Redis 企业应用场景

Redis 企业应用场景

一 短信登录

基于Redis实现共享session登录

• 选择合适的数据结构
• 选择合适的key
• 选择合适的存储粒度

二 数据缓存

2.1 缓存更新策略

• 内存淘汰：利用Redis内置的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新数据。
• 超时剔除：给数据添加TTL时间，到期后自动删除。
• 主动更新：编写代码，修改数据的时候同时更新缓存。

先操作数据库，再删缓存。

2.2 缓存问题

2.2.1 缓存穿透

• 概念

客户端请求的数据的数据不在数据库中，这样缓存永远也不能生效，请求一直到数据库层，一般可能是黑客攻击。

• 解决方案
  • 缓存空对象：实现简单，维护方便，但有额外的内存消耗，可能短时间数据不一致。
  • 布隆过滤器：根据算法缓存索引，如果不存在则不存在，返回存储也有一定程度不存在的可能，内存占用小，没有对于的key，存在误判
  • 增加ID的复杂度，避免被猜到ID的规律。
  • 做好数据的基础校验。
  • 用户权限。
  • 热点参数的限流。

2.2.2 缓存雪崩

• 概念

同一时刻存在大量的key同事失效或redis宕机，导致大量请求到达数据库。

• 解决方案
  • 给不同的key的ttl添加随机值
  • 利用redis集群提升高可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存

2.3 缓存击穿

• 概念

缓存击穿问题也称为热点key问题，一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效，无数的请求访问会瞬间给数据库带来巨大压力。

• 解决方案
  • 互斥锁
  • 逻辑过期

三 消息队列实现秒杀

3.1 全局唯一ID生成策略

• UUID
• Redis自增
• snowflake算法
• 数据库自增

3.2 并发线程安全

3.3 乐观锁

• 版本法
• CAS法：基于数据逻辑进行判断。

四 分布式锁

多进程可见，并且互斥的锁

4.1 特征

• 多进程可见
• 互斥
• 高可用
• 高性能
• 安全性

4.2 实现分布式锁

• 获取锁

  • 互斥：确保只有一个线程获取锁（set nx ex，获取锁的时候存入线程ID）

• 释放锁

  • 手动释放：释放的时候判断是否与当前线程ID一致，如果不一致则不释放。
  • 超时释放：获取锁时添加超时时间