Redis 缓存设计模式

缓存三大问题

1. 缓存穿透

问题：查询不存在的数据，请求直达数据库。

解决方案：

# 方案 1：缓存空值
def get_user(user_id):
    data = redis.get(f"user:{user_id}")
    if data == "NULL":
        return None
    if not data:
        data = db.query(user_id)
        if not data:
            redis.setex(f"user:{user_id}", 300, "NULL")
            return None
        redis.setex(f"user:{user_id}", 3600, data)
    return data

# 方案 2：布隆过滤器
if not bloomfilter.contains(user_id):
    return None  # 肯定不存在

2. 缓存击穿

问题：热点 key 过期，大量请求同时访问数据库。

解决方案：

# 互斥锁
def get_hot_data(key):
    data = redis.get(key)
    if not data:
        if redis.set("lock:" + key, "1", nx=True, ex=10):
            try:
                data = db.query(key)
                redis.setex(key, 3600, data)
            finally:
                redis.delete("lock:" + key)
        else:
            time.sleep(0.1)
            return get_hot_data(key)
    return data

3. 缓存雪崩

问题：大量 key 同时过期，数据库压力激增。

解决方案：

• 过期时间加随机值：expire_time = base + random(1, 300)
• 热点数据永不过期
• 构建高可用 Redis 集群

缓存更新策略

• Cache Aside：先更数据库，再删缓存（推荐）
• Write Through：写入缓存同时写数据库
• Write Behind：先写缓存，异步刷库

合理设计缓存，系统性能提升 10 倍！