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Redis缓存更新策略详解

作者:骑驴的小牧童

这篇文章主要为大家详细介绍了Redis缓存更新策略,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了Redis缓存更新策略的具体代码,供大家参考,具体内容如下

一、缓存的收益与成本

1.1 收益

1.2 成本

1.3 使用场景

二、缓存更新策略

2.1 内存溢出淘汰策略

思考:在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据,写进去了,过一会儿可能就没了。是什么原因?

Redis 缓存通常都是全内存,内存是很宝贵而且是有限的,磁盘是廉价而且是大量的。可能一台机器就几十个 G 的内存,但是可以有几个 T 的硬盘空间。Redis 主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作。那既然内存是有限,比如 redis 就只能用 10G,你要是往里面写了 20G 的数据,会咋办?当然会干掉 10G 的数据,然后就保留 10G 的数据了。那干掉哪些数据?保留哪些数据?当然是干掉不常用的数据,保留常用的数据了。数据明明过期了,怎么还占用着内存?这是由 redis 的过期策略来决定。

在Redis中,当所用内存达到maxmemory上限(used_memory>maxmemory)时会触发相应的溢出控制策略。具体策略受maxmemory-policy参数控制。

Redis支持6种策略:

LRU :Least Recently Used ,最近最少使用的,缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。       

内存溢出控制策略可以采用config set maxmemory-policy{policy}动态配置。写命令导致当内存溢出时会频繁执行回收内存成本很高,在主从复制架构中,回收内存操作对应的删除命令会同步到从节点来,来保障主从节点数据一致性,从而导致写放大的问题。

2.2 过期策略

Redis 服务端采用的 过期策略是 : 惰性删除 + 定期删除

惰性删除: 

Redis的每个库都有一个过期字典,过期字典中保存所有key的过期时间。当客户端读取一个key时会先到过期字典内查询key是否已经过期,如果key已经超过,会执行删除操作并返回空。这种策略是出于节省CPU成本考虑,但是单独用这种方式存在内存泄露的问题,当过期键一直没有访问将无法得到及时删除,从而导致内存不能及时释放。

定时删除:

Redis内部维护一个定时任务,默认每秒运行10次过期扫描(通过 redis.conf 中通过 hz 配置 修改运行次数),扫描并不是遍历过期字典中的所有键,而是采用了自适应算法,根据键的过期比例、使用快慢两种速率模式回收键:

1.从过期字典中随机取出 20 个键
2.删除这 20 个键中过期的键
3.如果过期键的比例超过 25% ,重复步骤 1 和 2

为了保证扫描不会出现循环过度,一直在执行定时删除定时任务无法对外提供服务,导致线程卡死现象,还增加了扫描时间的上限,默认是 25 毫秒(即默认在慢模式下,25毫秒还未执行完,切换为块模式,模式下超时时间为1毫秒且2秒内只能运行1次,当慢模式执行完毕正常退出,会重新切回快模式)

三、应用方更新

1.应用程序先从cache取数据,没有得到,则从数据库中取数据,成功后,放到缓存中。
2.先删除缓存,再更新数据库:这个操作有一个比较大的问题,更新数据的请求在对缓存删除完之后,又收到一个读请求,这个时候由于缓存被删除所以直接会读库,读操作的数据是老的并且会被加载进入缓存当中,后续读请求全部访问的老数据。
3.先更新数据库,再删除缓存(推荐)为什么不是写完数据库后更新缓存?主要是怕两个并发的写操作导致脏数据。

四、缓存粒度

1  通用性

缓存全部数据比部分数据更加通用,但从实际经验看,很长时间内应用只需要几个重要的属性。

2 占用空间

缓存全部数据要比部分数据占用更多的空间,存在以下问题:

3 代码维护

全部数据的优势更加明显,而部分数据一旦要加新字段需要修改业务代码,而且修改后通常还需要刷新缓存数据。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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