为什么我们做分布式使用Redis？

该配置就是配内存淘汰策略的：

•     noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
•     allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key。（推荐使用，目前项目在用这种）(最近最久使用算法)
•     allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 Key。（应该也没人用吧，你不删最少使用 Key，去随机删）
•     volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 Key。这种情况一般是把 Redis 既当缓存，又做持久化存储的时候才用。（不推荐）
•     volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 Key。（依然不推荐）
•     volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除。（不推荐）

5、Redis 和数据库双写一致性问题

一致性问题还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。前提是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。

另外，我们所做的方案从根本上来说，只能降低不一致发生的概率。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。

6、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

这两个问题，一般中小型传统软件企业很难碰到。如果有大并发的项目，流量有几百万左右，这两个问题一定要深刻考虑。缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。

缓存穿透解决方案：

•     利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。
•     采用异步更新策略，无论 Key 是否取到值，都直接返回。Value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
•     提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的 Key。迅速判断出，请求所携带的 Key 是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。

缓存雪崩解决方案：

•     给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
•     使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
•     双缓存。我们有两个缓存，缓存 A 和缓存 B。缓存 A 的失效时间为 20 分钟，缓存 B 不设失效时间。自己做缓存预热操作。
•     然后细分以下几个小点：从缓存 A 读数据库，有则直接返回；A 没有数据，直接从 B 读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程，更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B。

7、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

这个问题大致就是，同时有多个子系统去 Set 一个 Key。这个时候要注意什么呢？大家基本都是推荐用 Redis 事务机制。

（编辑：惠州站长网）

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