Redis 十三 一些问题

Redis删除机制

1.定期删除，每隔100ms去随机查3个设置了生存时间的key，如果过期，就删除；

2.惰性删除，当有人查看一个设置了生存时间的key时，检查是否过期，过期则删除。

 

Redis淘汰机制

在Redis内存满了的时候，如果再加入新的key，会开启淘汰机制。

volatile-lru：在设置了生存时间的key中，干掉一个最近最少使用的，类似有个队列，一个key被用过了，就排到后面去，淘汰的时候就会比较靠后找到它，最推荐。

allkeys-lru：在所有的key中，干掉一个最近最少使用的。

allkeys-lfu：在设置了生存时间的key中，干掉一个最近最少频次使用的，类似记录使用频率，频率少的，哪怕最近刚用过，也可能被淘汰。

allkeys-lfu：在所有的key中，干掉一个最近最少频次使用的。

volatile-random：在设置了生存时间的key中，随机干掉一个，简直离谱。

allkeys-random：在所有的key中，随机干掉一个，更加离谱。

volatile-ttl：在设置了生存时间的key中，干掉一个剩余时间最少的。

noeviction：直接报错，默认的机制。

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设置淘汰机制

maxmemory-policy noeviction

设置最大内存

maxmemory 1024000000

 

Redis缓存问题

缓存穿透：查询的数据，Redis和数据库中都没有，这样大量的查询，会导致redis和数据库都宕机。

　　　　　1.如果是通过id查询，id是自增的，可以首先在业务上排除小于0，然后将数据库中id的最大值放到redis中，查询时比较一下，超出这个值，根本不用查；

　　　　　2.如果id不是整形，可以将全部的id放到set中，在查询前去set中查看一下，有才查；

　　　　　3.限制某个高频次访问ip的访问次数，甚至拉入黑名单。

 

缓存击穿：在一个热点缓存正好过期的时候，大量访问突然来访，于是只能去访问数据库，造成数据库宕机。

　　　　　1.在访问缓存中没有的时候，添加一个锁，只让几个请求去访问数据库，然后新增该缓存，分布式锁可以解决该问题；

　　　　     2.去掉热点缓存的生存时间，不推荐。

 

缓存雪崩：当大量缓存（未必是热点缓存）同时到期时，大量请求同时访问数据库，导致宕机。

　　　　    1.将缓存的生存时间设置成不一样的，避免同时到期。

 

缓存倾斜：大量热点数据都在一台redis节点上，导致无法承受。

　　　　　1.给这个节点加主从。