聊聊Redis三级缓存那些事儿，怎么做到性能飞起又不卡顿

聊聊Redis三级缓存那些事儿,怎么做到性能飞起又不卡顿

直接读数据库太慢了,尤其人多的时候，数据库就像个老旧的收费站，车子一多就堵死，为了解决这个问题，聪明的人们搞出了“三级缓存”这个组合拳，目的就是让数据跑得飞快，同时系统还稳如泰山，这三级，通常指的是本地应用缓存、Redis集中式缓存和数据库，它们三个就像一支接力队，各跑一段，最终赢下比赛。

第一棒：本地缓存（比如Caffeine、Guava Cache） 这一级就在你的应用程序内部，相当于你电脑内存里的一块小空间，它的速度最快，访问一次只要几纳秒，几乎没有延迟，它的任务是拦住那些最热、最常用的数据，比如电商网站里“秒杀”商品的库存数，或者用户短时间内反复查看的个人信息，根据美团技术团队的文章，他们在大促场景下，通过将极热数据（如库存）直接推送到应用服务器的本地内存，扛住了最初几秒的洪水般请求，但它的缺点也很明显：容量小，而且每个服务器都有自己的本地缓存，数据容易不一致，所以它只适合放一点点极其关键的数据。

第二棒：Redis缓存 如果本地缓存没找到数据，请求就会跑到Redis这里，Redis是个独立的缓存服务，所有服务器都能访问，相当于一个共享的高速内存仓库，它的速度也很快（微秒级），容量比本地缓存大得多，能存各种热点数据，比如商品详情、排行榜、会话信息等等，根据《Redis设计与实现》中的理念，Redis通过纯内存操作、高效的数据结构和单线程模型避免了竞争，保证了极高的吞吐量，这一层是缓存系统的绝对主力，扛住了大部分对数据库的访问压力，它的存在，让数据库可以悠闲地处理它该干的活儿，而不是被海量查询淹没。

第三棒：数据库 这是数据的“老家”，是最终的真实数据存储地，只有当前面两级缓存都“失效”（没找到数据）时，请求才会到达这里，数据库（比如MySQL）的数据存在磁盘上，虽然可靠，但速度慢（毫秒级），缓存系统的核心目标，就是尽可能不让请求走到这一层。

那怎么让这三兄弟配合好，既快又不卡顿呢？关键在策略和同步。

1. 数据怎么放进去？—— 缓存预热与更新 不能等用户来问了才去数据库查了再塞进缓存，那样第一个用户还是会卡，高明做法是“预热”：在高峰来临前，提前把热点数据从数据库加载到Redis，甚至进一步推送到各服务器的本地缓存，数据更新时，常用的策略是：先更新数据库，再删除（而不是直接更新）Redis里的对应缓存，下次请求来时，发现缓存没了，自然会去数据库拉取最新数据并重新填入缓存，这被称为“Cache-Aside”模式，在《凤凰架构》等资料中都被认为是更稳妥、避免数据竞态的好方法。

2. 数据怎么保持一致？—— 解决同步难题 本地缓存不一致是个头疼问题，比如一台服务器更新了商品库存，怎么让其他几十台服务器的本地缓存都知道？常用的办法是发“通知”，可以通过Redis的发布订阅功能，或者用更可靠的消息队列（如Kafka），一旦有数据变更，就广播一个消息，让所有服务器赶紧清空自己本地过时的缓存数据，虽然会有一点延迟，但保证了最终一致。

3. 数据怎么淘汰？—— 防止缓存撑爆 内存是有限的，不能只进不出，Redis可以设置策略，比如淘汰最久没用的数据（LRU），或者给数据设置一个合理的过期时间，让不活跃的数据自动失效。

4. 万一缓存挂了怎么办？—— 预防“雪崩”和“击穿”

   • 雪崩：大量缓存同时失效，请求全部砸向数据库，解决办法是给缓存过期时间加个随机值，别让它们同时到期。
   • 击穿：一个超级热点缓存失效，瞬间大量请求击穿到数据库，解决办法是使用“互斥锁”，只让一个请求去数据库加载数据，其他请求等着用它的结果。
   • 穿透：恶意请求查询根本不存在的数据，每次都绕过缓存查数据库，解决办法是把这个“空结果”也短暂缓存起来，或者提前做好请求校验。

玩转三级缓存,不是简单地把Redis用上就行，它需要你像指挥交响乐一样，精心设计数据在每一层的停留策略、更新节奏和故障预案，核心思想就是：让数据待在离用户最近、且速度最快的地方；用异步和最终一致来换取吞吐量；永远为最坏情况（缓存失效）做好准备。 这样一套组合拳打下来，系统才能真正做到性能飞起，面对高并发时心里不慌，用户体验自然流畅不卡顿。