年薪50W-Redis系列-第二篇缓存设计与性能优化

缓存穿透

查询一个根本不存在的数据。

解决：将同样找不到的id以value为null放到缓存，还可以用布隆过滤器

缓存失效

同一时间大批缓存数据失效，导致系统新能压力过高

解决：缓存失效时间错开，失效时间设定：int expireTime = new Random().nextInt(300) + 300;

缓存雪崩

缓存层支撑不住或者宕掉后，流量会像奔跑的野牛一样打向后端。

预防和解决：

1）保证缓存层服务高可用。比如使用集群

2）依赖隔离组件为后端限流并降级。比如使用Hystrx限流降级

3）提前演练。在演练时发现问题做一些预案

热点缓存key重建优化

使用redis的情况下利用锁机制，只让第一件去查询后端，其他的让其sleep，然后从缓存取。

开发规范和性能优化

一 键值设计

1.key名设计

1）以业务名或者数据库名字为前缀，用冒号分隔。

trade：order：1

2）简洁

保证语义前提下控制key长度，当key较多时，内存占用

user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u：{uid}：fr：m：{mid}

3）强制：不要包含特殊字符

反例：空格 换行 当双引号以及其他转义字符

2.value设计

1）强制：拒绝bigkey

redis中一个字符串最大512mb，字符串类型：一般认为超过10KB就是bigkey。非字符串：哈希 列表 集合 有序集合 他们的big体现在元素个数太多

一般来说，string类型控制在10KB以内，hash list set zset 元素个数不要超过5000.

非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan sscan zsan方式徐徐删除，同时要防止bigkey过期时间自动删除问题

优化思想

1.分拆

2.选择适合的数据类型

3.使用批量操作命令

4.使用管道pipeline

三 客户端使用

连接池参数含义