缓存 on 追风笔记

Redis 缓存设计

Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 +0000

引入缓存能显著降低数据库压力，但设计不当会引入穿透、击穿、雪崩等经典问题。下面逐一拆解成因与对策。

三大经典问题

缓存穿透：查询不存在的数据，缓存与数据库都查不到，请求每次都打到 DB。应对：缓存空值（短过期）、布隆过滤器拦截非法 key。
缓存击穿：某个热点 key 过期瞬间，大量并发同时回源 DB。应对：互斥锁（只放一个线程重建）、逻辑过期（异步刷新）、热点 key 不过期。
缓存雪崩：大量 key 同一时刻集中失效，或 Redis 整体不可用，DB 被冲垮。应对：过期时间加随机抖动、多级缓存、Redis 高可用（哨兵/集群）。

Cache-Aside 与一致性

最常用的是 Cache-Aside（旁路缓存）：

读: 先读缓存 -> 命中返回; 未命中读 DB -> 写入缓存
写: 先更新 DB -> 再删除缓存 (而非更新缓存)

「先更新 DB 再删缓存」可降低并发下读到旧值的概率；极端不一致可通过延迟双删或订阅 binlog（如 Canal）补偿。注意：不要盲目「更新缓存」，否则并发写可能产生脏数据。

大 key 与热 key

大 key：如包含百万元素的 hash/list，删除或序列化会阻塞主线程。应对：拆分、分批删除（unlink）、定期清理。
热 key：单个 key 访问极高，单节点成为瓶颈。应对：本地缓存副本、key 打散到多个副本、Redis 集群分片。

过期与淘汰策略

Redis 提供主动 + 惰性两种过期删除，内存不足时按 maxmemory-policy 淘汰：