面试题：在高并发读写场景下，不同Redis缓存淘汰策略对性能的影响及调优方法

Question

假设在一个高并发读写的Web应用场景中，使用Redis作为缓存。请分析不同的缓存淘汰策略（如volatile - lru、allkeys - lru、volatile - ttl等）在这种场景下对系统性能的具体影响，并且说明如何根据业务需求对Redis的缓存淘汰策略进行调优，以达到最佳性能。

Answer 1

不同缓存淘汰策略在高并发读写Web应用场景下对系统性能的影响

1. volatile - lru：
   • 优点：仅在设置了过期时间的键中，移除最近最少使用的键。适用于部分数据有过期时间且希望优先淘汰不常用过期数据的场景，能有效利用缓存空间，对有过期机制的数据命中率影响较小，在高并发读写时，如果过期数据中有较多不常用的，可提升缓存利用率。
   • 缺点：如果大部分数据都设置了过期时间且都是经常使用的，可能会误删有用数据，导致缓存命中率下降，增加数据库负载。同时，在高并发场景下频繁判断过期键中的LRU情况，会有一定CPU开销。
2. allkeys - lru：
   • 优点：从所有键中移除最近最少使用的键，不区分是否设置过期时间。能全局保证缓存空间的有效利用，在高并发读写场景下，如果数据访问频率符合LRU特性，能很好地保留热点数据，提升缓存命中率，减少数据库查询压力。
   • 缺点：若部分数据不应该被淘汰（如配置信息等），可能会被误删。而且在高并发下，对所有键进行LRU计算，相比只对过期键计算，CPU开销更大。
3. volatile - ttl：
   • 优点：从设置了过期时间的键中，优先淘汰剩余存活时间TTL最短的键。适合对过期时间敏感的场景，在高并发读写时，能保证快过期的数据优先被淘汰，避免缓存数据长时间占用空间。
   • 缺点：不考虑数据访问频率，如果即将过期的数据是热点数据，会导致缓存命中率降低，频繁从数据库读取数据，增加数据库负担。而且在高并发场景下，持续判断TTL值也会消耗一定CPU资源。

根据业务需求对Redis缓存淘汰策略进行调优以达最佳性能

1. 分析业务数据特性：
   • 数据访问频率：如果业务数据访问频率明显符合LRU特性，大部分数据都需要缓存且希望保留热点数据，可选择allkeys - lru。若部分数据有过期时间，且过期数据中有较多不常用的，volatile - lru更为合适。
   • 数据过期时间敏感性：对于对过期时间非常敏感，希望快过期的数据优先被淘汰的业务场景，如限时活动数据等，volatile - ttl策略是较好选择。
2. 监控与调整：
   • 监控指标：通过Redis的INFO命令监控缓存命中率、键空间大小、逐出键的数量等指标。高并发场景下，缓存命中率降低、逐出键数量过多可能意味着淘汰策略不合理。
   • 动态调整：根据监控数据动态调整淘汰策略。例如，业务高峰期时，数据访问频率变化，若发现缓存命中率下降，可尝试切换到更适合当前访问模式的淘汰策略。
3. 结合其他优化手段：
   • 数据分层缓存：将热点数据和非热点数据分层缓存，对于绝对不能淘汰的核心配置数据等，可采用其他存储方式（如本地内存缓存）或设置为永不过期（但要注意内存占用）。
   • 优化数据结构：合理设计Redis的数据结构，减少内存占用，如使用Hash结构存储对象，避免每个属性都作为单独键存储，从而降低缓存淘汰压力。