Redis 缓存策略：高并发系统的核心

在高并发场景下，Redis 是保护数据库、提升响应速度的关键。本文分享实用的缓存策略。

缓存的应用场景

• 热点数据缓存
• 会话存储
• 分布式锁
• 消息队列
• 排行榜

缓存更新策略

1. Cache Aside（旁路缓存）

def get_user(user_id):
    data = redis.get(user_id)
    if data:
        return data
    data = db.query(user_id)
    redis.set(user_id, data)
    return data

2. Read/Write Through

应用只与缓存交互，缓存负责与数据库同步。

3. Write Behind

先写缓存，异步批量写入数据库。

缓存穿透解决方案

问题：查询不存在的数据，请求直达数据库。

解决：

• 布隆过滤器预判
• 缓存空值（设置较短过期时间）

缓存击穿解决方案

问题：热点 key 过期，大量请求涌入。

解决：

• 互斥锁更新
• 逻辑过期（不设置 TTL，后台异步更新）

缓存雪崩解决方案

问题：大量 key 同时过期。

解决：

• 随机化过期时间
• 多级缓存架构

内存淘汰策略

• allkeys-lru：最近最少使用
• volatile-lru：有过期时间的 LRU
• allkeys-random：随机淘汰

合理设计缓存策略，系统稳定性提升一个量级！