面试题：Redis字典API在缓存雪崩场景下的优化

Question

假设在一个高并发的Web应用中，使用Redis字典API进行数据缓存，突然大量缓存同时过期引发缓存雪崩，如何通过优化字典API的使用以及相关配置来避免这种情况？阐述具体思路及可能用到的Redis命令或配置项。

Answer 1

思路

1. 设置随机过期时间：避免所有缓存同时过期，在设置缓存过期时间时，给每个缓存项添加一个随机的时间偏移量。
2. 使用缓存预热：在系统上线前，预先将部分热点数据加载到缓存中，并且设置不同的过期时间，避免大量缓存同时失效。
3. 构建多级缓存：采用本地缓存（如Guava Cache）与Redis缓存结合的方式。当Redis缓存失效时，先从本地缓存获取数据，减少对数据库的直接访问压力。
4. 使用互斥锁：在缓存失效时，通过互斥锁（如SETNX命令）保证只有一个线程去查询数据库并更新缓存，其他线程等待一段时间后重试从缓存获取数据。

Redis命令或配置项

1. 设置过期时间：使用SET key value EX seconds命令设置缓存的过期时间，其中seconds可结合随机数生成不同的过期时间。例如：

# 使用Python伪代码示例生成随机过期时间
import random
expire_time = 3600 + random.randint(0, 600)  # 3600秒基础上，随机增加0到600秒
redis.setex(key, expire_time, value)

2. 互斥锁：使用SETNX key value命令（SET if Not eXists），只有当键不存在时，才设置键的值。

if redis.setnx("mutex_key", "lock"):
    try:
        # 查询数据库，更新缓存
        value = get_data_from_db()
        redis.setex(key, expire_time, value)
    finally:
        redis.delete("mutex_key")  # 释放锁
else:
    # 等待一段时间后重试获取缓存数据
    time.sleep(0.1)
    value = redis.get(key)

3. 配置项：在Redis配置文件（redis.conf）中，可以调整maxmemory和maxmemory - policy配置项，以更好地管理内存使用。例如设置maxmemory - policy为allkeys - lru，表示当达到最大内存限制时，使用最近最少使用（LRU）算法删除键，避免因内存不足导致缓存雪崩。

# redis.conf文件示例
maxmemory 100mb
maxmemory - policy allkeys - lru