Redis 缓存设计
缓存穿透、击穿、雪崩的成因与应对，Cache-Aside 与一致性，大 key 热 key，过期与淘汰策略。
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）：
「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：
allkeys-lru/volatile-lru：最近最少使用allkeys-lfu/volatile-lfu：最不经常使用volatile-ttl：优先淘汰即将过期者noeviction：不淘汰，写报错（默认）
缓存场景通常选 allkeys-lru 或 allkeys-lfu，并为关键数据设置合理 TTL，结合抖动避免雪崩。