Redis.conf 详解

启动的时候,就通过配置文件启动

行家有没有,出手就知道

单位

配置文件表示unit单位,对于大小写不敏感

包含

可以用来添加redis的配置文件

网络配置

bind 127.0.0.1 绑定的ip目前运行本机访问,可以设置其他ip来允许其他访问

保护模式

端口设置

通用配置GENERAL

以守护进程的模式运行,默认是no 需要设置为yes

如果以守护进程(后台)运行,就需要设置一个pid文件

日志级别

notice是生产环境使用

logfile 生成的日志文件名,需要手动配置

默认数据库的数量 默认 16个数据库

always-show-logo 是否显示logo

快照

在规定的时间内,执行了多少次操作,则会持久化到文件.rdb .aof

redis是内存数据库,如果没有持久化,那么数据断电即失

如果 3600s 之类,修改了一个key 300s内 修改了100个key 60s内,修改了10000个key 就进行持久化

持久化出错了,是否还继续工作

是否压缩rdb文件,需要消化一些cpu的资源

保存rdb的时候,进行错误的校验

rdb文件保存的目录

REPLICATION(主从复制)

安全

默认是“”不需要密码

可以这样设置密码

也可以通过config set requirepass “123456”来设置密码

设置密码后需要用 auth 密码来登录,才能使用redis

限制客户端Clients

最大连接客户端的数量

redis使用的最大内存设置

内存满之后的处理策略

AOF的设置(APPEND ONLY 模式)

appendonly no 默认不开启aof模式,默认是使用rdb模式持久化,在大部分情况下rdb完全够用了

持久化文件名 持久化目录名

默认的持久化模式 everysec 每秒执行一次sync ,可能会丢失这1s的数据

always 模式 每次修改都会同步,消耗性能

no 模式 不执行 sync,这个时候操作系统自己同步数据,速度最快

具体配置在redis持久化中详细讲解

工作中一些小小的配置就可以让我们脱颖而出

Redis持久化

面试和工作,持久化都是重点

Redis是内存数据库,如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘,那么一旦服务器进程退出,服务器中的数据库状态也会消失,所以Redis提供了持久化的功能

RDB(Redis DataBase)

在主从复制中,rdb就是备用,放在从机上面,aof几乎不使用

什么是RDB

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是Snapshot快照,恢复的时候是将Snapshot快照直接读到内存里。

Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到一个临时文件中,待持久化的过程结束了,在用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中,主进程不进行任何IO操作。这确保了极高的性能。如果需要进行大规模的数据恢复,且对于数据恢复的完整性不是很敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。大部分情况下,我们默认的持久化方式就是RDB,一般情况下不需要修改这个配置

RDB保存的文件是 dump.rdb

都是在配置文件中的快照中进行配置的

触发机制

  • save的规则满足的条件下,会自动触发rdb规则
  • 执行flushall命令,也会触发rdb规则
  • 退出redis,也会产生rdb文件

备份后会自动生产一个rdb文件

如何恢复rdb

只需要将rdb文件放到redis启动目录就可以了,redis启动的时候会自动的检查

127.0.0.1:6379> config get dir
1) "dir"
2) "/var/lib/redis"

通过以上的命令可以查询到redis的rdb文件的存放位置,如果这个目录下存在rdb文件,那么启动的时候就会自动恢复里面的数据

优点

  • 适合大规模的数据恢复!
  • 对数据完整性要求不高!

缺点

  • 需要一定的时间间隔进行操作!!如果redis意外宕机了,最后一次备份的数据就没了
  • fork进程的时候,会额外占有一定的内存空间

在生产环境下,我们会将这个文件进行备份

AOF(Append Only File)

将我们的所有命令都记录下来,history,恢复的时候吧这个文件从新执行一遍

已日志的形式来记录每个写操作,将Redis执行过的所有指令记录下来(读操作不记录)。只允许追加文件不可以修改文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

Aof保存的文件是 appendonly.aof文件

默认是不开启的,我们要手动进行配置!我们只需要

改为yes就开启了aof,修改后重启redis就可以生效了

如果这个aof配置文件有错误,这个时候redis是启动不起来的,我们需要修复这个aof文件,

redis给我们提供了这样的一个工具redis-check-aof –fix

优点和缺点!!!

优点

  • 每一次修改都同步,文件完整性更加好
  • 每秒同步一次,可能会丢失一秒的数据
  • 从不同步,效率最高

缺点

  • 相对于数据文件来说,aof远远大于rdb,修复的速度也比rdb慢
  • Aof运行效率也要比rdb慢,所以我们redis默认的配置就是rab持久化,而不是aof

重写规则

aof默认的是文件的无限制追加,文件会越来越大

如果aof文件太大了,超过了64mb,就会fork一个新的进程,把aof文件进行重写

Redis发布订阅

Redis发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息。(微信,微博,关注系统)

Redis客户端可以订阅任意数量的频道。

订阅/发布消息图

第一个:消息发送者,第二个:频道 第三个:消息订阅者!

下图展示了频道1channel1,以及订阅这个频道的三个客户端–client2,client5和client1之间的关系:

当有新消息通过PUBLISH命令发送给频道channel1时,这个消息就会被发送给订阅它的三个客户端:

测试

订阅端命令

127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE kuangshenshuo # 订阅一个频道
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "kuangshenshuo"
3) (integer) 1
/ /等待读取频道信息
1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello,kuangshen"
1) "message"
2) "kuangshenshuo"
3) "hello,redis"

发送端命令

127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,kuangshen" // 发布者发布消息到频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH kuangshenshuo "hello,redis" // 发布者发布消息到频道
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

原理

Redis是用C实现的,通过分析Redis源码里的pubsub.c文件,了解发布和订阅机制的底层实现,借此加深对Redis的理解。

Redis通过PUBLISH,SUBSCRIBE和PSUBSCRIBE等命令实现发布和订阅功能

通过SUBSCRIBE命令订阅某频道后,redis-server里维护了一个字典,字典的键就是一个个channel(频道),而字典的值则是一个链表,链表保存了所以订阅这个channel的客户端。SUBCRIBE命令的关键,就是将客户端添加到给的channel的订阅链表中。

通过PUBLISH命令向订阅者发送消息,redis-server会使用给定的频道作为键,在它所维护的channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表,遍历这个链表,将消息发布给所有订阅者。

Pub/Sub从字面上理解就是发布(Publish)与订阅(Subscribe),在Redis中,你可以设定对某一个key值进行消息发布和消息订阅,当一个key值上进行了消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能

使用场景

  • 实时消息系统!
  • 实时聊天!(频道当作聊天室,将信息回显给所有人即可)
  • 订阅,关注系统都是可以的

稍微复杂的场景,我们就会使用消息中间件MQ()

Redis主从复制

概念

主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader),后者称为从节点(slave/follower);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。

Master以写为主,Slave以读为主。

默认情况下,每台Redis服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或者没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点。

主从复制的作用主要包括:

  • 数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余方式。
  • 故障恢复:当主节点出现问题时,可以由从节点提供服务,实现快速的故障恢复;实际上是一直服务冗余
  • 负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务(即写Redis数据时应用连接主节点,读Redis数据时应用连接从节点),分担服务器负载;尤其是在写少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量
  • 高可用(集群)基石:主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基础

一般来说,要将Redis运用于工程项目中,只使用一台Redis是万万不能的(宕机),原因如下:

  • 从结构上:单个Redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较大。
  • 从容量上:单个Redis服务器内存容量有限,就算一台Redis服务器内存容量为256G,也不能将所有的内存用作Redis的存储内存,一般来说,单台Redis最大使用内存不超过20G

电商网站上的商品,一般都是一次上传,无数次浏览的,说专业点就算“多读少写”

对于这种场景,我们可以使用如下架构:

主从复制,读写分离!80%的情况下都是在进行读操作!减轻服务器压力!架构中经常使用!最低配:一主二从

只要在公司中,主从复制就是必须要使用的,因为在真实的项目中不可能单机使用Redis

默认情况下,每台Redis都是主节点

且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能用一个主节点。()

环境配置

只配置从库,不用配置主库

127.0.0.1:6379> info replication // 查看当前信息
// Replication
role:master // 角色 master
connected_slaves:0 // 没有从机
master_failover_state:no-failover
master_replid:ac21014e5d447497c2c7db9b266d0e75c2b5ce65
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

配置Redis集群

复制三个配置文件,修改对应的信息

  • 端口
  • pid 名字
  • log 文件名字
  • dump.rdb 名字

启动了4个redis-server

╰─$ sudo ls -al /var/lib/redis                
总计 32
drwx------ 3 redis redis 4096 6月 8日 17:01 .
drwxr-xr-x 52 root root 4096 6月 8日 08:00 ..
-rw-r--r-- 1 root root 1084 6月 8日 17:00 6379.log
-rw-r--r-- 1 root root 1084 6月 8日 17:00 6380.log
-rw-r--r-- 1 root root 1084 6月 8日 17:00 6381.log
-rw-r--r-- 1 root root 1084 6月 8日 17:01 6382.log

设置一主三从

默认情况下,每台Redis服务器都是主节点:我们一般情况下只用配置从机就好了

认老大(79)三从(80,81,82)


127.0.0.1:6380> SLAVEOF 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave // 角色是 从机
master_host:127.0.0.1 // 主机地址
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:1
master_sync_in_progress:0
slave_read_repl_offset:14
slave_repl_offset:14
slave_priority:100
slave_read_only:1
replica_announced:1
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:996b158ce0c85998befa2633a2b492946f330d58
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:14
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:15
repl_backlog_histlen:0

在从机中进行配置SLAVEOF HOST PORT

配置完全后通过master查看info

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:3 //可以看到有3个从机,从机的信息在下面
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=434,lag=1
slave1:ip=127.0.0.1,port=6381,state=online,offset=434,lag=1
slave2:ip=127.0.0.1,port=6382,state=online,offset=434,lag=1
master_failover_state:no-failover
master_replid:996b158ce0c85998befa2633a2b492946f330d58
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:434
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:434

我们现在是通过命令来配置的,这种配置是暂时的

真实的主从配置应该在配置文件中配置,这样的话是永久的

按照配置文件写的方式进行配置

细节

主机可以写,从机不能写只能读!!

主机中的所有信息和数据,都会自动被我们的从机所保存

测试:主机断开连接,从机依旧是连接到主机的,但是没有写操作,这个时候,主机如果回来了,从机依旧可以直接获取到主机写的信息!

如果是使用命令行来配置的主从,这个时候如果重启了,从机就会变回主机,但是只要变回从机,立马就会从主机中获取值

复制原理

Slave启动后成功连接到master后会发生一个sync同步命令

Master接到命令后,启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,在后台进程执行完毕之后,master将传送整个数据文件到slave,并完成一次完全同步。

全量复制:而slave服务在接收到数据库文件数据后,将其存盘并加载到内存中

增量复制:Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步

但是只要重新连接到master,一次完全同步(全量复制)将自动执行

我们的数据一定可以在从机中看到!!!

第二种模型(层层链路)

上一个M连接下一个S

此时依旧可以完成主从复制

如果没有老大了,这个模式还能否选择一个老大呢?

如果主机断开了连接,可以使用 SLAVEOF no one 让自己变成主机!其他的节点就可以手动连接到最新的这个主节点(手动)!

如果这个时候老大修复了,那就重新连接

哨兵模式(自动选举老大的模式)

概述

主从切换技术的方法是:当主服务器宕机后,需要手动把一台服务器切换为主服务器,这就需要人工干预,费时费力,还会造成一段时间内的服务不可用。这不是一种推荐的方式,更多时候,我们优先考虑哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel(哨兵)架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版,能够后台监控主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库

哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例

这里的哨兵有两个作用:

  • 通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器。
  • 当哨兵监测到Master宕机,会自动将Slave转换为Master,然后通过发布订阅模式通知其他从服务器,修改配置文件,让他们切换主机

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控,可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控,各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多哨兵模式。

假设主服务器宕机,哨兵1先监测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用,这个现象称为主观下线,当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一定值的时候,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进行failover(故障转移)操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为客观下线

测试!

我们目前的状态是一主三从

  • 配置哨兵配置文件(文件名:sentinel.conf 内容:sentinel monitor 监控的主机名 主机地址 主机端口 1 后面这个 1 代表如果主机挂了,slave投票看让谁接替成为主机,票数最多的,就会成为主机)
  • 启动哨兵redis-sentinel sentinel.conf

如果Master节点断开了。这个时候就会从从机中随即选择一个服务器!(这里面有一个投票算法!)

此时如果主节点重新连接,会自动将其转换为从节点,只能归并到新的主机下,这就是哨兵模式的规则

优点

  • 哨兵集群,基于主从复制模式,所有的主从配置优点,它全有
  • 主从可以切换,故障可以转移,系统的可用性会更好
  • 哨兵模式就是主从模式的升级,手动到自动,更加健壮

缺点

  • Redis不好在线扩容,集群容量一旦达到上限,在线扩容就十分麻烦
  • 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的,里面有很多选择

哨兵模式的全部配置

# Example sentinel.conf
# 哨兵sentinel实例运行的端口 默认26379
port 26379

# 哨兵sentinel的工作目录
dir /tmp

# 哨兵sentinel监控的redis主节点的 ip port
# master-name 可以自己命名的主节点名字 只能由字母A-z、数字0-9 、这三个字符".-_"组成。
# quorum 配置多少个sentinel哨兵统一认为master主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

# 当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码 这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd

# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认30秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000

# 这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个slave同时对新的master进行 同步,这个数字越小,完成failover所需的时间就越长,但是如果这个数字越大,就意味着越 多的slave因为replication而不可用。可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1

# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面:
#1. 同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2. 当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到slave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failover时,配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过,即使过了这个超时,slaves依然会被正确配置为指向master,但是就不按parallel-syncs所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000

# SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚本,可以通过脚本来通知管理员,例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
#对于脚本的运行结果有以下规则:
#若脚本执行后返回1,那么该脚本稍后将会被再次执行,重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2,或者比2更高的一个返回值,脚本将不会重复执行。
#如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了,则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s,如果超过这个时间,脚本将会被一个SIGKILL信号终止,之后重新执行。
#通知型脚本:当sentinel有任何警告级别的事件发生时(比如说redis实例的主观失效和客观失效等等),将会去调用这个脚本,这时这个脚本应该通过邮件,SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时,将传给脚本两个参数,一个是事件的类型,一个是事件的描述。如果sentinel.conf配置文件中配置了这个脚本路径,那么必须保证这个脚本存在于这个路径,并且是可执行的,否则sentinel无法正常启动成功。

#通知脚本
# shell编程
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh

# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个master由于failover而发生改变时,这个脚本将会被调用,通知相关的客户端关于master地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前<state>总是“failover”,
# <role>是“leader”或者“observer”中的一个。
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的
# 这个脚本应该是通用的,能被多次调用,不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh # 一般都是由运维来配置!

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Redis的缓存穿透与雪崩(面试工作高频)

都是服务器的高可用问题

Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面,但同时,它也带来了一些问题,其中,最要害的一些问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上来讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求较高,那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是,缓存穿透,缓存雪崩和缓存击穿。目前,业界也有比较流行的解决方案

缓存穿透(查不到)

概念

缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询,发现也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中,于是都去请求持久层数据库,这会给持久层数据库造成很大压力,这时候就相当于出现了缓存穿透

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查询到的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力:

缓存空对象

当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后在访问这个数据会从缓存中获取,保护了后端数据源:

这种方法存在两个问题:

  • 如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为当中可能会含有很多的空值的键
  • 即使对空值设置了过期时间,还是会存在对缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响

缓存击穿(量太大,缓存过期)

概述

注意和缓存穿透的区别,缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏幕上凿开了一个洞一样

当某个key在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且回写缓存,会导致数据库瞬间压力过大。

解决方案

设置热点数据永不过期

从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点key过期后产生的问题

加互斥锁(setnx)

分布式锁:使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考验很大

缓存雪崩

概念

缓存雪崩是指在一段时间内,缓存集中过期失效,Redis宕机

产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波时间商品比较集中的放入缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨1点的时候,这批商品的缓存就过期了,而对于 这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰,于是所有的请求都会到达存储层,存储层的调用量会暴增,导致存储层也挂掉

其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网,因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候,数据库也是可以顶住压力的,无非就是对数据库产生周期性压力而已。而缓存服务节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很可能瞬间就把服务器压垮

双十一:停掉一些服务,(保证主要的业务可用!)

解决方案

Redis高可用

这个思想的含义是,既然Redis有可能挂掉,那我多增设几台Redis,这样一台挂掉之后,其他还可以正常工作,其实就是搭建的集群(异地多活!)

限流降级

这个解决方案的思想是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对于某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待

数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样一部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。