上億級併發的Redis快取應該如何設計
快取設計可謂老生常談了，早些時候都是採用memcache，現在大家更多傾向使用redis，除了知曉常用的資料儲存型別，結合業務場景有針對性選擇，好像其他也沒有什麼大的難點。
工程中引入Redis Client二方包，初始化一個Bean例項RedisTemplate ，一切搞定，so easy。
如果是幾十、幾百併發的業務場景，快取設計可能並不需要考慮那麼多，但如果是億級的系統呢？
首先，先了解快取知識圖譜
早期的快取用於加速CPU資料交換的RAM。隨著網際網路的快速發展，快取的應用更加寬泛，用於資料高速交換的儲存介質都稱之為快取。
使用快取時，我們要關注哪些指標？快取有哪些應用模式？以及快取設計時有哪些Tip技巧？一圖勝千言，如下：
七大經典問題
快取在使用過程不可避免會遇到一些問題，對於高頻的問題我們大概歸為了7類。具體內容下面我們一一道來
1、快取集中失效
當業務系統查詢資料時，首先會查詢快取，如果快取中資料不存在，然後查詢DB再將資料預熱到Cache中，並返回。快取的效能比 DB 高 50~100 倍以上。
很多業務場景，如：秒殺商品、微博熱搜排行、或者一些活動資料，都是通過跑任務方式，將DB資料批量、集中預熱到快取中，快取資料有著近乎相同的過期時間。
當過這批資料過期時，會一起過期，此時，對這批資料的所有請求，都會出現快取失效，從而將壓力轉嫁到DB，DB的請求量激增，壓力變大，響應開始變慢。
那麼有沒有解呢？
當然有了。
我們可以從快取的過期時間入口，將原來的固定過期時間，調整為過期時間=基礎時間+隨機時間，讓快取慢慢過期，避免瞬間全部過期，對DB產生過大壓力。
2、快取穿透
不是所有的請求都能查到資料，不論是從快取中還是DB中。
假如黑客攻擊了一個論壇，用了一堆肉雞訪問一個不存的帖子id。按照常規思路，每次都會先查快取，快取中沒有，接著又查DB，同樣也沒有，此時不會預熱到Cache中，導致每次查詢，都會cache miss。
由於DB的吞吐效能較差，會嚴重影響系統的效能，甚至影響正常使用者的訪問。
解決方案：
- 方案一：查存DB 時，如果資料不存在，預熱一個
特殊空值到快取中。這樣，後續查詢都會命中快取，但是要對特殊值，解析處理。 - 方案二：構造一個
BloomFilter過濾器，初始化全量資料，當接到請求時，在BloomFilter中判斷這個key是否存在，如果不存在，直接返回即可，無需再查詢快取和DB
3、快取雪崩
快取雪崩是指部分快取節點不可用，進而導致整個快取體系甚至服務系統不可用的情況。
分散式快取設計一般選擇一致性Hash，當有部分節點異常時，採用 rehash 策略，即把異常節點請求平均分散到其他快取節點。但是，當較大的流量洪峰到來時，如果大流量 key 比較集中，正好在某 1～2 個快取節點，很容易將這些快取節點的記憶體、網絡卡過載，快取節點異常 Crash，然後這些異常節點下線，這些大流量 key 請求又被 rehash 到其他快取節點，進而導致其他快取節點也被過載 Crash，快取異常持續擴散，最終導致整個快取體系異常，無法對外提供服務。
解決方案：
- 方案一：增加實時監控，及時預警。通過機器替換、各種故障自動轉移策略，快速恢復快取對外的服務能力
- 方案二：快取增加多個副本，當快取異常時，再讀取其他快取副本。為了保證副本的可用性，儘量將多個快取副本部署在不同機架上，降低風險。
4、快取熱點
對於突發事件，大量使用者同時去訪問熱點資訊，這個突發熱點資訊所在的快取節點就很容易出現過載和卡頓現象，甚至 Crash，我們稱之為快取熱點。
這個在新浪微博經常遇到，某大V明星出軌、結婚、離婚，瞬間引發數百千萬的吃瓜群眾圍觀，訪問同一個key，流量集中打在一個快取節點機器，很容易打爆網絡卡、頻寬、CPU的上限，最終導致快取不可用。
解決方案：
- 首先能先找到這個
熱key來，比如通過Spark實時流分析，及時發現新的熱點key。 - 將集中化流量打散，避免一個快取節點過載。由於只有一個key，我們可以在key的後面拼上
有序編號，比如key#01、key#02。。。key#10多個副本，這些加工後的key位於多個快取節點上。 - 每次請求時，客戶端隨機訪問一個即可
可以設計一個快取服務治理管理後臺，實時監控快取的SLA，並打通分散式配置中心，對於一些
hot key可以快速、動態擴容。
5、快取大Key
當訪問快取時，如果key對應的value過大，讀寫、載入很容易超時，容易引發網路擁堵。另外快取的欄位較多時，每個欄位的變更都會引發快取資料的變更，頻繁的讀寫，導致慢查詢。如果大key過期被快取淘汰失效，預熱資料要花費較多的時間，也會導致慢查詢。
所以我們在設計快取的時候，要注意快取的粒度，既不能過大，如果過大很容易導致網路擁堵；也不能過小，如果太小，查詢頻率會很高，每次請求都要查詢多次。
解決方案：
- 方案一：設定一個閾值，當value的長度超過閾值時，對內容啟動壓縮，降低kv的大小
- 方案二：評估
大key所佔的比例，由於很多框架採用池化技術，如：Memcache，可以預先分配大物件空間。真正業務請求時，直接拿來即用。 - 方案三：顆粒劃分，將大key拆分為多個小key，獨立維護，成本會降低不少
- 方案四：大key要設定合理的過期時間，儘量不淘汰那些大key
6、快取資料一致性
快取是用來加速的，一般不會持久化儲存。所以，一份資料通常會存在DB和快取中，由此會帶來一個問題，如何保證這兩者的資料一致性。另外，快取熱點問題會引入多個副本備份，也可能會發生不一致現象。