Redis缓存出问题了咋办？容错降级那些事儿，优化缓存不踩坑

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Redis缓存要是出问题了，那可真是能让一个系统直接“趴窝”，想象一下，平时秒开的页面转起圈圈，本来能扛住一万人的系统现在来一百个人就卡死，这谁受得了？咱们今天就聊聊缓存出问题时怎么应急，怎么提前预防，也就是容错和降级那些事儿,再顺带说说怎么优化缓存才能少踩坑。

缓存出问题，天塌不下来，但得会应急

别慌，缓存的目的就是为了提升速度、减轻数据库压力的，它本身不应该成为系统的“单点故障”（意思就是它一挂，整个系统都挂了），当发现Redis连不上了、响应特别慢、或者数据不对时,第一步是判断影响范围。

• 缓存完全宕机： 这是最坏的情况，所有请求都会直接砸向数据库，如果数据库本身扛不住这么大的瞬时压力，可能引发连锁反应，导致数据库也宕机,服务彻底不可用。
• 缓存响应变慢： 这种更隐蔽，也更常见，比如Redis的CPU满了、网络出问题了、或者触发了某些慢查询，这会导致所有依赖缓存的操作都变慢，虽然数据库还能工作,但整个系统的响应速度会急剧下降。
• 缓存数据出错： 比如缓存里的数据和数据库对不上号了，或者缓存被意外污染了，这会导致用户看到错误的信息，虽然服务还能用,但业务逻辑乱了套。

容错降级：给系统穿上“救生衣”

容错和降级就是为了应对上面这些情况的设计思路，说白了，留后路”。

1. 缓存降级： 这是最核心的应对手段，当检测到Redis不可用或者超时时，系统不能傻等着或者直接报错，而应该有个“Plan B”，这个“Plan B”就是降级策略。

   

   • 直接透传数据库： 最简单的降级，缓存挂了，就直接去数据库查，这要求你的数据库必须能承受住没有缓存时的全部流量（这通常需要在系统设计初期就考虑好数据库的扩容能力），或者，可以只允许核心业务透传数据库，非核心功能暂时不可用,保证主体服务不中断。
   • 返回默认值或空数据： 对于一些非关键数据，比如用户昵称后面的等级图标、一些推荐内容，如果取不到缓存，可以直接返回一个默认值或者空结果，让页面还能正常展示，只是功能上有一些缩减,这比整个页面报错要好得多。
   • 使用本地内存缓存： 在应用服务器本地（比如JVM的Map里）存一份特别热点的数据副本，当分布式Redis挂掉时，可以先顶一阵子,但要注意本地缓存的数据一致性问题和内存容量限制。

2. 熔断机制： 这就像电路里的保险丝，如果系统发现短时间内访问缓存失败次数太多，就自动“熔断”，在一段时间内所有请求直接走降级策略，不再尝试访问缓存，这是为了防止在缓存服务不稳定时，大量的重试请求把应用服务器自身或网络也拖垮，等过一会儿,再慢慢尝试恢复。

3. 缓存预热： 这算是一种“事前诸葛亮”的降级，比如在系统重启、或者预计会有大流量来临前（比如电商大促），提前把重要的数据加载到缓存里，这样系统一上线，缓存就是“热”的，避免了所有请求同时去查数据库导致的“冷启动”雪崩。

优化缓存，从根儿上减少踩坑

与其等问题发生了再救火,不如提前把坑填上。

1. 别把缓存当数据库： 这是最重要的原则，缓存里的数据是可以丢的，你的业务逻辑必须建立在数据库是唯一可信数据源的基础上，写数据时，要先写数据库，再删缓存（或更新缓存）,不要过度依赖缓存的数据一致性。
2. 处理好缓存穿透、击穿、雪崩：
   • 穿透： 频繁查询一个根本不存在的数据（比如不存在的用户ID），解决方案是对这种查询，在缓存里也存个“空值”并设置一个短的过期时间,或者用布隆过滤器提前拦截掉无效请求。
   • 击穿： 某个超级热点key突然过期，大量请求同时涌向数据库，解决方案是给热点key设置永不过期，或者使用互斥锁（分布式锁），保证同时只有一个线程去数据库加载数据,其他线程等待。
   • 雪崩： 大量key在同一时间点附近过期，导致请求批量打向数据库，解决方案是给key的过期时间加上一个随机值,让它们分散开过期。
3. 监控和告警不能少： 给Redis的健康状态（CPU、内存、连接数）、慢查询、命中率等关键指标设置监控，一旦有异常，马上报警，这样才能快速响应,把问题扼杀在摇篮里。
4. 键名设计和内存管理： 键名要清晰有规律，方便管理和排查问题，定期检查内存使用情况，避免不必要的内存浪费,防止内存满了导致写失败。

Redis是个好东西，但用不好也会带来大麻烦，关键是心里要有一根弦：缓存不是100%可靠的，在设计系统时，就要想着“如果这会儿缓存挂了，我的系统该怎么活下去”，有了这套容错降级的思维，再加上平时对缓存的优化和监控,你就能更从容地应对各种缓存问题了。