请问大家，在使用redis的过程中有没有遇到过什么问题呢？比如缓存雪崩，缓存穿透，阻塞等。这些问题的产生原因是什么呢？又该怎么解决呢？本篇文章就说说这个。
| 阻塞 |
因为redis是单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的，所以一旦出现阻塞，将是致命的。
内在原因
（1）API或数据结构使用不合理
// 获取最近的10条慢查询
slowlog get 10
（2）CPU饱和
（3）持久化相关的阻塞：fork阻塞、aof刷盘阻塞、hugepage写操作阻塞
外在原因
（1）CPU竞争
（2）内存交换
（3）网络问题：连接拒绝、网络延迟、网卡软中断
解决措施
（1）在应用方加入异常监控，并要定位到具体的出问题的结点
（2）Redis的监控
| 缓存相关 |
更新策略
redis中的数据通常都是有生命周期的，需要在特定时间后被删除或更新，这样可以保证缓存空间在一个可控的范围。有3种缓存更新策略。
（1）LRU/LFU/FIFO算法剔除
当缓存使用量超过了预设的最大值时，会启动策略对数据进行清除。
- LRU：最近最久未使用
- LFU：最近最少使用
- FIFO：先进先出
（2）超时剔除
在将数据放入缓存时，已经设置了过期时间，当到时间后，自动将其删除。使用命令expire来实现。
（3）主动更新
对数据进行“增删改”操作后，立即清除redis中的相关数据
缓存穿透
1、概念
缓存穿透是指查询一个数据库不存在的数据，每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有大量请求进来，可能会压垮数据库。
2、产生的原因
（1）自身业务代码或者数据出现问题
（2）一些恶意攻击，爬虫等造成大量空命中
3、解决措施
（1）缓存空对象
当数据库不命中后，仍然将空对象保留到缓存层中，之后再访问这个数据，将会从缓存中获取，这样就保护了后端数据源。
实现代码如下：
String get(String key){
//从缓存中获取数据
String cacheValue=cache.get(key);
//缓存为空
if(StringUtils.isBlank(cacheValue)){
//从存储中获取
String storageValue=storage.get(key);
cache.set(key,storageValue);
//如果存储数据为空，需要设置一个过期时间（300秒）
if(storageValue==null){
cache.expire(key,60*5);
}
return storageValue;
}else{
//缓存非空
return cacheValue;
}
}
此解决办法的使用场景为：数据命中不高且数据频繁变化实时性高。
（2）布隆过滤器拦截
将存在的key放入布隆过滤器中。当一个查询请求过来时，先经过此过滤器，如果此过滤器认为该数据不存在，就直接丢弃，不再继续访问缓存层和存储层。
此解决办法的适用场景为：数据命中不高，数据相对固定、实时性低
无底洞
1、概念
为了满足业务需求，大量添加redis集群的节点，但是性能没提升反而下降。
2、产生的原因
在单机操作中，如果想批量获取多个key，只需一次网络操作即可，在集群中，节点越多，涉及的网络IO就越多，性能就可以能会下降。
3、解决办法
（1）串行命令
（2）串行IO
（3）并行IO
（4）hash_tag实现
缓存雪崩
1、概念
缓存雪崩是指在设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，导致所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。
2、解决办法
（1）不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
（2）如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
（3）设置热点数据永远不过期。
（4）做二级缓存。
（5）在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
