使用Redis缓存需要注意的地方

缓存尽可能设置过期时间

如果不设置过期时间，缓存的内存就会越占越多，最后内存用完了，就没法缓存了。

注意缓存雪崩

缓存雪崩 (Cache Avalanche) ：是指在某一时刻发生大量的缓存失效，导致瞬间大量的请求直接打到了数据库，可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。

为避免缓存雪崩，可以：

• 设置不同的过期时间：可以给过期时间设置为不同的过期时间，防止同一时间全部过期。

• 使用熔断：使用熔断机制，当数据库请求到达一定的阈值时，直接拒绝部分请求，以保护数据库不被过度访问。

详情见： https://www.cnblogs.com/lianshuiwuyi/p/17771618.html

注意缓存击穿

缓存击穿(Hotspot Invalid)，是指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到数据库。

为避免缓存击穿，可以：

• 设置热点数据不过期。避免在数据过期后对数据库造成压力。

• 提前做好缓存预热。在高峰期开始之前，将热点数据预先加载到缓存中并设置其永不过期，以避免在高峰期对数据库造成过大压力。

注意缓存穿透

缓存穿透(Cache penetration) 是指请求一个不存在的数据，导致每次请求发现缓存中没有，都直接查询数据库，而数据库中也没有这个数据。

为避免缓存穿透，可以：

• 缓存空对象：当数据库中查不到数据时，缓存一个空对象，并给这个空对象的缓存设置一个过期时间。减小数据库压力。
• 布隆过滤器(Boom Filter): 在查询数据时，先判断该数据是否存在于布隆过滤器中，如果存在则直接返回结果，否则再从数据库中查询数据。布隆过滤器可能会存在误报（即误认为key存在而实际不存在）。

缓存的实体类需要实现序列化

实现 implements Serializable 接口。

public class MyDto implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 7659376799579550945L;}

如果使用 @Cacheable 缓存 要避免在同一个类内调用

@Cacheable 是基于 AOP 动态代理的。如果在同一个类里面，调用 @Cacheable 注解的方法，缓存是不会生效的。
可以用 @Resource 在类里面注入同样的类，再用注入的类调用方法，就会走 Aop 代理。
或者是 将 @Cacheable 注解的方法 移到另一个类中。

如果使用 @Cacheable 缓存 ，需要要在启动类上加上 @EnableCaching注解

需要要在启动类上加上 @EnableCaching注解， 否则 @Cacheable 注解不会生效。

要注意缓存和数据库的一致性

如果更新数据库的数据之后，没有处理缓存，那么在查询时，查到的还是缓存中的旧数据，这就会导致缓存和数据库的不一致。

在数据更新之后，可以删除掉缓存。这样数据库和缓存能保持一致。

缓存大key时，要注意

什么才叫大 key？一般认为：

1. 缓存的value > 10kb，即认定为大 key.
2. 像list，set，hash 等容器类型的 redis key，元素数量 > 5000，即认定为大 key

缓存大key如何解决？

(1) 数据分拆：将原本存储在单个大key下的数据分拆成多个较小的key-value对。例如，可以使用Redis的哈希结构(hash)来存储原本属于大key的多个字段，每个字段作为哈希结构的一个域(field)，从而分散存储数据。

(2) 数据压缩：适用于字符串类型的 redis key。采用压缩算法进行压缩，减小value。

参考资料：

https://blog.csdn.net/wdj_yyds/article/details/132189196

www.cnblogs.com/lianshuiwuyi/p/17771618.html