说实话，Redis缓存也不是万能的，这些问题你可能没注意过

说实话，Redis缓存也不是万能的，这些问题你可能没注意过 参考自多位资深开发者的经验分享及技术社区讨论，如知乎专栏“架构师之路”、掘金社区“Redis实战避坑指南”等）

我们做项目，尤其是高并发的网站或者App，经常会用Redis来当缓存，把数据库里查起来慢的数据，比如用户信息、商品详情、热点文章，提前存到Redis里，下次再要的时候，直接从内存里拿，速度飞快，数据库的压力也小了，这听起来简直是银弹，对吧？很多人学着用的时候，也觉得效果立竿见影，但用久了，或者业务量上来了，你就会发现，Redis要是用不好，带来的麻烦可能比它解决的问题还多，有些坑，不亲自踩过,可能真的不会特别注意。

第一个大问题：数据一致性问题，这是个持久战。 你想想，一份数据，现在存在两个地方了：数据库（比如MySQL）和Redis缓存，当你需要更新数据的时候，是先更新数据库，还是先更新缓存？无论你先做哪一步，都可能出问题。 比如说，你选择“先更新数据库，再删除缓存”，这个策略看起来不错，但也不是百分百安全，假设在某个极端情况下，线程A更新了数据库，准备去删除缓存，就在这个间隙，线程B来读数据了，发现缓存是空的（或者还是旧数据），于是它去数据库里查，查到了更新前的旧数据，然后顺手把这个旧数据又塞回到缓存里，结果就是，虽然数据库里的数据是新值，但缓存里却一直留着旧数据，这个脏数据可能要在缓存里待很久，直到下次更新或者过期，反过来，如果你“先删除缓存，再更新数据库”，在高并发下也可能读到脏数据。 数据一致性不是一个“配置好就一劳永逸”的事情，它需要根据业务的容忍度，选择合适策略（比如延迟双删、订阅数据库binlog等），甚至有时候要接受一定时间内的数据不一致，想做到绝对强一致，缓存本身的优势（高性能）可能就大打折扣了。

第二个问题：缓存穿透，查不存在的数据，把数据库打垮。 这指的是查询一个根本不存在的数据，有人恶意攻击，故意发来大量请求查询数据库中根本不存在的商品ID，Redis里没有这个key，请求就会直接穿透到数据库去查，数据库也查不到，但这个过程依然消耗了数据库的资源，如果这种恶意请求量非常大，数据库可能就因为处理这些“无用功”而压力过大，甚至崩溃。 解决方案听起来简单：如果数据库也查不到，就在Redis里缓存一个空值（比如null），并设置一个较短的过期时间，这样下次再有人查同一个不存在的ID，在缓存层就直接返回空了，保护了数据库，但这里也有细节，如果攻击者每次都用不同的、随机的ID来请求，你这个办法就失效了，因为每个空值只缓存一次，面对海量随机Key，缓存会被大量无用的空值占满，这时候可能就需要更复杂的布隆过滤器（Bloom Filter）来拦截了。

第三个问题：缓存雪崩，大量缓存同时失效。 为了避免缓存数据永远不更新，我们一般会给Redis里的数据设置一个过期时间（TTL），如果你不小心，把很多重要数据的过期时间都设置成一样的了，比如都在凌晨2点到期，那么到了2点，这批缓存数据会集体失效，这时候，突然涌来的大量请求会发现缓存没了，于是全部涌向数据库去查询数据，数据库瞬间承受巨大的压力，很可能扛不住就直接宕机了，进而导致整个系统崩溃。 解决雪崩的关键是避免“同时失效”，我们可以给缓存的基础过期时间加上一个随机的偏移量，比如原本设置过期1小时，现在可以改成1小时加上一个0到5分钟的随机数，这样就能保证缓存不会在同一时刻大面积失效，而是均匀地分布在一段时间内,给数据库足够的时间去慢慢重建缓存。

第四个问题：热Key问题，压力集中在一处。 你的系统里可能会有一个或少数几个Key访问频率极高，比如某个顶流明星发了微博，他个人主页的缓存Key就会成为“热Key”，这个Key所在的Redis实例的单个CPU核心可能会被频繁访问，网络带宽也可能被打满，形成瓶颈，虽然Redis是单线程处理命令，但热Key会导致这个线程异常忙碌，可能影响到其他命令的处理，造成整体延迟升高。 解决热Key的思路就是分散压力，可以对热Key进行复制，变成多个Key，比如原来的key是user:123，现在可以多存几份，叫user:123:copy1, user:123:copy2…… 然后在客户端做一层负载均衡，随机访问不同的副本，这样就把对单个Key的访问压力，分散到了多个Key（实际上可能还在同一个Redis实例，但至少命令处理被分散了）或者多个实例上。

第五个问题：别把Redis当数据库用，小心丢数据。 虽然Redis提供了持久化机制（RDB快照和AOF日志），但它的设计初衷毕竟是缓存，这意味着在极端情况下，比如主机突然宕机，你可能会丢失最后一次持久化之后的数据，如果你把Redis当作唯一存储重要数据的地方（比如存储用户的账户余额、订单状态），那风险就非常高了，一旦丢失，可能就是灾难性的，Redis的持久化是为了在重启后能快速恢复缓存数据，而不是保证数据的绝对安全，重要数据的“唯一真相源”应该还是传统的关系型数据库或者其他更可靠的存储系统。

总结一下 Redis是个强大的工具，但它不是魔术棒，用它之前，一定要想清楚：你的业务能接受多大的数据延迟一致性？会不会有异常请求模式？缓存失效策略是否合理？有没有潜在的单点热点？数据丢了能不能承受？只有注意到了这些潜在的问题，并提前做好预案，才能真正让Redis成为你系统的得力助手，而不是一个隐藏的“炸弹”。