Redis 缓存管理核心实现深度解析

1. 缓存写入与淘汰策略

缓存写入流程

public void setCache(String key, Object value, long ttl) {
// 序列化值（如 JSON 或 Hessian）
byte[] valueBytes = serialize(value);
if (ttl > 0) {
jedis.setex(key.getBytes(), (int) ttl, valueBytes);
} else {
jedis.set(key.getBytes(), valueBytes);
}
// 记录缓存元数据（可选，用于统计）
jedis.hset(“cache:meta”, key, String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
}

内存淘汰策略对比

策略 描述 适用场景
noeviction 内存不足时拒绝写入请求 不允许数据丢失的场景
allkeys-lru 从所有键中移除最近最少使用（LRU）的键 通用缓存场景（默认策略）
volatile-ttl 从设置了过期时间的键中移除存活时间最短（TTL）的键 需优先淘汰过期数据的场景
allkeys-random 随机移除键 测试或非关键数据场景
生产环境配置建议

# redis.conf 关键配置
maxmemory-policy allkeys-lru # 采用 LRU 淘汰策略
maxmemory-samples 10 # LRU 采样数量（提高淘汰准确性）
maxmemory 4gb # 限制最大内存为 4GB

1. 集群部署与性能优化
三节点主从集群架构

节点角色 IP 地址 端口 数据分片
主节点 192.168.1.1 6379 槽 0-5460
从节点 192.168.1.2 6379 复制主节点 1
主节点 192.168.1.3 6379 槽 5461-10922
从节点 192.168.1.4 6379 复制主节点 3
主节点 192.168.1.5 6379 槽 10923-16383
从节点 192.168.1.6 6379 复制主节点 5
性能优化参数

# 网络优化
tcp-backlog 511 # 调整 TCP backlog 队列长度
tcp-keepalive 300 # 开启 TCP 心跳检测（单位：秒）

# 内存优化
memlock yes # 锁定内存防止交换（swap）
hash-max-ziplist-entries 512 # Hash 结构使用压缩列表的最大条目数

2. 故障诊断与调优手册
典型故障处理流程
场景 1：缓存穿透（大量无效请求击穿缓存）

现象：数据库 QPS 激增，Redis 命中率骤降（<10%）

诊断步骤

查看 Redis 日志是否有大量 GET 不存在的键
使用 redis-cli monitor 监控请求模式
统计无效键分布（如通过布隆过滤器预检测）
解决方案

缓存空值（设置短 TTL，如 5 分钟）：

if (value == null) {
jedis.setex(key, 300, “”); // 空值缓存 5 分钟
}

布隆过滤器拦截：

// 初始化布隆过滤器（假设误判率 0.01%，元素数量 100万）
BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 1000000, 0.01);
// 请求前校验
if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
return null; // 直接拒绝无效请求
}