服务器本想用Redis提速缓存，结果遇到各种失效问题真让人头大

这事儿说起来真是让人哭笑不得,我们团队前段时间为了提升网站的性能，决定引入Redis做缓存，想法特别美好：把那些频繁从数据库里查询的、又不太经常变动的数据，比如商品分类、用户的基本信息、热门文章什么的，全都扔到Redis里，这样一来，页面加载速度肯定能嗖嗖往上窜，数据库的压力也能小不少，大家都觉得这是个稳赚不赔的妙招。

可谁承想,从Redis真正上线的那天起，我们的“好日子”就算开始了，各种稀奇古怪的缓存失效问题，像地鼠一样，按下这个，那个又冒出来了，搞得我们焦头烂额。

第一个蹦出来的“惊喜”就是缓存穿透。 这事儿还是运营同学先发现的，他们跑来问，说后台显示有好几条奇怪的请求，一直在查一个根本不存在的商品ID，而且量还不小，导致数据库的监控警报都快响爆了，我们一查日志，好家伙，原来是有人（也不知道是恶意爬虫还是啥）在疯狂请求“product_info:9999999”这种压根儿不存在的商品，按照我们最初的设计，如果Redis里没查到，就会去数据库查，数据库当然也没有，所以就不会设置缓存，结果就是，这些恶意请求每一次都完美地绕过了Redis缓存，直接砸在了我们脆弱的数据库上，这就像有个家伙总来问你一个你根本不知道答案的问题，你还得每次都跑去翻一遍百科全书，结果当然是白费力气，还把你自己累得够呛，后来我们用了布隆过滤器，才算把这个问题给摁住了。

刚消停没两天，缓存雪崩又来了。 那天早上，我们例行公事地往缓存里刷了一批新的热门数据，并且都给它们设置了相同的过期时间，比如说是8小时，当时谁也没多想，觉得这很合理，结果8个小时后的那个时间点，正好是晚上流量小高峰，这批缓存数据像约好了一样，“哗啦”一下同时失效了，瞬间，海量的用户请求发现缓存没了，齐刷刷地涌向数据库，数据库哪经历过这种场面，CPU利用率瞬间飙到100%，整个网站页面打开慢得像回到了拨号上网时代，那场面，真可谓是“祸不单行”，就在我们以为解决了缓存穿透和雪崩，可以高枕无忧的时候，又一个更隐蔽的问题浮出了水面，那就是缓存击穿。

这个场景通常发生在某个“热点key”身上，我们有一个顶级畅销品，它的缓存key是“hot_product:123”，这个key平时访问量巨大，但它在某个凌晨3点过期了，好巧不巧，就在它过期的瞬间，突然涌进来一大波请求，全都冲着这个商品来的，这下可好，Redis里找不到，所有请求同时涌向数据库，瞬间就把数据库的连接池打满了，导致其他正常查询也受到了严重影响，整个网站卡顿了好几分钟，这种现象就像一颗子弹精准地击穿了缓存这层防护甲，直接命中了数据库的心脏，为了解决它，我们后来引入了“互斥锁”机制，保证在第一个请求去数据库查询并回填缓存的时候，其他请求只能耐心等待，避免了集体冲锋。

除了这几个典型问题,我们还遇到了不少“坑”。数据不一致的烦恼，有时候后台管理员更新了某个商品的库存，我们虽然删除了Redis里旧的缓存，但在删除后、新缓存建立前这个极短的空隙里，还是有用户可能读到旧数据，又比如，缓存空间的清理策略也没选好，一开始用的随机淘汰，结果有时候会把一些重要的热点数据给误删了，还有对大key（比如一个存储了上万条记录的列表）进行操作时，一不小心就可能引起Redis的阻塞，影响其他服务。

回过头来看这段经历,真是“理想很丰满，现实很骨感”，用Redis提速的本意是好的，但它绝不是简单的“set/get”就能搞定的事情，它更像是一门平衡的艺术，需要在缓存命中率、数据一致性、系统复杂度之间反复权衡，每一种失效场景背后，都需要我们深入理解业务逻辑，精心设计缓存的更新策略、过期时间和降级方案，这一趟折腾下来，虽然过程让人头大，但也确实让我们对分布式系统的复杂性有了更深刻的认识，现在我们可以说，缓存用的好不好，才是真正考验工程师功力的地方。