引言

在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，尤其在大型電商平臺如淘寶這樣的復(fù)雜分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的高效管理和快速訪問至關(guān)重要。面對數(shù)以千萬計(jì)的商品、交易記錄以及其他各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如何在MySQL等傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之外，借助內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis的力量，對部分高頻訪問數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的緩存處理，是提升整個(gè)系統(tǒng)性能的關(guān)鍵一環(huán)。

比如淘寶，京東，拼多多等電商系統(tǒng)每日處理的訂單量級龐大，其數(shù)據(jù)庫中存儲的商品、用戶信息及相關(guān)交易數(shù)據(jù)可達(dá)數(shù)千萬條。為了降低數(shù)據(jù)庫查詢的壓力，加速數(shù)據(jù)讀取，Redis常被用于搭建二級緩存系統(tǒng)，以容納部分最為活躍的“熱點(diǎn)數(shù)據(jù)”。然而，在資源有限的情況下，如何確保僅有的20萬條緩存數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配到系統(tǒng)中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，避免頻繁的冷數(shù)據(jù)替換熱數(shù)據(jù)導(dǎo)致的緩存失效，這就涉及到了一套精密的數(shù)據(jù)管理策略和緩存淘汰機(jī)制的設(shè)計(jì)。

本文將圍繞這一實(shí)戰(zhàn)場景展開討論：在MySQL擁有2000萬條數(shù)據(jù)的前提下，如何確保Redis僅緩存的20萬條數(shù)據(jù)全都是系統(tǒng)中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，從而最大程度上發(fā)揮緩存的優(yōu)勢，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和并發(fā)能力，進(jìn)而提升用戶的購物體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。通過對Redis內(nèi)部機(jī)制的深入理解以及對業(yè)務(wù)場景的精細(xì)分析，我們將揭示一套綜合運(yùn)用各種技術(shù)手段來確保Redis中熱點(diǎn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確有效的管理方案。

如何保證redis中的數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

技術(shù)背景

在探討如何確保Redis中存儲的20萬數(shù)據(jù)均為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)之前，首先需要明確MySQL與Redis在實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境中的互補(bǔ)關(guān)系以及Redis自身的內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)淘汰機(jī)制。

MySQL與Redis的關(guān)系及應(yīng)用場景

MySQL作為一種成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，適用于存儲大量持久化且具有復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)，其強(qiáng)大的事務(wù)處理能力和安全性保障了數(shù)據(jù)的一致性和完整性。但在大規(guī)模并發(fā)環(huán)境下，尤其是對那些讀多寫少、訪問頻次極高的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，直接從MySQL中讀取可能會(huì)成為系統(tǒng)性能瓶頸。

Redis則是一種高性能的內(nèi)存鍵值數(shù)據(jù)庫，以其極快的速度和靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)著稱。在淘寶這類大型電商平臺中，Redis主要用于緩存頻繁訪問的數(shù)據(jù)，例如熱門商品信息、用戶購物車、會(huì)話狀態(tài)等，以此減輕主數(shù)據(jù)庫的壓力，提高響應(yīng)速度，增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。

Redis內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)淘汰機(jī)制簡介

Redis的所有數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存中，這意味著它的容量相較于磁盤存儲更為有限。為了解決內(nèi)存容量不足的問題，Redis提供了多種數(shù)據(jù)淘汰策略。其中，與保證熱點(diǎn)數(shù)據(jù)密切相關(guān)的是LFU（Least Frequently Used）策略，它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)對象的訪問頻次，將訪問次數(shù)最少（即最不常用）的數(shù)據(jù)淘汰出內(nèi)存，以便為新的數(shù)據(jù)騰出空間。

此外，Redis允許用戶根據(jù)自身需求選擇不同的淘汰策略，例如“volatile-lfu”只針對設(shè)置了過期時(shí)間的key采用LFU算法，“allkeys-lfu”則對所有key都執(zhí)行LFU淘汰規(guī)則。

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)定義及其識別方法

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間內(nèi)訪問頻率極高、對系統(tǒng)性能影響重大的數(shù)據(jù)集。在電商平臺中，這可能表現(xiàn)為熱銷商品詳情、活動(dòng)頁面信息、用戶高頻查詢的搜索關(guān)鍵詞等。識別熱點(diǎn)數(shù)據(jù)主要依賴于對業(yè)務(wù)日志、請求統(tǒng)計(jì)和系統(tǒng)性能監(jiān)控工具的分析，通過收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)并量化哪些數(shù)據(jù)是系統(tǒng)訪問的熱點(diǎn)，以便有針對性地將它們緩存至Redis中。

實(shí)現(xiàn)方案

在實(shí)際應(yīng)用中，確保Redis中存儲的數(shù)據(jù)為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，我們可以從以下幾個(gè)方案考慮實(shí)現(xiàn)。

LFU淘汰策略

Redis中的LFU（Least Frequently Used）淘汰策略是一種基于訪問頻率的內(nèi)存管理機(jī)制。當(dāng)Redis實(shí)例的內(nèi)存使用量達(dá)到預(yù)先設(shè)定的最大內(nèi)存限制（由maxmemory配置項(xiàng)指定）時(shí)，LFU策略會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)對象的訪問頻次，將訪問次數(shù)最少（即最不常用）的數(shù)據(jù)淘汰出內(nèi)存，以便為新的數(shù)據(jù)騰出空間。

LFU算法的核心思想是通過跟蹤每個(gè)鍵的訪問頻率來決定哪些鍵應(yīng)當(dāng)優(yōu)先被淘汰。具體實(shí)現(xiàn)上，Redis并非實(shí)時(shí)精確地計(jì)算每個(gè)鍵的訪問頻率，而是采用了近似的LFU方法，它為每個(gè)鍵維護(hù)了一個(gè)訪問計(jì)數(shù)器（counter）。每當(dāng)某個(gè)鍵被訪問時(shí)，它的計(jì)數(shù)器就會(huì)遞增。隨著時(shí)間推移，Redis會(huì)依據(jù)這些計(jì)數(shù)器的值來決定淘汰哪些鍵。

在Redis 4.0及其后續(xù)版本中，LFU策略可以通過設(shè)置maxmemory-policy配置項(xiàng)為allkeys-lfu或volatile-lfu來啟用。其中：

? allkeys-lfu：適用于所有鍵，無論它們是否有過期時(shí)間，都會(huì)基于訪問頻率淘汰鍵。

? volatile-lfu：僅針對設(shè)置了過期時(shí)間（TTL）的鍵，按照訪問頻率淘汰鍵。

Redis實(shí)現(xiàn)了自己的LFU算法變體，它使用了一個(gè)基于訪問計(jì)數(shù)和老化時(shí)間的組合策略來更好地適應(yīng)實(shí)際情況。這意味著不僅考慮訪問次數(shù)，還會(huì)考慮到鍵的訪問頻率隨時(shí)間的變化，防止長期未訪問但曾經(jīng)很熱門的鍵占據(jù)大量內(nèi)存空間而不被淘汰。在實(shí)現(xiàn)上，Redis使用了一種稱為“頻率跳表（frequency sketch）”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲鍵的訪問頻率，允許快速查找和更新計(jì)數(shù)器。為了避免長期未訪問但計(jì)數(shù)器較高的鍵永久保留，Redis會(huì)在一段時(shí)間后降低鍵的訪問計(jì)數(shù)，模擬訪問頻率隨時(shí)間衰減的效果。

在Redis中使用LFU淘汰策略，在配置文件redis.conf中找到maxmemory-policy選項(xiàng)，將其設(shè)置為LFU相關(guān)策略之一：

maxmemory-policy allkeys-lfu # 對所有鍵啟用LFU淘汰策略 
# 或者 
maxmemory-policy volatile-lfu # 對有過期時(shí)間的鍵啟用LFU淘汰策略

確保你也設(shè)置了Redis的最大內(nèi)存使用量（maxmemory），只有當(dāng)內(nèi)存到達(dá)這個(gè)上限時(shí)，才會(huì)觸發(fā)淘汰策略：

maxmemory <size_in_bytes> # 指定Redis可以使用的最大內(nèi)存大小

LFU策略旨在盡可能讓那些近期最不活躍的數(shù)據(jù)優(yōu)先被淘汰，以此保持緩存中的數(shù)據(jù)相對活躍度更高，提高緩存命中率，從而提升系統(tǒng)的整體性能。（這也是我們面試中需要回答出來的答案）

LRU淘汰策略

Redis中的LRU（Least Recently Used）淘汰策略是一種用于在內(nèi)存不足時(shí)自動(dòng)刪除最近最少使用的數(shù)據(jù)以回收內(nèi)存空間的方法。盡管Redis沒有完全精確地實(shí)現(xiàn)LRU算法（因?yàn)檫@在O(1)時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)成本較高），但Redis確實(shí)提供了一種近似LRU的行為。

當(dāng)我們配置了最大內(nèi)存限制，如果內(nèi)存超出這個(gè)限制時(shí)，Redis會(huì)選擇性地刪除一些鍵值對來騰出空間。Redis提供了幾種不同的淘汰策略，其中之一就是volatile-lru和allkeys-lru，這兩種都試圖模擬LRU行為。

? volatile-lru：僅針對設(shè)置了過期時(shí)間（TTL）的鍵，按照最近最少使用的原則來刪除鍵。

? allkeys-lru：不論鍵是否設(shè)置過期時(shí)間，都會(huì)根據(jù)最近最少使用的原則來刪除鍵。

Redis實(shí)現(xiàn)LRU的方式并不是真正意義上的雙向鏈表加引用計(jì)數(shù)這樣的完整LRU結(jié)構(gòu)，因?yàn)槊總€(gè)鍵值對的插入、刪除和訪問都需要維持這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)帶來額外的開銷。所以Redis實(shí)現(xiàn)LRU會(huì)采取以下方式進(jìn)行：

1. Redis內(nèi)部為每個(gè)鍵值對維護(hù)了一個(gè)“空轉(zhuǎn)時(shí)間”（idle time）的字段，它是在Redis實(shí)例啟動(dòng)后最后一次被訪問或修改的時(shí)間戳。

2. 當(dāng)內(nèi)存達(dá)到閾值并觸發(fā)淘汰時(shí)，Redis不會(huì)遍歷整個(gè)鍵空間找出絕對意義上的最近最少使用的鍵，而是隨機(jī)抽取一批鍵檢查它們的空轉(zhuǎn)時(shí)間，然后刪除這批鍵中最久未被訪問的那個(gè)。Redis在大多數(shù)情況下能較好地模擬LRU效果，有助于保持活躍數(shù)據(jù)在內(nèi)存中，減少因頻繁換入換出帶來的性能損失。

內(nèi)存淘汰策略通常是在Redis服務(wù)器端的配置文件（如redis.conf）中設(shè)置，而不是在應(yīng)用中配置。你需要在Redis服務(wù)器端的配置中設(shè)置maxmemory-policy參數(shù)為allkeys-lru。（同LFU策略）

使用Redis的LRU淘汰策略實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的方式，簡單易行，能較好地應(yīng)對大部分情況下的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)問題。但是若訪問模式復(fù)雜或數(shù)據(jù)訪問分布不均勻，單純的LRU策略可能不夠精準(zhǔn)，不能確保絕對的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)留存。

結(jié)合訪問頻率設(shè)定過期時(shí)間

在實(shí)際應(yīng)用中，除了依賴Redis的淘汰策略外，還可以結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯，根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率動(dòng)態(tài)設(shè)置Key的過期時(shí)間。例如，當(dāng)某個(gè)Key被頻繁訪問時(shí)，延長其在Redis中的有效期，反之則縮短。

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

public void updateKeyTTL(String key, int ttlInSeconds) {
    redisTemplate.expire(key, ttlInSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}

// 示例調(diào)用，當(dāng)檢測到某個(gè)數(shù)據(jù)訪問增多時(shí)，增加其緩存過期時(shí)間
public void markAsHotSpot(String key) {
    updateKeyTTL(key, 3600); // 將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存時(shí)間延長至1小時(shí)
}

這種方式靈活性強(qiáng)，可根據(jù)實(shí)際訪問情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存策略。但是需要在應(yīng)用程序中進(jìn)行較多定制開發(fā)，以捕捉并響應(yīng)數(shù)據(jù)訪問的變化。

基于時(shí)間窗口的緩存淘汰策略

在給定的時(shí)間窗口（如過去1小時(shí)、一天等）內(nèi)，對每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的訪問情況進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和記錄，可以使用計(jì)數(shù)器或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)每條數(shù)據(jù)的訪問次數(shù)。到達(dá)時(shí)間窗口邊界時(shí)，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)在該窗口內(nèi)的訪問頻率，這可以是絕對訪問次數(shù)、相對訪問速率或者其他反映訪問熱度的指標(biāo)。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值，將訪問次數(shù)超過閾值的數(shù)據(jù)項(xiàng)加入Redis緩存，或者將其緩存時(shí)間延長以確保其能在緩存中停留更久。而對于訪問次數(shù)低于閾值的數(shù)據(jù)項(xiàng)，要么從緩存中移除，要么縮短其緩存有效期，使其更容易被后續(xù)淘汰策略處理。

@Service
public class TimeWindowCacheEvictionService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    private final Map<String, AtomicInteger> accessCounts = new ConcurrentHashMap<>();

    // 時(shí)間窗口長度（例如，1小時(shí)）
    private static final long TIME_WINDOW_MILLIS = TimeUnit.HOURS.toMillis(1);

    @Scheduled(fixedRate = TIME_WINDOW_MILLIS)
    public void evictBasedOnFrequency() {
        accessCounts.entrySet().forEach(entry -> {
            int accessCount = entry.getValue().get();
            if (accessCount > THRESHOLD) { // 假設(shè)THRESHOLD是訪問次數(shù)閾值
                // 將數(shù)據(jù)存入或更新到Redis緩存，并設(shè)置較長的過期時(shí)間
                redisTemplate.opsForValue().set(entry.getKey(), getDataFromDB(entry.getKey()), CACHE_EXPIRATION_TIME, TimeUnit.MINUTES);
            } else if (redisTemplate.hasKey(entry.getKey())) {
                // 訪問次數(shù)低，從緩存中移除或縮短過期時(shí)間
                redisTemplate.delete(entry.getKey());
            }
        });

        // 清零訪問計(jì)數(shù)器，準(zhǔn)備下一個(gè)時(shí)間窗口
        accessCounts.clear();
    }

    public void trackDataAccess(String dataId) {
        accessCounts.computeIfAbsent(dataId, k -> new AtomicInteger()).incrementAndGet();
    }
}

關(guān)于@Scheduled是Springboot中實(shí)現(xiàn)定時(shí)任務(wù)的一種方式，對于其他幾種方式，請參考：玩轉(zhuǎn)SpringBoot：SpringBoot的幾種定時(shí)任務(wù)實(shí)現(xiàn)方式

通過這種方法，系統(tǒng)能夠基于實(shí)際訪問情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容，確保Redis緩存中存放的總是具有一定熱度的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，這種方法需要與實(shí)際業(yè)務(wù)場景緊密結(jié)合，并結(jié)合其他緩存策略共同作用，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)效果。同時(shí)，需要注意此種策略可能帶來的額外計(jì)算和存儲成本。

手動(dòng)緩存控制

針對已識別的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，可以通過監(jiān)聽數(shù)據(jù)庫變更或業(yè)務(wù)邏輯觸發(fā)器主動(dòng)將數(shù)據(jù)更新到Redis中。例如，當(dāng)商品銷量劇增變?yōu)闊狳c(diǎn)商品時(shí)，立即更新Redis緩存。

這種方式可以確保熱點(diǎn)數(shù)據(jù)及時(shí)更新，提高了緩存命中率。

利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

使用Sorted Set等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以進(jìn)一步精細(xì)化熱點(diǎn)數(shù)據(jù)管理。例如，記錄每個(gè)商品最近的訪問的活躍時(shí)間，并據(jù)此決定緩存哪些商品數(shù)據(jù)。

// 商品訪問活躍時(shí)更新其在Redis中的排序
String goodsActivityKey = "goods_activity";
redisTemplate.opsForZSet().add(goodsActivityKey, sku, System.currentTimeMillis());

// 定時(shí)清除較早的非熱點(diǎn)商品數(shù)據(jù)
@Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?") // 每天凌晨3點(diǎn)清理前一天的數(shù)據(jù)
public void cleanInactiveUsers() {
    long yesterdayTimestamp = System.currentTimeMillis() - TimeUnit.DAYS.toMillis(1);
    redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(goodsActivityKey, 0, yesterdayTimestamp);
}

這種方式能夠充分利用Redis內(nèi)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)淘汰邏輯。

實(shí)際業(yè)務(wù)中實(shí)踐方案

在例如淘寶這樣龐大的電商生態(tài)系統(tǒng)中，面對MySQL中海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和Redis有限的內(nèi)存空間，我們采用了多元化的策略以確保緩存的20萬數(shù)據(jù)是真正的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。

LFU策略的運(yùn)用

自Redis 4.0起，我們可以通過配置Redis淘汰策略為近似的LFU（volatile-lfu 或 allkeys-lfu），使得Redis能夠自動(dòng)根據(jù)數(shù)據(jù)訪問頻率進(jìn)行淘汰決策。LFU策略基于數(shù)據(jù)的訪問次數(shù)，使得訪問越頻繁的數(shù)據(jù)越不容易被淘汰，從而更好地保持了熱點(diǎn)數(shù)據(jù)在緩存中的存在。

訪問頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整

除了依賴Redis內(nèi)置的LFU淘汰策略，我們還可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層面的訪問頻率追蹤和響應(yīng)式緩存管理。例如，每當(dāng)商品被用戶訪問時(shí)，系統(tǒng)會(huì)更新該商品在Redis中的訪問次數(shù)，同時(shí)根據(jù)訪問頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存過期時(shí)間，確保訪問頻率高的商品在緩存中的生存期得到延長。

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Product> redisTemplate;

    public void updateProductViewCount(String productId) {
        // 更新產(chǎn)品訪問次數(shù)
        redisTemplate.opsForValue().increment("product:view_count:" + productId);

        // 根據(jù)訪問次數(shù)調(diào)整緩存過期時(shí)間
        Long viewCount = redisTemplate.opsForValue().get("product:view_count:" + productId);
        if (viewCount > THRESHOLD_VIEW_COUNT) {
            redisTemplate.expire("product:info:" + productId, LONGER_CACHE_EXPIRATION, TimeUnit.MINUTES);
        }
    }
}

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

我們還可以利用Redis豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如有序集合（Sorted Sets）和哈希（Hashes），來實(shí)現(xiàn)商品熱度排行、用戶行為分析等功能。例如，通過Sorted Set存儲商品的瀏覽量，自動(dòng)按照瀏覽量高低進(jìn)行排序，并淘汰訪問量低的商品緩存。

// 更新商品瀏覽量并同步到Redis有序集合
public void updateProductRanking(String productId, long newViewCount) {
    redisTemplate.opsForZSet().add("product_ranking", productId, newViewCount);
    // 自動(dòng)淘汰瀏覽量低的商品緩存
    redisTemplate.opsForZSet().removeRange("product_ranking", 0, -TOP_RANKED_PRODUCT_COUNT - 1);
}

總結(jié)

本文詳細(xì)闡述了在電商平臺例如淘寶及其他類似場景下，如何結(jié)合LFU策略與訪問頻率調(diào)整，優(yōu)化Redis中20萬熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的管理。通過配置Redis近似的LFU淘汰策略，結(jié)合應(yīng)用層面對訪問頻率的實(shí)時(shí)追蹤與響應(yīng)式調(diào)整，以及利用多樣化的Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如有序集合和哈希表，成功實(shí)現(xiàn)了熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的精確緩存與淘汰。

通過電商平臺的一些實(shí)際業(yè)務(wù)實(shí)踐證明，這種綜合策略可以有效提升緩存命中率，降低數(shù)據(jù)庫訪問壓力，確保緩存資源始終服務(wù)于訪問最頻繁的數(shù)據(jù)。未來隨著數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)的進(jìn)步，以及Redis或其他內(nèi)存數(shù)據(jù)庫功能的拓展，預(yù)計(jì)將進(jìn)一步細(xì)化和完善熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的識別與管理機(jī)制。例如，探索更具前瞻性的預(yù)測性緩存策略，或是結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶行為進(jìn)行深度分析，以更精準(zhǔn)地預(yù)判和存儲未來的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。