印刻数据库

外观

MySQL Redis缓存策略 ​

缓存架构设计 ​

缓存层级划分 ​

  • 本地缓存：应用服务器本地缓存，如Ehcache、Caffeine，适合热点数据和只读数据
  • 分布式缓存：Redis集群，适合跨服务器共享数据和需要持久化的缓存
  • MySQL查询缓存：MySQL内置查询缓存，在高并发场景下性能不佳，MySQL 8.0已移除

缓存拓扑结构 ​

  • 单节点Redis：适用于开发环境和小型应用
  • 主从复制Redis：提供高可用性，主节点写，从节点读
  • Redis Cluster：提供分布式存储和自动分片，适合大规模应用
  • Redis Sentinel：实现Redis高可用，自动故障转移

缓存策略设计 ​

缓存数据分类 ​

  • 静态数据：配置信息、字典表数据，缓存有效期长
  • 准静态数据：用户信息、商品基本信息，缓存有效期适中
  • 动态数据：订单数据、实时统计数据，缓存有效期短或实时更新

缓存更新策略 ​

1. 主动更新（Write Through） ​

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# 主动更新流程
1. 应用先更新MySQL数据库
2. 成功后立即更新Redis缓存
3. 返回操作结果

# 优点：缓存与数据库强一致
# 缺点：写操作延迟增加，可能导致频繁更新缓存

2. 延迟更新（Write Behind） ​

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# 延迟更新流程
1. 应用先更新Redis缓存
2. Redis异步批量更新到MySQL
3. 返回操作结果

# 优点：写操作性能高，适合高并发写入场景
# 缺点：存在数据丢失风险，需要额外的持久化机制

3. 失效更新（Cache Aside） ​

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# 失效更新流程
1. 读取数据时，先查询Redis
2. 如果Redis存在，直接返回
3. 如果Redis不存在，查询MySQL
4. 将MySQL结果写入Redis，设置过期时间
5. 返回结果

# 写操作时：
1. 更新MySQL数据库
2. 删除Redis缓存

# 优点：实现简单，适合大多数场景
# 缺点：存在短暂的数据不一致窗口

缓存失效机制 ​

1. 时间过期失效 ​

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# 设置缓存时指定过期时间
SET key value EX 3600  # 1小时后过期

# 优点：实现简单，自动清理过期数据
# 缺点：可能导致缓存雪崩，需要使用随机过期时间

2. 主动删除失效 ​

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# 数据更新时主动删除缓存
DEL key

# 优点：保证数据一致性
# 缺点：增加写操作复杂度

3. 惰性删除失效 ​

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# Redis定期检查并删除过期键
# 访问过期键时返回nil，同时删除该键

# 优点：减少CPU消耗
# 缺点：可能占用过多内存

缓存一致性保障 ​

1. 双写一致性问题 ​

  • 问题：更新MySQL和Redis顺序不当导致数据不一致
  • 解决方案：先更新MySQL，再删除Redis缓存；使用分布式锁确保操作原子性

2. 缓存穿透问题 ​

  • 问题：查询不存在的数据，导致请求直接穿透到MySQL
  • 解决方案：
    • 缓存空值，设置较短过期时间
    • 实现布隆过滤器，快速判断数据是否存在
    • 对请求参数进行校验和限流

3. 缓存雪崩问题 ​

  • 问题：大量缓存同时过期，导致请求集中到MySQL
  • 解决方案：
    • 设置随机过期时间，避免缓存同时失效
    • 分层缓存，不同层级设置不同过期时间
    • 预热缓存，提前加载热点数据
    • 实现缓存降级，在缓存失效时返回默认值

4. 缓存击穿问题 ​

  • 问题：热点数据过期瞬间，大量请求穿透到MySQL
  • 解决方案：
    • 使用互斥锁，只允许一个线程更新缓存
    • 热点数据设置永不过期，定期后台更新
    • 实现二级缓存，本地缓存+分布式缓存

Redis缓存与MySQL集成实践 ​

1. 数据序列化方案 ​

  • JSON序列化：可读性好，跨语言支持，适合复杂数据结构
  • MessagePack序列化：二进制格式，体积小，性能高
  • Protobuf序列化：结构化数据，压缩率高，适合大规模数据传输

2. 缓存键设计规范 ​

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# 缓存键命名规范
{业务模块}:{数据类型}:{主键值}:{字段名}

# 示例
user:info:12345:basic
order:detail:67890:items
product:list:category:electronics:page:1

3. Redis事务与管道 ​

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# 使用Redis管道提高批量操作性能
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (User user : users) {
    pipeline.set("user:info:" + user.getId(), JSON.toJSONString(user));
    pipeline.expire("user:info:" + user.getId(), 3600);
}
pipeline.sync();

# 使用Redis事务保证操作原子性
jedis.watch("user:info:" + userId);
Transaction tx = jedis.multi();
tx.set("user:info:" + userId, newInfo);
tx.expire("user:info:" + userId, 3600);
tx.exec();

缓存监控与运维 ​

1. Redis监控指标 ​

  • 内存使用率：控制在最大内存的70%-80%
  • 命中率：理想值>90%
  • 连接数：避免超过最大连接限制
  • 延迟：网络延迟和Redis处理延迟
  • 键数量：监控键的增长趋势

2. 缓存性能优化 ​

  • 使用合适的数据结构：根据业务场景选择String、Hash、List、Set、Sorted Set
  • 减少网络往返：使用MGET、HMGET等批量操作，Pipeline管道
  • 压缩数据：对大体积数据进行压缩后存储
  • 合理设置过期时间：根据数据更新频率调整

3. 缓存故障处理 ​

  • Redis故障降级：当Redis不可用时，直接访问MySQL
  • 缓存数据恢复：Redis重启后，通过后台任务重新加载热点数据
  • 限流保护：在Redis故障时，对MySQL请求进行限流

版本兼容性考虑 ​

Redis版本差异 ​

  • Redis 3.0+：支持集群模式
  • Redis 4.0+：支持模块系统和更好的内存管理
  • Redis 5.0+：支持Stream数据结构，适合消息队列场景
  • Redis 6.0+：支持多线程IO和ACL访问控制

MySQL版本差异 ​

  • MySQL 5.7：支持JSON数据类型，适合存储半结构化数据
  • MySQL 8.0：移除查询缓存，增强JSON支持，添加窗口函数
  • MySQL 8.0+：支持CTE（通用表表达式），提高复杂查询性能

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何选择合适的缓存更新策略？ ​

A1: 选择缓存更新策略需要考虑业务场景：

  • 读多写少场景：优先使用Cache Aside策略
  • 写多读少场景：考虑使用Write Through策略
  • 高并发写入场景：考虑使用Write Behind策略
  • 强一致性要求：使用Write Through或Cache Aside策略

Q2: 如何处理缓存与数据库的一致性问题？ ​

A2: 确保缓存一致性的常用方法：

  • 先更新数据库，再删除缓存
  • 使用分布式锁保证操作原子性
  • 实现最终一致性，通过定时任务校验和修复
  • 对于关键业务，使用强一致性方案

Q3: 如何应对缓存雪崩？ ​

A3: 预防缓存雪崩的措施：

  • 设置随机过期时间，避免缓存同时失效
  • 实现分层缓存，不同层级设置不同过期时间
  • 预热缓存，提前加载热点数据
  • 实现缓存降级，在缓存失效时返回默认值
  • 使用Redis Cluster或Sentinel提高缓存可用性

Q4: 如何监控缓存性能？ ​

A4: 监控缓存性能的关键指标：

  • 缓存命中率：反映缓存效果
  • 缓存穿透率：反映无效请求比例
  • 缓存更新频率：反映缓存稳定性
  • Redis内存使用率：避免内存溢出
  • Redis连接数：避免连接耗尽

Q5: Redis集群与单机Redis如何选择？ ​

A5: 选择依据：

  • 开发环境和小型应用：单节点Redis足够
  • 中型应用：Redis主从复制+Sentinel
  • 大型应用和高并发场景：Redis Cluster
  • 需要自动分片和高可用：Redis Cluster

Q6: 如何处理Redis故障？ ​

A6: Redis故障处理方案：

  • 实现自动故障转移：使用Redis Sentinel或Cluster
  • 缓存降级：当Redis不可用时，直接访问数据库
  • 限流保护：对数据库请求进行限流，避免压垮数据库
  • 数据恢复：Redis重启后，通过后台任务重新加载热点数据

Q7: 如何设计缓存键？ ​

A7: 缓存键设计原则：

  • 唯一性：确保不同业务数据有不同的键
  • 可读性：便于调试和监控
  • 简洁性：减少内存占用和网络传输
  • 可扩展性：支持业务扩展和数据结构变化
  • 使用冒号分隔不同层级，如{模块}:{类型}:

Q8: 如何优化Redis内存使用？ ​

A8: Redis内存优化方法：

  • 设置最大内存限制：maxmemory配置
  • 选择合适的内存淘汰策略：如volatile-lru
  • 压缩数据：对大体积数据进行压缩
  • 合理设置过期时间：自动清理过期数据
  • 使用合适的数据结构：如Hash代替多个String
  • 定期清理无用数据：使用SCAN命令遍历清理