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Redis 缓存—处理高并发问题

news 来源：原创 2025/8/6 7:44:18

Redis的布隆过滤器、单线程架构、双写一致性、比较穿透、击穿及雪崩、缓存更新方案及分布式锁。

1 布隆过滤器

是一种高效的概率型数据结构，用于判断元素是否存在。主要用于防止缓存穿透，通过拦截不存在的数据查询，避免击穿数据库。

原理：元素通过多个哈希函数映射到位数组的多个位置，添加元素时，将对应位设为1；查询时，若所有位均为1，则元素可能存在，否则必然不存在。

2 单线程架构

Redis 使用单线程来处理所有客户端的请求。实现原理：

事件监听与处理。客户端发起的请求会被加入到事件队列中。Redis根据事件顺序来解析及执行命令。
非阻塞I/O。通过多路复用技术，异步处理请求，避免阻塞。

优势：

天然避免并发问题。避免来线程开销。
Redis基于内存处理，速度极快，单线程足以处理庞大请求量。

3 双写一致性

同时操作Redis缓存和后段数据库（如MySql）时,确保两者的数据一致。

并发场景下的一致性问题：

多个线程同时修改数据，可能会导致缓存与数据库不一致。
缓存过期后，重建缓存时可能因为并发请求导致脏数据。

1 旁路缓存模式

写入：1）先更新数据库；2）再删除缓存。

读取：1）先读缓存，命中则返回。2）为命中则读数据库，写入缓存后返回。

缺陷：1）删除缓存后到下次加载前存在短暂不一致窗口。2）高并发下可能触发缓存击穿。

2 延迟双删

写入：1）先删除缓存；2）更新数据库。3）延迟一定时间（如500ms）后再删除缓存。

第二次删除清除的是在“更新数据库”期间可能存在的旧缓存。

3 分布式锁强一致性

写入：1）获取分布式锁；2）更新数据库；3）更新/删除缓存；4）释放锁。

优点：强一致性，避免并发写入冲突。

缺陷：锁竞争可能降低性能。

4 缓存穿透、击穿及雪崩问题

穿透

大量请求查询缓存中不存在的数据，导致请求绕过缓存直接访问数据库。

解决方案：1）布隆过滤器。2）缓存空值，对查询结果为空的Key，缓存短时间（如5分钟）的空值。3）接口层校验，对请求参数合法性进行校验。

击穿

某个热点Key突然过期，大量并发请求同时涌入，Redis需要同时重建缓存。导致Redis瞬时压力过大，可能引发雪崩效应。

解决方案：1）使用分布锁，确保只有一个线程重建缓存，其他线程等待。2）热点Key永不过期，通过异步任务定期更新。

雪崩

大量Key同时过期或Redis集群宕机，导致所有请求直接访问数据库。

解决方案：1）随机过期时间，分散Key的过期时间。2）Redis集群高可用，避免单点故障。

表缓存穿透、击穿及雪崩问题

Redis 缓存—处理高并发问题

Redis的布隆过滤器、单线程架构、双写一致性、比较穿透、击穿及雪崩、缓存更新方案及分布式锁。 1 布隆过滤器是一种高效的概率型数据结构，用于判断元素是否存在。主要用于防止缓存穿透，通过拦截不存在的数据查询，避免击穿数据库。原理&…...

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