摘要：使用中存在的問題及如何避免一闡述了的阻塞問題及緩存穿透問題，本文將繼續(xù)總結(jié)在使用中的問題及方案。更多的節(jié)點(diǎn)不代表更高的性能，這就是無底洞問題?？墒褂寐┩傲钆仆暗确绞竭M(jìn)行限流操作，將流量擋在應(yīng)用上層。

redis使用中存在的問題及如何避免(一)闡述了redis的阻塞問題及緩存穿透問題，本文將繼續(xù)總結(jié)redis在使用中的問題及方案。

無底洞問題
隨著數(shù)據(jù)量和訪問量的增長，需要增加更多的節(jié)點(diǎn)做水平擴(kuò)容，鍵值會(huì)分布到更多的節(jié)點(diǎn)上，若客戶端進(jìn)行批量操作則通常會(huì)從不同的節(jié)點(diǎn)上獲取數(shù)據(jù)，相比于單機(jī)批量操作只涉及一次網(wǎng)絡(luò)操作，分布式批量操作會(huì)涉及多次網(wǎng)絡(luò)交互。
隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增多，客戶端一次批量操作涉及的網(wǎng)絡(luò)交互耗時(shí)也會(huì)不斷增大；網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)增多，對節(jié)點(diǎn)性能也有一定影響。
更多的節(jié)點(diǎn)不代表更高的性能，這就是無底洞問題。

雪崩問題
由于緩存層承載著大量請求，有效的保護(hù)了存儲(chǔ)層，但如果緩存層由于某些原因不能提供服務(wù)，所有請求都會(huì)壓到存儲(chǔ)層，存儲(chǔ)層流量暴增，導(dǎo)致存儲(chǔ)層也會(huì)級聯(lián)宕機(jī)。

保證緩存層服務(wù)高可用性
Redis Sentinel或者Redis Cluster都實(shí)現(xiàn)了高可用

隔離限流降級
對重要的資源Redis、Mysql、外部接口調(diào)用都進(jìn)行隔離，機(jī)器、進(jìn)程、線程等層面都可做隔離。
可使用漏桶、令牌桶等方式進(jìn)行限流操作，將流量擋在應(yīng)用上層。
對出現(xiàn)問題的數(shù)據(jù)或功能做降級處理，友好的展示給用戶。

提前演練測試

熱點(diǎn)key重建優(yōu)化
緩存+過期時(shí)間策略即可以加速數(shù)據(jù)讀寫，又保證數(shù)據(jù)的定期更新，若出現(xiàn)如下兩個(gè)問題，可能會(huì)對應(yīng)用產(chǎn)生致命危害：

當(dāng)前key是一個(gè)熱點(diǎn)key，并發(fā)量非常大

重建緩存不能在短時(shí)間內(nèi)完成，如：復(fù)雜的sql、多次IO、多個(gè)依賴等。
在緩存失效的瞬間，有大量的線程來創(chuàng)建緩存，造成后端負(fù)載加大，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。
方案：

a.互斥鎖
  只允許有一個(gè)線程去重建數(shù)據(jù)，其他線程等待構(gòu)建完緩存，重新從緩存中獲取數(shù)據(jù)。
b.永遠(yuǎn)不過期
  設(shè)置邏輯過期時(shí)間，判斷邏輯時(shí)間和當(dāng)前時(shí)間大小，然后異步去構(gòu)建數(shù)據(jù)覆蓋老數(shù)據(jù)。
  
a方案思路簡單，能保證一致性；但代碼復(fù)雜度增大，存在死鎖風(fēng)險(xiǎn)，存在線程池阻塞風(fēng)險(xiǎn)。
b方案基本可以杜絕熱點(diǎn)key問題；但不保證一致性，邏輯過期時(shí)間增加代碼維護(hù)成本。