为什么分布式一定要有Redis?( 三 ) _分布式

还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，有思考过原因么?
回答：Redis 采用的是定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略

定时删除，用一个定时器来负责监视 Key ，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗 CPU 资源。
在大并发请求下， CPU 要将时间应用在处理请求，而不是删除 Key ，因此没有采用这一策略。
定期删除+惰性删除是如何工作

定期删除， Redis 默认每个 100ms 检查，是否有过期的 Key ，有过期 Key 则删除。
需要说明的是， Redis 不是每个 100ms 将所有的 Key 检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔 100ms ，全部 Key 进行检查， Redis 岂不是卡死) 。
因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多 Key 到时间没有删除。于是，惰性删除派上用场。
也就是说在你获取某个 Key 的时候， Redis 会检查一下，这个 Key 如果设置了过期时间，那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
不是的，如果定期删除没删除 Key 。然后你也没即时去请求 Key ，也就是说惰性删除也没生效。这样， Redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
在 redis.conf 中有一行配置：
# maxmemory-policy volatile-lru

该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)：

noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。推荐使用，目前项目在用这种。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 Key 。应该也没人用吧，你不删最少使用 Key ，去随机删。
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 Key 。这种情况一般是把 Redis 既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 Key 。依然不推荐。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除。不推荐。

PS：如果没有设置 expire 的 Key ，不满足先决条件(prerequisites)；那么 volatile-lru ， volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为，和 noeviction(不删除) 基本上一致。
Redis 和数据库双写一致性问题

一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。
答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。
另外，我们所做的方案从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
回答：首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。
缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
缓存穿透解决方案：