面试题：Redis连锁更新问题及避免方法

连锁更新可能出现的场景

多层缓存依赖：当应用中有多层缓存结构，例如一个主缓存依赖于另一个辅助缓存。假设主缓存存储用户基本信息，辅助缓存存储用户扩展信息。如果主缓存过期，应用在获取用户信息时发现主缓存缺失，会去查询数据库并更新主缓存。同时，在更新主缓存后，可能还需要根据主缓存中的某些标识去更新辅助缓存。若辅助缓存更新又依赖其他缓存更新，就可能形成连锁反应。
复杂业务逻辑关联：在电商场景中，商品详情缓存可能依赖于库存缓存、价格缓存等。当库存发生变化，库存缓存更新后，可能触发商品详情缓存更新。而商品详情缓存更新后，可能又影响促销活动缓存（因为促销活动可能依赖商品库存和价格等信息），进而形成连锁更新。

避免Redis连锁更新的方法

缓存过期时间随机化：
- 原理：为每个缓存设置一个随机的过期时间，而不是固定的过期时间。这样可以避免大量缓存同时过期，从而减少连锁更新的可能性。
- 示例：原本商品缓存过期时间都设置为3600秒，可以改为在3000 - 4200秒之间随机取值。在代码中（以Python为例）：

import redis
import random

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
expire_time = random.randint(3000, 4200)
r.setex('product:1', expire_time, 'product_info')

使用队列解耦：
- 原理：将缓存更新操作放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）。当缓存需要更新时，不是直接进行连锁更新，而是将更新任务发送到队列中。然后由专门的消费者从队列中取出任务并依次处理，这样可以将原本可能的连锁更新转化为串行处理，避免同时更新多个缓存引发的连锁反应。
- 示例：以Python和RabbitMQ为例，使用pika库：

import pika

# 连接RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明队列
channel.queue_declare(queue='cache_update')

# 发送更新任务到队列
message = 'update_product_cache:1'
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='cache_update', body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)

connection.close()

消费者代码：

import pika
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    # 解析消息并执行缓存更新操作
    if body.startswith(b'update_product_cache:'):
        product_id = body.split(b':')[1]
        product_info = get_product_info_from_db(product_id)
        r.set('product:' + product_id.decode('utf-8'), product_info)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='cache_update')

channel.basic_consume(queue='cache_update', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

局部更新策略：
- 原理：当缓存数据发生变化时，尽量只更新变化的部分，而不是整个缓存。例如对于一个包含多个字段的用户缓存，当用户的手机号发生变化时，只更新手机号字段，而不是整个用户缓存。这样可以减少因一个缓存更新而引发其他相关缓存更新的连锁反应。
- 示例：在Redis中，如果用户缓存结构是哈希类型，使用hset命令更新单个字段：

r.hset('user:1', 'phone', 'new_phone_number')

而不是删除整个user:1缓存后重新设置所有用户信息。

星途面试题库

面试题：Redis连锁更新问题及避免方法

知识考点

面试题答案

连锁更新可能出现的场景

避免Redis连锁更新的方法