redis的数据持久化、数据删除策略、雪崩\穿透\击穿问题处理_redis删除持久化数据

什么是Redis

Redis是一个基于内存读写数据的高性能非关系型数据库,数据格式以key-value形式存储。企业开发中常用来存放缓存数据，减少关系型数据库的压力，提高请求的响应效率。

数据持久化

Redis使用内存来提高读写数据的效率，但是数据在内存中容易丢失，所以Redis提供了两种数据持久化机制。

1. AOF
   持久化机制： 当Redis数据发生更新时，会将操作命令记录在一个日志文件当中，在日志文件结尾追加。Redis重启时，将日志文件的命令重新执行一遍，以达到数据恢复的目的。

   优点： 每次数据变化都会记录下来，数据不易丢失

   缺点：
   耗性能：每次记录操作时，都会开启一个进程来记录操作命令。
   恢复数据慢：恢复数据时需要将日志中的全部命令执行一遍

2. RDB
   持久化机制： 每间隔一段时间，将当前Redis数据库中的所有数据以快照的形式存储到文件当中，当Redis重启时会将快照中的数据加载到Redis中。
   优点： 恢复数据快，直接恢复快照中的数据
   缺点：
   数据容易丢失：在保存快照的时间间隔时发生宕机，这段时间的数据是无法恢复的
   耐久性差 ：保存快照是需要耗费性能的，如果在保存快照时对数据进行读写，会存在等待响应的时间

3. 当然，两者可以组合使用，既可以保证数据的快速恢复又可以保证数据不丢失

数据删除策略

Redis的数据可以设置有效时间，当Redis数据失效时，Redis有多种机制来清除失效的数据。

1. 定期删除（立即删除）

    数据一旦过期立即删除	
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   优点： 快速删除不需要的数据，及时释放内存，节约内存
   缺点： 如果到期的数据量过大过多，会对CPU造成压力，影响性能

2. 定期删除（随机删除）

    根据CPU的性能和内存占用情况对已过期的数据进行不定时的清除
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3. 惰性删除

    数据到期时不进行删除，直到数据被访问时才进行删除
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   优点： 发现时才删除数据，节约CPU性能
   缺点： 内存中可能会存在大量的过期数据，内存压力会较大

Redis缓存穿透、击穿、雪崩问题处理

Redis缓存数据流程：

一般来讲，redis在项目中缓存的逻辑是先判断缓存中是否存在数据，如果存在直接返回，如果不存在，从数据库查找后再缓存到Redis中，然后再返回数据。

流程图如下：

缓存穿透

问题场景：

缓存穿透是指用户查询的数据在缓存和数据库中都不存在，然后请求量过大，导致数据库的压力过大，一般是有人恶意攻击的情况下导致，比如查根据用户id查询个人信息，但是有人一直通过 id = -1频繁访问接口，很明显用户id为-1的用户不存在。

解决方案：
1.可以设计访问请求监测机制，拦截非法请求用户
2.缓存的数据为key-value格式，可以将value设置为null，防止数据库产生过大压力

缓存击穿

问题场景：

缓存击穿一般是指缓存中没有的数据，数据库中存在，然后过大的并发量导致数据库压力过大。

举例说明：场假如某一商品为秒杀商品，将此商品信息放入缓存中，以减少查询数据库的压力，缓存有效期为商品秒杀结束前。此逻辑看似合理，但在实际应用场景中，秒杀结束后，用户依然会频繁访问此商品，此时缓存已过期，所有请求查询都会访问数据库，导致数据库压力过大。

解决方案：
1.延长数据的有效期或设置热点数据为永不过期
2.设置互斥锁减少访问数据库的请求

缓存雪崩

问题场景：

缓存雪崩一般是指某一时刻，缓存数据全部过期失效或者缓存服务器宕机，所有数据请求都通过数据库查询，数据库压力瞬间增大
缓存击穿与雪崩的区别：缓存击穿是指访问某一条数据，并发量过大。缓存雪崩是指缓存大量请求去访问不通的数据，而缓存中不存在。

解决方案：
1.随机延长数据的有效期，防止数据同时过期，减少访问数据库的频率
2.Redis集群防止单点故障