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java 缓存篇2

news 来源：原创 2025/6/28 19:38:27

缓存的部署方式

  • 单机
  • 主从
  • 哨兵
  • 集群
特性主从（Master-Slave）哨兵（Sentinel）集群（Cluster）
数据分片不支持不支持支持，基于 slot 进行水平分片
高可用性部分支持（手动故障转移）高可用性，自动故障转移高可用性，自动故障转移及数据分片
配置复杂度低中高
扩展性低至中中高
适用场景中小规模应用，读多写少需要高可用性且不需要分片的应用大规模分布式应用，需水平扩展和高可用性
一致性弱（异步复制，可能有延迟）弱（同主从）强（单 slot 内一致）
数据备份支持，通过从节点实现支持，通过 Sentinel 管理的从节点支持，通过集群内的从节点和分片

CAP

  • 分区容忍性（P）：
    在Redis集群模式中，数据自动分片到不同节点。即使部分节点由于网络故障而无法访问，其余节点仍可继续提供服务。

  • 可用性（A）：
    使用哨兵模式（Sentinel）进行故障转移。当主节点宕机时，哨兵能自动将一个从节点提升为新的主节点，确保服务的持续可用性。

  • 一致性（C）：
    在Redis的事务特性中，可以使用WATCH命令实现乐观锁，这提供了一种条件式的一致性。此外，通过等待多个从节点应答，可以提高数据一致性的保证。

cp还是ap

连接池

  • jedis
  • Lettuce
  • Redisson
类型优点缺点
jedis简单易用，API直观。
支持完整的Redis命令集。
性能较高，因为它是同步的，并且直接与Redis服务进行交互		不支持Redis集群的自动重定向。
在4.0版本之前，不支持Redis哨兵。
连接池管理相对简单，可能不如Lettuce灵活。
4.0版本开始支持Redis集群和哨兵，但社区认为它在这方面的支持不如Lettuce成熟。
Lettuce基于Netty的事件驱动架构，性能优越，尤其在高并发环境下。
支持Redis集群的自动重定向。
支持Redis哨兵和主从复制。
提供了高级功能，如异步操作、发布订阅、超时处理等。
连接池管理功能强大，支持多种配置。		API相对复杂，学习曲线较陡。
由于是异步的，对于习惯同步编程的开发者来说可能不太直观。
Redisson提供了丰富的分布式数据结构，如分布式集合、队列、锁等。
基于Jedis，但封装了更多的高级功能，简化了分布式环境下的操作。
支持Redis集群和哨兵。
提供了分布式锁的实现，这对于分布式系统中的同步问题非常有用。
支持自动重连和故障转移。
由于提供了更多的封装和功能，性能可能略低于Jedis和Lettuce。
学习曲线相对较陡，因为需要理解额外的分布式数据结构和概念。
社区和生态系统相对较小，可能不如Jedis和Lettuce成熟。

多级缓存

过期和淘汰策略

  • 惰性删除（Lazy Expiration）:
    键的过期检查只在以下两个时刻进行：
    • 当你访问这个键时，如果键已经过期，那么它会被删除。
    • 当你向数据库添加一个新的键时，如果内存超出了 maxmemory 指令指定的最大限制，那么 Redis 会从数据库中删除一些键以释放内存。
    • 这种方法的优点是节省 CPU 资源，因为不需要定期检查键是否过期。
    • 缺点是可能会有过期键在内存中停留较长时间，直到它们被访问或者触发内存淘汰机制。
  • 定期删除（Active Expiration）:
    • Redis 每隔一段时间（默认是 100 毫秒）就会随机抽取一些设置了过期时间的键进行检查，如果发现它们已经过期，就会将它们删除。
    • 这种方法可以保证过期键尽快被删除，减少内存占用。
    • 缺点是会消耗更多的 CPU 资源，因为需要定期执行检查。

更新策略

更新策略存在问题
先更新数据库，再更新缓存1、更新缓存的时候失败了（或者更新的时候晚了被其他线程读取到的还是旧值），导致缓存中存的一直都是脏数据；
2、多个线程在更新时，因为两个更新步骤执行顺序不一致，可能会导致数据错乱
先更新缓存，再更新数据库1、不太推荐，业务上一般把mysql最后保障
2、多线程环境下，A、B两个线程有快有慢，最后可能导致缓存与数据库不一致；
先删除缓存，再更新数据库1、多线程下，A还没更新完数据库；B进来查缓存没查到，就会读取数据库的旧值写入缓存（延迟双删：可以等一会再删除一遍缓存）
2、删了缓存假如这个时候流量激增查询这个key，会导致缓存击穿数据库
先更新数据库，再删除缓存（推荐）假如删除失败或者来不及，就会被其他线程读取到旧值（存在一定时间数据不一致但是会保证最终一致性）

使用场景

锁

优化

集群有偏移问题
大key问题
热点Key问题
慢查询问题
内存碎片问题
缓存雪崩；
缓存击穿；
缓存穿透
数据预热

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