Redis 缓存设计

解决缓存穿透

适用场景

维护成本

缓存空对象

• 数据命中不高
  
• 数据频繁变化实时性高
  

• 代码维护简单
  
• 需要过多的缓存空间
  
• 数据不一致
  

布隆过滤器

• 数据命中不高
  
• 数据相对固定实时性低
  

• 代码维护复杂
  
• 缓存空间占用少
  

方案

优点

缺点

网络IO

串行命令

1. 编程简单
   
2. 如果少量keys,性能可以满足要求
   

大量keys请求延迟严重

O(keys)

串行IO

1. 编程简单
   
2. 少量节点，性能满足要求
   

大量node 延迟严重

O(nodes)

并行IO

利用并行特性，延迟取决于最慢的节点

1. 编程复杂
   
2. 由于多线程，问题定位可能较难
   

O(max_slow(nodes))

hash_tag

性能最高

1. 业务维护成本较高
   
2. 容易出现数据倾斜
   

O(1)

解决方案

优点

缺点

简单分布式锁

• 思路简单
  
• 保证一致性
  

• 代码复杂度增大
  
• 存在死锁的风险
  
• 存在线程池阻塞的风险
  

永远不过期

基本杜绝热点key 问题

• 不保证一致性
  
• 逻辑过期时间增加代码维护成本和内存成本