为什么分布式一定要有Redis?( 四 ) _分布式

采用异步更新策略，无论 Key 是否取到值，都直接返回。Value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。

提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的 Key 。迅速判断出，请求所携带的 Key 是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
缓存雪崩解决方案：

给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
双缓存。我们有两个缓存，缓存 A 和缓存 B 。缓存 A 的失效时间为 20 分钟，缓存 B 不设失效时间。自己做缓存预热操作。
然后细分以下几个小点：从缓存 A 读数据库，有则直接返回；A 没有数据，直接从 B 读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程，更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B 。

如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

这个问题大致就是，同时有多个子系统去 Set 一个 Key 。这个时候大家思考过要注意什么呢？
需要说明一下，我提前百度了一下，发现答案基本都是推荐用 Redis 事务机制。
我并不推荐使用 Redis 的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是 Redis 集群环境，做了数据分片操作。
你一个事务中有涉及到多个 Key 操作的时候，这多个 Key 不一定都存储在同一个 redis-server 上。因此， Redis 的事务机制，十分鸡肋。
如果对这个 Key 操作，不要求顺序

这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做 set 操作即可，比较简单。
如果对这个 Key 操作，要求顺序

假设有一个 key1 ，系统 A 需要将 key1 设置为 valueA ，系统 B 需要将 key1 设置为 valueB ，系统 C 需要将 key1 设置为 valueC 。
期望按照 key1 的 value 值按照 valueA > valueB > valueC 的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。
假设时间戳如下：
系统A key 1 {valueA 3:00}
系统B key 1 {valueB 3:05}
系统C key 1 {valueC 3:10}

那么，假设这会系统 B 先抢到锁，将 key1 设置为{valueB 3:05} 。接下来系统 A 抢到锁，发现自己的 valueA 的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做 set 操作了，以此类推。
其他方法，比如利用队列，将 set 方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。
总结
本文对 Redis 的常见问题做了一个总结。大部分是自己在工作中遇到，以及之前面试别人的时候，爱问的一些问题。
另外，不推荐大家临时抱佛脚，真正碰到一些有经验的工程师，其实几下就能把你问懵。最后，希望大家有所收获吧。
小编在学习过程中整理了一些学习资料，可以分享给做JAVA的工程师朋友们，相互交流学习，需要的可以私信(资料)即可免费获取Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码， MyBatis ， Netty,Redis,Kafka,MySQL,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）
其中覆盖了互联网的方方面面，期间碰到各种产品各种场景下的各种问题，很值得大家借鉴和学习，扩展自己的技术广度和知识面。最后记得帮作者点个关注

【为什么分布式一定要有Redis?】