Redis 使用过程中遇到的具体问题

1.缓存雪崩和缓存穿透问题

　　1.1缓存雪崩

　　　　简介：缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

　　解决办法：

　　　　 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。

　　　　 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 崩掉

　　　　 事后：利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

encache：

　　Ehcache是纯java的开源缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。它主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器，具有内存和磁盘存储、缓存加载器、缓存扩展、缓存异常处理程序。

应用场景：

　　使用纯java的ehcache作为本地缓存
　　Reids 作为远程分布式缓存
　　解决redis缓存压力过大，提高缓存速度，以及缓存性能。

redis和Ehcache缓存的区别
　　如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。
　　如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用redis。

实际工作中使用Ehcache
　　我们在项目中使用集中式缓存(Redis或者式Memcached等)，通常都是检查缓存中是否存在
期望值的数据，如果存在直接返回，如果不存在就查询数据库然后在将数据库缓存，这个时候如果缓存系统因为某些原因宕机，造成服务无法访问，那么大的量请求直接穿透到数据库，最数据库压力非常大。

这时候我们让ehcache作为二级缓存，当redis服务器宕机后，可以查询ehcache缓存。
这样能够有效的扛住服务器请求压力。
因此, 一般 Redis作为一级缓存, ehcache作为二级缓存。

hystrix :

　　简介：在分布式系统中，单个应用通常会有多个不同类型的外部依赖服务，内部通常依赖于各种RPC服务，外部则依赖于各种HTTP服务。这些依赖服务不可避免的会出现调用失败，比如超时、异常等情况，如何在外部依赖出问题的情况，仍然保证自身应用的稳定。Hystrix的目标就是能够在1个或多个依赖出现问题时，系统依然可以稳定的运行，其手段包括隔离、限流和降级等。

服务限流:

　　通过线程池+队列的方式，通过信号量的方式。比如商品评论比较慢，最大能同时处理10个线程，队列待处理5个，那么如果同时20个线程到达的话，其中就有5个线程被限流了，其中10个先被执行，另外5个在队列中

服务熔断:

　　当依赖的服务有大量超时时，在让新的请求去访问根本没有意义，只会无畏的消耗现有资源，比如我们设置了超时时间为1s，如果短时间内有大量请求在1s内都得不到响应，就意味着这个服务出现了异常，此时就没有必要再让其他的请求去访问这个服务了，这个时候就应该使用熔断器避免资源浪费

服务降级:

　　所谓降级，就是当某个服务熔断之后，服务将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback（回退）回调，返回一个缺省值。例如：(备用接口/缓存/mock数据)，这样做，虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉要强，当然这也要看适合的业务场景

　　1.2缓存穿透

　　　　简介：一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

　　解决办法：有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。