Redis常见问题及解决方案（redis常见问题及解决方案有哪些）
mhr18 2024-11-01 12:17 25 浏览 0 评论
6.0新特性
redis多线程
redis命令执行是单线程的，其它一些操作是多线程的
客户端缓存
服务端的数据发生变化时，通知客户端将缓存数据消除，获取最新的
可以设置用户权限
比如用户名，一些命令的权限
缓存穿透
例如一些首页，大批量的请求访问没有被缓存的数据，直接跳过系统设计的多级缓存，直达后台数据库
解决：
1.首次访问在没有缓存的数据缓存起来，下次请求则直接访问缓存
2.利用布隆过滤器
缓存失效（击穿）
比如：大批量的key同时缓存的，则失效时间相同，当失效时刻，大批量的请求这些key，就大量请求数据库
解决：
失效时间不要设置成一致的，要有一定的时间间隔
缓存雪崩
缓存设计不合理-->缓存崩-->数据库崩-->系统崩-->雪崩式的连带反应
解决：
缓存高可用，哨兵或集群架构，熔断降级
布隆过滤器
类似于bitmap，一个key经过几次不一样的hash运算，将每次得到的对应槽位置为1，下次获取key时，经过几次hash运算，只要有一次结果是0，则认为key不存在。
优点：
占用空间少，一个bit为一个槽位，存储的信息量很大
这种方法应用于缓存命中率比较低，数据相对固定，数据比较大的场景使用，代码维护较为复杂
缓存与数据库双写不一致
线程1写完库，还没来得及更新缓存，这时线程2写完库且更新缓存完成，接下来线程1更新缓存完成，造成数据库是线程2的值，缓存是线程1的值
数据库和缓存读写不一致
假如去读的时候在更新缓存，写的时候删除缓存，也存在问题
写数据库和删除数据库的时间在另一个线程查询和更新缓存之间，此时数据库是线程2的值，缓存是线程1的值。
解决：
都是小概率事件，可以强制设置缓存失效时间
如果要求强一致性，可以使用分布式读写锁（redission），保证读多写少的时候不影响读的性能。
读多写少的情况又要求一致性，建议不要用缓存，放入缓存中的应该是对数据的实时性和一致性要求不高的，如果既要求一致性，又要求有缓存，势必会增系统的复杂性。
个别情况：下单减库存，是读多写少，为减少数据库的压力，将redis缓存作为主库来使用，定时向数据库同步库存数据
读写锁：
查缓存的时候加读锁，不影响其它线程的读，当有线程写的时候，则等待读锁释放，写的时候加写锁，其它线程读或写都等待
Redis连接池：
参数 | 意义 | 说明 |
maxTotal | 最大连接数 | 连接池能开辟的最大连接数 |
maxIdle | 最大允许空闲连接数 | 最多保留这些连接，超过这些，释放其余的空闲连接，需要的时候再重新申请连接 |
mixIdle | 最小允许空闲连接数 | 最少保留这些连接数 |
一般使用maxTotal和maxIdle就可以
minIdle，只有手动释放空间连接，才起到作用
最大连接数的设置：假如一条命令执行需要1ms，则一个连接 支持1000QPS，如果需要10000QPS，则需要10连接（理论值一般要比这大一点）
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