 和 RPOP 命令写入和读取消息，但在高并发和复杂场景下，使用专门的消息中间件，如 Kafka 或 RabbitMQ，通常更为合适。

通过 Redis 的有序集合（ZSet），可以实现实时排行榜。每当用户获得新的分数或积分时，只需将该用户的分数更新到有序集合中，Redis 会自动维护排名。这种方式非常高效，可以支持大规模用户的实时排名需求。

实现方式：
- 使用 ZADD 命令将用户分数添加到有序集合中。
- 使用 ZRANGE 或 ZREVRANGE 命令获取排名前 N 的用户。

缓存穿透是指客户端请求的数据在数据库中根本不存在，这样缓存永远不会生效，导致请求穿透缓存直接打到数据库，对数据库造成压力。

缓存穿透示意图

缓存空对象
- 优点：实现简单，维护方便。
- 缺点：额外消耗内存（针对这个问题一般会设置一个较短的过期时间 TTL）。
布隆过滤器
- 通过使用布隆过滤器，可以在请求到达数据库之前先检查请求的数据是否存在于数据库中，减少无效请求对数据库的压力。
- 优点：内存占用少，没有多余key
- 缺点：实现复杂，存在误判可能

缓存雪崩是指在同一时间段大量的缓存 key 同时失效或者 Redis 服务宕机，导致大量请求直接到达数据库，造成数据库压力过大甚至宕机。这里与缓存击穿的区别在于，缓存击穿是指并发查同一条缓存 key 过期的数据，而缓存雪崩是缓存中大量不同数据同时过期，导致许多请求查不到数据，进而查数据库。

缓存雪崩示意图

缓存击穿问题也叫热点 key 问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的 key 突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

缓存击穿示意图

互斥锁
- 优点：
  - 没有额外的内存消耗
  - 保证了数据的一致性
  - 实现简单
- 缺点：
  - 线程需要等待，性能受影响
  - 可能有死锁的风险
逻辑过期：
- 优点：线程无需等待，性能较好
- 缺点：
  - 不保证一致性
  - 有额外的内存消耗
  - 实现复杂