5.4 缓存机制与淘汰策略

5.4 缓存机制与淘汰策略

缓存是 Redis 的第一大用途，也是生产事故的第一大来源。本节把缓存的读写模式与三大经典故障（穿透、击穿、雪崩）逐一拆解，每项给出防御实现；再讲内存满时的淘汰策略八档怎么选。5.1 演练过的"加缓存"只是入门，这一节才是缓存的生产说明书。

缓存的读写模式

**Cache-Aside（旁路缓存）**是最常用的模式：应用读缓存未命中则读库并回填缓存；写时先更库、后删缓存（而非更新缓存）。两个为什么：为什么删而不是更？因为更新后的缓存可能没人读，白写还引入并发写覆盖问题。为什么先库后删？反过来的话，并发下旧值回填缓存的窗口更大。即便如此，先更库后删缓存仍有微小不一致窗口（读请求恰在更库前读到旧缓存），彻底方案是延迟双删或订阅变更日志异步失效，按业务容忍度选。

三大故障与防御

穿透：查询不存在的数据，缓存永不命中、请求全部打到库——攻击者构造海量随机 ID 即可打穿。防御两招：缓存空值（查不到也把空结果缓存短时间，简单有效）；布隆过滤器（所有合法 ID 预先登记，查询前过滤，"一定不存在"的判断零成本，代价是少量误判与不支持删除）。

击穿：某个热点键过期瞬间，并发请求同时未命中、同时回源建库，数据库瞬间被打出尖峰。防御三板斧：互斥重建（只放一个请求去查库回填，其余等待或返回旧值——用 5.6 的 SET NX 锁实现）；逻辑过期（键永不过期、值里带过期字段，发现过期后异步刷新，期间返回旧值）；热点不过期（运营级热点直接常驻）。

雪崩：大量键同时过期（或 Redis 实例整体宕机），请求洪峰涌向数据库。防御：过期时间加随机偏移（如 30 分钟 ± 5 分钟，把到期打散）；多级缓存（本地缓存挡第一波）；限流降级预案（缓存全灭时按优先级放行）；实例可用性交给主从与哨兵（5.7）。

图：缓存三大故障的请求路径对比

淘汰策略：内存满了谁出局

maxmemory 设定上限后，写不进时怎么办由淘汰策略（maxmemory-policy）决定，八档按语义分组：noeviction（默认，拒绝写入，缓存场景慎用）；allkeys-lru / volatile-lru（全键或仅带过期键中淘汰最近最少使用，常规缓存首选 allkeys-lru）；allkeys-lfu / volatile-lfu（最少频率使用，适合偶发访问的"历史热键"不再霸占内存）；allkeys-random / volatile-random（随机，少用）；volatile-ttl（淘汰剩余寿命最短的）。判断口诀：缓存场景 allkeys-lru 或 lfu 起步；混合场景（既有缓存又有不能丢的键）用 volatile 系并给所有可丢键设过期——淘汰只发生带过期键的集合里。

演练：活动页雪崩事故的完整复盘

背景：运营活动凌晨整点上线，预热脚本把 2000 个活动键统一设置 2 小时过期；凌晨 2 点整 2000 个键同时过期，瞬间上万请求回源，数据库连接池打满，整个站点接口雪崩 5 分钟。

操作：复盘四步。第一步定位：监控显示数据库 QPS 尖峰与键过期时间点精确重合，雪崩实锤；第二步即时止血：紧急预热 + 回填，临时调大数据库连接池上限扛过残余流量；第三步根因修复：预热脚本改为"基础过期 2 小时 + 随机偏移 0 到 20 分钟"，热点 Top 键改逻辑过期；第四步防御补强：接入"缓存命中率低于阈值自动限流"的降级开关，并演练一次 Redis 实例整体重启。

结果：下一场活动同类流量下数据库 QPS 平稳（回源请求按分钟级摊开）；演练的实例重启中降级开关按预期生效，站点未雪崩。

解读：复盘链条值得记牢——止血（回填与限流）→ 根因（过期模式）→ 防御（打散与逻辑过期）→ 演练（整体失效预案）。四步缺一不可：只改过期模式不演练，下次实例宕机还是会雪崩；只演练不修根因，问题必然复发。

变式：若活动数据本质是只读商品快照，更省的方案是活动期直接静态化到 CDN，Redis 只留动态部分——缓存是分层体系的一层，不是唯一一层。

易错点

第一个是为省内存把过期时间设得过短：命中率崩塌，回源流量反噬数据库；过期时长要用命中率与回源量的监控数据校准，不靠拍脑袋。第二个是布隆过滤器当真理：它说"不存在"才可信，说"存在"可能是误判，业务判断逻辑要按这个语义写。第三个是互斥重建的锁忘记过期：持锁进程崩溃导致所有请求永久等待，锁必须带过期时间与重试上限。第四个是淘汰策略与业务错配：混合场景误用 allkeys 系，把不能丢的分布式锁键也淘汰了——锁类键要么不与缓存同实例，要么用 volatile 系隔离。

八大淘汰策略速查表

内存达到 maxmemory 上限时，Redis 按配置的策略淘汰数据。策略选错，命中率会断崖式下跌。

# 配置：内存上限与淘汰策略
maxmemory 8gb
maxmemory-policy allkeys-lru

# 观察淘汰与命中情况
INFO stats | grep -E "keyspace_hits|keyspace_misses|evicted_keys"
# 命中率 = hits / (hits + misses)，持续低于 90% 就该查原因
​

三大缓存故障与防御清单

穿透：查询一个根本不存在的键，每次都打到数据库。防御两招：其一，缓存空值（查到不存在时把空结果也写进缓存，设短过期时间）；其二，布隆过滤器（在缓存前加一层，判断键是否存在，不存在的直接返回）。

# 缓存空值：注意过期时间要短，防止恶意刷不同 Key 撑爆内存
SET user:profile:99999999 "{}" EX 60

# 布隆过滤器思路（Redis 4.0+ 可用 BF.ADD / BF.EXISTS 模块，或用 Bitmap 自建）
BF.ADD user_filter 90001
BF.EXISTS user_filter 99999999    # 返回 0 表示一定不存在，直接返回，不打数据库
​

击穿：一个热点键过期的瞬间，大量请求同时打到数据库。防御手段是"互斥重建"：缓存未命中时先抢分布式锁，只有抢到锁的线程去数据库加载并回填，其余线程等待后重读缓存。

# 互斥重建（伪命令示意）
SET lock:rebuild:hot_key <token> NX PX 3000
# 抢到锁 → 查数据库 → SETEX hot_key 300 <value> → DEL lock
# 未抢到 → 短暂 sleep 后重读缓存；超时则返回降级内容
​

雪崩：大批键在同一时刻集体过期，或缓存集群整体不可用，请求全部涌向数据库。防御三招：过期时间加随机抖动（避免同时过期）、缓存层做高可用（哨兵或集群，见 5.7、5.8）、以及数据库侧的限流与熔断兜底。

# 过期时间加抖动：基准 300 秒 ± 60 秒随机
EXPIRE cache:item:8801 $((300 + RANDOM % 120))
​

一条总原则：缓存层的设计目标不是"不出问题"，而是"出问题时数据库不被打垮"。因此限流、熔断、降级这三样兜底措施，与缓存策略同等重要——它们决定了最坏情况下系统是"慢一点"还是"整体不可用"。

本节要点回顾

• 读模式 Cache-Aside：读未命中回填，写先更库后删缓存。
• 三故障三防御：穿透（空值缓存、布隆过滤器）、击穿（互斥重建、逻辑过期）、雪崩（过期打散、多级缓存、限流降级）。
• 淘汰策略口诀：纯缓存 allkeys-lru/lfu，混合场景 volatile 系并保证可丢键都有过期。
• 故障复盘链条：止血 → 根因 → 防御 → 演练，四步闭环。
• 缓存分层看：CDN、本地缓存、Redis、数据库，各挡各的流量。

故障防住了，下一节看 Redis 的第二副面孔：消息传递。