Go-Redis、缓存策略和常见缓存问题

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非关系型数据库概述

关系型数据库的优势在于数据的规范性和严格的表格结构，但这也使得它在某些场景下变得不够灵活，尤其是在面对大规模数据、高并发请求和复杂数据结构时，会面临性能瓶颈

与此相对，非关系型数据库摒弃了传统的表格结构，通常具有更灵活的数据存储方式，并且能够根据实际需求进行扩展，尤其适合处理大数据量和快速读写的场景

常见的非关系型数据库包括：Redis、MongoDB等

Redis

意义

如果只使用MySQL之类的关系型数据库，承载不了过大的访问量，过大的访问量会对数据库产生过大压力，导致业务出现问题

在 web 开发里面，为了解决这个问题，我们也引入了缓存的概念。缓存的作用是将数据存储在访问速度更快的内存中，当请求访问这些数据时，直接从内存中读取，避免频繁访问磁盘和数据库，从而大大提高性能。

Redis 是一种高性能的内存数据存储系统，它是一个 NoSQL 数据库，广泛用于缓存场景。通过 Redis，我们可以将数据库中频繁访问的数据缓存起来，从而减少数据库压力，提高响应速度。

基础概念

Redis 有着以下的特性，决定了他天生适合当作分布式缓存中间件使用：

  • 键值对存储：Redis 是一个键值对存储数据库，可以将数据以键值对的形式存储在内存中，支持各种类型的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等。

  • 内存存储：Redis 将数据存储在内存中，这使得它的读写速度极快，远超传统的磁盘数据库。

  • 持久化选项：虽然 Redis 主要作为内存数据库，但它也提供了持久化机制，可以定期将数据保存到磁盘上，以防数据丢失。

  • 高可用性：Redis 支持主从复制、分区、哨兵等机制，能够实现高可用的分布式架构。

数据结构和命令

先连接 redis

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redis-cli -h localhost -p 6379 -a <password>

如果是 docker 部署，需要先进入要 redis 容器里：

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docker exec -it redis /bin/bash

1. String

字符串，最基本的类型，可以存储任何数据，例如文本或数字。命令如下：

  • SET [key] [value]：添加或修改一个已有的 String 类型的键值对。

  • GET [key]：根据 key 获取 String 类型的 value。

  • MSET [key1 value1] [key2 value2] ...：批量添加多个 String 类型的键值对。

  • MGET [key1] [key2] ...：根据多个 key 获取多个 String 类型的 value。

  • INCR [key]：让一个整型的 key 自增 1。（对应的有 DECR）

  • INCRBY [key] [increment]：让一个整型的 key 自增并指定步长，例如 INCRBY num 2 让 num 值自增 2。

  • INCRBYFLOAT [key] [increment]：让一个浮点类型的数字自增并指定步长。

  • SETNX [key] [value] 或 SET [key] [value] NX：添加一个 String 类型的键值对，前提是这个 key 不存在，否则不执行。（分布式锁）

  • SETEX [key] [seconds] [value] 或 SET [key] EX [value]：添加一个 String 类型的键值对，并且指定有效期（单位：秒）。

缓存如何存储 MySQL 里面的结构化数据呢？

其实很简单，我们 MySQL 里面的一行数据其实对应到 Go 里面就是一个结构体，那么我们可以对这个结构体进行序列化成一个字符串，这样就能当作 json 字符串存储到 string 中

当然这样也有一个弊端，那就是无法灵活修改 string 的成员，下面的数据类型可以帮我们克服这一点。

2. Hash

哈希类型，可以理解为 Go 语言里面的 map，虽然可能会觉得 redis 本身就是一个 kv 数据库，里面还有一个 kv 类型很奇怪，但是这是必要的，一个 key 的 value 就是所谓的 map，可以理解为key里面又存储了多个key的键值对，相较于上面 json 字符串形式存储数据有着一定的优势，那就是对 json 字符串中的单个数据进行修改很不方便，而 hash 类型则可以对单个字段进行 CRUD。

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key
├── field1: value1
├── field2: value2
└── field3: value3

  • HSET [key] [field1] [value1] [field2] [value2] ...：添加或修改 hash 类型 key 的 field 的值。注：hmset也行，不过已经弃用了.

  • HGET [key] [field]：获取 hash 类型 key 的 field 的值。

  • HMGET [key] [field1] [field2] ...：批量获取多个 field 的值。

  • HGETALL [key]：获取 key 中的所有 field 和 value。

  • HKEYS [key]：获取 key 中的所有 field。

  • HVALS [key]：获取 key 中的所有 value。

  • HINCRBY [key] [field] [increment]：让指定 field 值增加指定步长。

  • HSETNX [key] [field] [value]：添加 field 的值，前提是 field 不存在，否则不执行。

3. List

可以看作是一个双向队列，但是查询速度 O(N)，原因在他的底层设计，为了节省内存，所以不支持下标查询，下面是他的命令：

  • LPUSH [key] [element] ...：向列表左侧插入一个或多个元素。

  • LPOP [key]：移除并返回列表左侧第一个元素，没有则返回 nil。

  • RPUSH [key] [element] ...：向列表右侧插入一个或多个元素。

  • RPOP [key]：移除并返回列表右侧第一个元素。

  • LRANGE [key] [start] [end]：返回指定范围内的所有元素。

  • BLPOP [key] [timeout]：在没有元素时等待指定时间，然后返回列表左侧元素。

  • BRPOP [key] [timeout]：在没有元素时等待指定时间，然后返回列表右侧元素。

4. Set

相当于C++的 unordered_set 或者 Java 的 HashSet，可以用于查看共同好友等，底层使用哈希表实现，
之存储成员，并不是k-v型数据类型，特点是无序，元素不可重复，查找快，支持交集并集这些功能

  • SADD [key] [member] ...：向 set 中添加一个或多个元素。

  • SREM [key] [member] ...：移除 set 中的指定元素。

  • SCARD [key]：返回 set 中元素的个数。

  • SISMEMBER [key] [member]：判断元素是否存在于 set 中。

  • SMEMBERS [key]：获取 set 中的所有元素。

  • SINTER [key1] [key2] ...：求 key1 与 key2 的交集。

  • SDIFF [key1] [key2] ...：求 key1 与 key2 的差集。

  • SUNION [key1] [key2] ...：求 key1 和 key2 的并集。

5. SortedSet

有序集合，其实就是给上面 Set 的 member 换成 Key-Value 的形式，也就是 Key 为元素，Value 为数值，按照 Value 进行排序，可以实现排行榜之类的功能，常见命令如下：

  • ZADD [key] [score] [member]：添加或更新元素的 score 值。

  • ZREM [key] [member]：删除元素。

  • ZSCORE [key] [member]：获取元素的 score 值。

  • ZRANK [key] [member]：获取元素的升序排名。

  • ZCARD [key]：获取元素数量。

  • ZCOUNT [key] [min] [max]：统计 score 在指定范围内的元素个数。

  • ZINCRBY [key] [increment] [member]：让元素 score 增加指定值。

  • ZRANGE [key] [min] [max]：按升序获取指定排名范围的元素。

  • ZREVRANGE [key] [min] [max]：按降序获取指定排名范围的元素。

  • ZRANGEBYSCORE [key] [min] [max]：按 score 获取指定范围的元素。

  • ZDIFF、ZINTER、ZUNION：求差集、交集、并集。

其他

其他的数据结构并不算基本的数据结构类型：

  1. bitmap：底层使用 String 类型实现，其实就是一个位图，每一位只需要 1 bit，占用非常小，很适合用于存储文章阅读，签到状况这些数据。
  2. Geo：底层使用 SortedSet 实现，用于表示经纬度，如果想要找方圆距离多少的数据，就可以用他，本质是将经纬度对应成分数来打分排行的。
  3. Stream：算是一个新加入的数据结构，用于实现消息队列，但是本身功能并不多，所以大多数人还是会使用专门的消息队列。

Redis 中键的设计规范

由于Redis中没有表这一结构，于是我们会需要key按照 项目名:业务名:类型:主键id 的方式命名，但并不固定，比如mysql里面的shopping库中的goods表的id为1的数据的 key 可以表示为 shopping:goods:1，而这一个 key 对应的 value 可以是结构体（对象）序列化后的 json 字符串,这里值得一提的是，如果你用的 RDM 的 redis 图形化界面，这样的命名在图形化界面里面会以树的形式出现，显示很清晰，但是 Datagrip 这类软件貌似并不支持这个功能。

go-redis

go 里面既然有 gorm 可以操作 MySQL，那么 go 里面也有一个库可以帮助我们去操作 redis

我们可以通过

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go get github.com/redis/go-redis/v9

去获取这个包，然后就可以在 go 里面愉快的操作 redis 了

基本命令请看官方教程：API使用教程

示例代码：

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package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	"github.com/redis/go-redis/v9"
)

type Character struct {
	Name         string `redis:"Name"`
	Profession   string `redis:"Profession"`
	Cost         int    `redis:"Cost"`
	Favorability int    `redis:"Favorability"`
}

func main() {
	client := redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:         "localhost:6379",
		Password:     "",
		DB:           0,               // DB_ID
		Protocol:     2,               // 使用 Redis 协议版本 2（默认，最常用） - Protocol: 0 表示自动选择
		PoolSize:     100,             // 连接池大小
		MinIdleConns: 10,              // 最小空闲连接数
		DialTimeout:  5 * time.Second, // 连接超时
		ReadTimeout:  3 * time.Second, // 读取超时
		WriteTimeout: 3 * time.Second, // 写入超时
	})
	defer client.Close()

	ctx := context.Background()

	// 连接测试
	pong, err := client.Ping(ctx).Result()
	if err != nil {
		panic(fmt.Sprintf("连接 Redis 失败: %v", err))
	}
	fmt.Println("Redis 连接成功:", pong)

	fmt.Println("==================================== Lab1 =======================================")
	err1 := client.Set(ctx, "Elaina", "The ashen witch", 0).Err() // 没有.Err()就不返回err
	if err1 != nil {
		fmt.Printf("set failed: %v\n", err1)
	}

	val, err := client.Get(ctx, "Elaina").Result() // .Result()可以返回值，也可用于Set，用于Set时返回操作结果（Ok）
	if err != nil {
		fmt.Printf("get failed: %v\n", err)
	}

	fmt.Printf("%s\n", val)

	fmt.Println("==================================== Lab2 =======================================")
	hashField := []string{
		"Name", "Amiya",
		"Profession", "Healthier",
		"Cost", "15",
		"Favorability", "200",
	}

	resSet, err := client.HSet(ctx, "Character:1", hashField).Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("hset failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("%v\n", resSet) // -> 4 , k-v量

	resName, err := client.HGet(ctx, "Character:1", "Name").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("hget failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("%s\n", resName) // -> Amiya

	resProf, err := client.HGet(ctx, "Character:1", "Profession").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("hget failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("%s\n", resProf) // -> Healthier

	resCost, err := client.HGet(ctx, "Character:1", "Cost").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("hget failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("%s\n", resCost) // -> 15

	resFav, err := client.HGet(ctx, "Character:1", "Favorability").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("hget failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("%s\n", resFav) // -> 200

	resCharacter, err := client.HGetAll(ctx, "Character:1").Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("hget failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("%s\n", resCharacter) // -> map[Cost:15 Favorability:200 Name:Amiya Profession:Healthier]

	fmt.Println("==================================== Lab3 =======================================")
	var Info Character
	err = client.HGetAll(ctx, "Character:1").Scan(&Info) // 绑定Redis-Hash到结构体
	if err != nil {
		fmt.Printf("hget failed: %v\n", err)
	}
	fmt.Printf("Name: %13s\nProfession:   %8s\nCost: %10d\nFavorability: %d\n", Info.Name, Info.Profession, Info.Cost, Info.Favorability)
}

缓存

学习完了Redis基础，接下来该了解Redis如何在项目中作缓存了

缓存基础

我常用的Redis缓存策略通常包含两种类型：写入数据时和读取数据时的操作

写入数据

写入数据时：使用写后删除 + TTL策略

  1. 直接写入数据库
  2. 删除缓存，等待下一次读取时再写入缓存

为什么要使用写后删除 + TTL策略？

我们日常使用 Redis 大多是用作缓存，问题来了，我们第一次读取 MySQL 数据的时候，希望将这个数据缓存到 Redis 中，之后的读取就全是使用 Redis 来读取了，那么当有没有 Redis 中缓存的数据与 MySQL 的数据不一致的时候呢？当我们需要写数据的时候，我们肯定需要去写 MySQL 了，那么 Redis 中的数据应该如何处理呢？你们可能觉得很简单，直接修改 Redis 里面的数据不就行了？大多数人最开始做缓存策略可能都是这样做的，但是这样其实还是会导致不一致的问题：

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请求1：写 MySQL
请求2：写 MySQL
请求2：更新 redis 缓存
请求1：更新 redis 缓存

如果出现上面这种情况，那么就会导致缓存和数据库的数据不一致，在平常自己测试的时候可能很难发现，但是并发度上来了，这种问题就会非常明显。

所以最常见，最简单的做法是写后删除，也就是写完 MySQL 的数据之后，删除 redis 中的数据，缺点是之后又需要重新访问数据库来重建缓存（但是可以用 singleflight 来优化一下）这种情况也有很小的情况会引起数据不一致，如果当时 Redis 没有缓存数据时：

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请求1：读请求，发现 Redis 没有数据，读 MySQL
请求2：写 MySQL
请求2：删除 Redis 缓存
请求1：重建 redis 缓存

虽然也会导致不一致，但是概率很小，所以实际上大多数人都是直接用的写后删除策略 + 合适的 TTL，那么有没有完全避免数据不一致的策略呢？是有的，据我所知：

  1. 延迟双删：写后先删除一遍，然后过一段时间又删除一遍，当然，实现起来比较复杂，依赖了延迟这段时间，语义上防止比当前写请求还旧的读请求还残留在请求路径上。
  2. 版本号机制：实现起来比较简单，使用单调增的版本号来防止读旧数据，每次写 MySQL 都将版本号写回到 Redis，这个版本号由于单调增的机制，不会出现旧数据覆盖新数据的情况，所以可以放心写，这样就不用担心旧数据的情况了。

上面还提到了重建缓存是有一定开销的，可以想象一下，在短时间内访问量比较大的时候，如果此时 Redis 中还没有缓存，那么就会有多个请求尝试去重建缓存，这里就会引起不必要的开销，因为实际上我们只需要有一个请求去重建缓存就可以了，剩下的只需要等待，这里就是典型的狗堆效应的问题，最简单的方法就是加锁，分布式场景下就用分布式锁，我之前看见个博客讲的挺好的，现在找不到了，还有个优化策略就是用上述的 singleflight

读取数据

在读取数据时采用以下策略：

  1. 线尝试直接从缓存中读取
  2. 缓存未命中，查询数据库
  3. 写入缓存（分布式锁防止击穿）

缓存击穿、缓存雪崩和缓存穿透

缓存击穿

单个热点key在缓存中过期，此时有大量并发请求访问这个key，所有请求瞬间穿透到数据库，导致数据库压力激增。

解决方案：

  1. 互斥锁（Mutex Lock）
  2. 分布式锁（Redis SetNX） （常用）
  3. singleflight（Go 官方库）
  4. 热点数据永不过期

缓存雪崩

大量缓存key在同一时间过期，导致大量请求同时穿透到数据库，数据库压力瞬间激增甚至宕机

解决方案：

  1. 随机过期时间 （常用）
  2. 分级缓存
  3. 缓存预热 + 定时刷新
  4. 服务降级和熔断

缓存穿透

查询一个数据库中不存在的数据，导致每次请求都穿透缓存直接查询数据库。如果被恶意攻击，大量请求不存在的数据，会导致数据库压力过大

解决方案：

  1. 缓存空值（常用）
  2. 布隆过滤器（Bloom Filter）
  3. 参数校验和过滤

总结

问题 根本原因 核心解决方案 适用场景
缓存击穿 热点key失效 互斥锁、singleflight、永不过期 热点数据、秒杀商品
缓存雪崩 大量key同时失效 随机TTL、分级缓存、熔断降级 大促活动、批量缓存
缓存穿透 查询不存在数据 布隆过滤器、空值缓存、参数校验 搜索接口、用户输入