Redis缓存最佳除屑体验（redis 缓存频繁去屑）

Redis缓存：最佳除屑体验

Redis是一种流行的开源内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、队列、实时分析等场景。除了具有高性能、高可用性等特性，Redis还支持多种数据结构和功能，如字符串、哈希表、队列、发布订阅、Lua脚本等。其中，Redis缓存是最广泛应用的功能之一。本文将介绍如何使用Redis缓存实现最佳除屑体验，提高应用性能和稳定性。

Redis缓存除屑是指清理过期缓存，以释放内存和减少数据冗余，避免过期数据影响正常业务。Redis提供了两种除屑策略：定时删除和惰性删除。定时删除是指定期清理过期缓存，需要启动专门的线程，会对CPU和内存造成一定压力。惰性删除是指在获取缓存时检查是否过期，如果过期则删除并返回空值，不需要额外线程，但可能会导致缓存被滥用和过期数据堆积。

为了获得最佳除屑体验，我们可以采用以下方法：

1.使用惰性删除

惰性删除需要在应用层实现，可以结合Redis的TTL命令实现。例如，在Java中我们可以使用Jedis客户端库实现：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
String key = "foo";
String value = jedis.get(key);
if (value == null) {
    // 缓存不存在
} else if (jedis.ttl(key) 
    // 缓存已过期
    jedis.del(key);
} else {
    // 缓存存在且未过期
    // ...
}

2.避免缓存穿透

缓存穿透是指请求未命中缓存，且请求的数据也不存在于数据库中，导致应用反复查询直至超时。为了避免缓存穿透，我们可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）实现一个黑名单，即将请求参数的哈希值加入黑名单。在查询缓存时，如果请求参数的哈希值在黑名单中，则直接返回空值。

public class BlacklistFilter {
    private BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000000);
    public boolean contns(String key) {
        return bloomFilter.mightContn(key);
    }

    public void put(String key) {
        bloomFilter.put(key);
    }
}
public class CacheManager {
    private Jedis jedis = new Jedis("localhost");
    private BlacklistFilter blacklistFilter = new BlacklistFilter();

    public String get(String key) {
        if (blacklistFilter.contns(key)) {
            return null;
        }
        String value = jedis.get(key);
        if (value == null) {
            blacklistFilter.put(key);
        }
        return value;
    }
    public void put(String key, String value) {
        jedis.set(key, value);
    }
}

3.使用LRU缓存淘汰策略

LRU（Least Recently Used）是一种经典的缓存淘汰策略，即淘汰最近最少使用的缓存。Redis提供了ZSET数据结构实现LRU淘汰策略，详见LRU缓存淘汰策略。

4.设置合适的最大内存限制

Redis支持设置最大内存限制，以防止缓存滥用导致服务器宕机。在达到最大内存限制时，Redis会根据配置的淘汰策略删除一部分缓存，以释放内存。例如，我们可以设置最大内存为1GB，缓存到达1GB时根据LRU淘汰策略删除一部分缓存。

redis-cli config set maxmemory 1gb
redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

总结

Redis缓存是优化应用性能和稳定性的常用手段，但是为了获得最佳除屑体验，需要采用惰性删除、缓存穿透保护、LRU缓存淘汰、最大内存限制等方法。此外，需要注意Redis的数据一致性和高可用性，避免因为缓存问题导致业务异常。