Redis缓存异常

在 Redis 缓存使用过程中，会遇到多种异常情况，合理处理这些异常对保障系统稳定性至关重要。以下是常见的 Redis 缓存异常及对应的处理方式：

1. 缓存穿透

• 现象：查询不存在的数据，请求穿透缓存直接打到数据库，可能导致数据库压力骤增。
• 原因：恶意攻击（如查询不存在的 ID）、业务逻辑漏洞等。
• 处理方式：
  • 缓存空值：对查询结果为空的数据，也在缓存中存储空值（设置较短过期时间），避免重复穿透。
  • 布隆过滤器：预先将存在的 key 存入布隆过滤器，查询前先校验，不存在则直接返回。

2. 缓存击穿

• 现象：热点 key 突然过期，大量请求同时访问该 key，瞬间穿透到数据库。
• 原因：热点数据过期、缓存服务重启等。
• 处理方式：
  • 互斥锁：多个请求竞争同一 key 时，只有一个请求能去数据库查询，其他请求等待重试。
  • 热点 key 永不过期：核心热点数据不设置过期时间，通过后台异步更新。
  • 过期时间错开：对同类热点 key 设置随机过期时间，避免同时失效。

3. 缓存雪崩

• 现象：大量缓存 key 同时过期或 Redis 服务宕机，导致所有请求涌向数据库，可能引发数据库崩溃。
• 原因：缓存集中过期、Redis 集群故障、网络问题等。
• 处理方式：
  • 过期时间随机化：给 key 的过期时间增加随机值，避免集中过期。
  • 多级缓存：结合本地缓存（如 Caffeine）和分布式缓存，降低 Redis 压力。
  • 服务熔断降级：使用 Sentinel、Hystrix 等工具，当 Redis 故障时，快速失败并返回默认值。
  • Redis 集群高可用：部署主从、哨兵或集群模式，避免单点故障。

4. 缓存与数据库一致性问题

• 现象：缓存数据与数据库数据不一致，导致业务逻辑错误。
• 原因：更新数据库后未同步更新缓存、并发读写导致的数据覆盖等。
• 处理方式：
  • 先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）。
  • 延迟双删：更新数据库后删除缓存，间隔一段时间再次删除（应对并发场景）。
  • 写入消息队列：通过 MQ 异步更新缓存，保证最终一致性。

5. Redis 连接异常

• 现象：无法连接 Redis 服务，抛出连接超时、拒绝连接等异常。
• 原因：Redis 服务宕机、网络故障、连接池参数不合理等。
• 处理方式：
  • 连接池配置：合理设置最大连接数、超时时间、重试机制。
  • 异常捕获与重试：捕获连接异常，使用指数退避策略进行有限次重试。
  • 健康检查：定期检测 Redis 服务状态，故障时切换到备用节点。

6. 内存溢出（OOM）

• 现象：Redis 内存达到 maxmemory 限制，无法写入新数据。
• 原因：内存配置不足、缓存数据未及时清理、内存碎片过多。
• 处理方式：
  • 合理设置 maxmemory 和淘汰策略（如 LRU、LFU）。
  • 定期清理无效数据，优化过期策略。
  • 监控内存使用，及时扩容或拆分数据。

7. 大 key 与热 key 问题

• 现象：大 key 导致网络拥塞、内存占用过高；热 key 导致 Redis 节点负载不均。
• 处理方式：
  • 大 key 拆分：将大型集合拆分为多个小 key。
  • 热 key 分散：通过添加前缀哈希将热 key 分散到不同节点。
  • 本地缓存：将热 key 加载到应用本地缓存，减少 Redis 访问。

处理缓存异常时，需结合业务场景选择合适方案，同时加强监控告警（如 Redis 内存、连接数、命中率等指标），提前发现并解决潜在问题。