Redis 缓存策略与实战应用

Redis 简介

Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构，广泛用于缓存、会话管理、消息队列等场景。

核心数据结构

String

SET user:1:name "Alice"
GET user:1:name
INCR user:1:views

Hash

HSET user:1 name "Alice" age 25 email "alice@example.com"
HGETALL user:1
HGET user:1 name

List

LPUSH queue "task1" "task2"
RPOP queue

Set

SADD tags "python" "java" "go"
SISMEMBER tags "python"

ZSet (有序集合)

ZADD leaderboard 100 "player1" 200 "player2"
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES

缓存策略

1. Cache-Aside (旁路缓存)

def get_user(user_id):
    # 先查缓存
    data = redis.get(f"user:{user_id}")
    if data:
        return json.loads(data)
    
    # 缓存未命中，查数据库
    data = db.query(user_id)
    
    # 写入缓存
    redis.setex(f"user:{user_id}", 3600, json.dumps(data))
    return data

2. Write-Through (直写缓存)

数据同时写入缓存和数据库。

3. Write-Behind (异步写入)

先写缓存，异步批量写入数据库。

缓存过期策略

• TTL: 设置过期时间
• LRU: 最近最少使用
• LFU: 最不经常使用
• Random: 随机淘汰

缓存穿透/击穿/雪崩

穿透 (查询不存在的数据)

解决方案：

• 布隆过滤器
• 缓存空值

击穿 (热点 key 过期)

解决方案：

• 互斥锁
• 永不过期 + 异步更新

雪崩 (大量 key 同时过期)

解决方案：

• 随机过期时间
• 高可用架构

持久化

• RDB: 快照方式，恢复快但可能丢失数据
• AOF: 日志方式，数据完整但恢复慢

性能优化

1. 使用连接池
2. 批量操作 (PIPELINE)
3. 避免大 key
4. 合理设置内存上限
5. 使用集群分片

Redis 是提升系统性能的利器，合理使用至关重要！