什么是缓存？

通俗来讲，缓存就是提前准备好的数据，存储在内存中，方便应用快速访问。比如一个固定的查询请求，没缓存的话，查询语句会直接打到数据库上，请求数不多的时候，没有什么影响，但是当并发请求很多时，就会造成数据库负载，影响结果返回时间。 如果采用缓存技术，将这个查询结果预先存在内存中，那当请求来时，直接调用该数据，不用再去查数据库，这样就能解决并发过大时出现的问题。

redis是什么？

Redis（Remote Dictionary Server，远程字典服务）是一个速度非常快的非关系数据库。
它可以存储键值对，支持的 5 种数据类型分别是：String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合）。
它可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘，可以使用复制特性来扩展读性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。
主要用于：缓存、数据共享分布式、分布式锁、全局 ID、计数器、限流、购物车、消息队列、抽奖、点赞、签到、打卡等场景。

Redis 缓存怎么用？

Redis 一般和其他数据库（如：MySQL）搭配使用，用来减轻后端数据库的压力。

 Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来，这样当用户来访问的时候，直接从 Redis 中获取缓存的数据就可以了。
如果 Redis 中没有用户所要查询的数据，就会去 MySQL 查询，当数据返回给客户端时，同时也会将数据缓存到 Redis 中，下次就可以直接从 Redis 中获取了。

 如何测试redis缓存？

1. 设计的合理性
确认缓存的应用场景：

评估业务场景是否真的需要使用缓存；

评估 Redis 与 DB 数据短暂不一致对业务的影响。

规范键值对的设计：

key：

一般使用业务名或数据库名作为前缀，以冒号(:)分隔来构造 key 名，不使用含义不清的 key 或特别长的 key；命名中只能出现小写字母、数字、点(.)和冒号(:)。不要包含特殊字符，如下划线、空格、换行、单双引号以及其他转义字符；

value：

禁止超过 10KB 的 String 类型的大 key，防止网卡流量、慢查询。非 String 类型的大 key，不要使用 del 删除，要使用 hscan、sscan、zscan 方式渐进删除。

选择合适的缓存模式：

旁路缓存模式/读写穿透模式/异步缓存写入

旁路缓存模式：写：先更新 DB，然后直接删除 cache

                         读：先从 cache 中读取数据，如果读取到就直接返回

                                如果从 cache 中读取不到数据的话，就从 DB 中读取数据返回

                                同时把数据放到 cache 中，达到数据一致性

读写穿透模式： 写：先从 cache 中查数据，如果 cache 中不存在，直接更新 DB

                                 如果 cache 中存在，就先更新 cache，然后 cache 服务自己去更新 DB

                           读：先从 cache 中读取数据，如果读取到就直接返回 

                                  如果读取不到，先更新 DB 中数据到 cache 中，然后返回

异步缓存写入：异步缓存写入和读写穿透很相似，两者均是服务端把 cache 视为主要数据存储，都是由 cache 服务来负责 cache 和 DB 的读写。但是，两个又有很大的不同：1.Read/Write Through 是同步更新 cache 和 DB；2.Write Behind Caching 则是只更新缓存，不直接更新 DB，而是改为异步批量的方式来更新 DB。

确认缓存的更新策略：

1. 先更新数据库，再更新缓存；

2. 先更新缓存，再更新数据库；

3. 先淘汰缓存，再更新数据库；

4. 先更新数据库，再淘汰缓存。（推荐）

确认缓存的过期机制：

主动的定期删除/被动的惰性删除

是否有缓存预热机制：

数据量不大的时候可以不进行缓存预热，或者可以在项目启动的时候自动进行加载。

数据量很大的时候，一定要保证热点数据提前加载到缓存。

确认缓存的淘汰策略：

淘汰最久没有使用的数据：LRU（Least Recently Used）

淘汰最不频繁使用的数据：LFU（Least Frequently Used）

淘汰最先放入缓存的数据：FIFO (first in first out)

评估业务所需缓存空间大小

缓存时间设置合理性：

缓存时间太长会导致用户访问到的数据一直是老的，缓存设置时间太短对数据库访问会比较频繁，所以要设置合理，最好清楚实际数据更新的频次后再设置。
 

验证基本功能
缓存增加：增加缓存，校验功能和数据是否正确，DB 中的数据跟 Redis 是否一致，缓存过期时间与设计是否一致；

缓存更新：更新缓存，校验功能和数据是否正确，DB 中的数据跟 Redis 是否一致；缓存过期时间与设计是否一致；对同一条数据并发执行更新和查询操作，校验功能和数据是否正确，DB 中的数据跟 Redis 是否一致；缓存过期时间与设计是否一致；

缓存删除：删除缓存，校验功能和数据是否正确，再次请求，缓存是否被正确写入，DB 中的数据跟 Redis 是否一致；

缓存过期：设置 Redis 过期时间，校验缓存是否正常过期失效。再次写入缓存，缓存过期时间被更新。（可通过修改服务器时间或手动修改缓存的 TTL）

缓存读取：校验数据在缓存和 DB 中都存在时，系统功能是否正常；校验数据在 DB 存在，但缓存中不存在时，系统功能是否正常；校验数据在缓存和 DB 中都不存在时，系统功能是否正常；验证 DB 返回的数据异常时，没有去缓存；

验证特殊场景
缓存超时：校验缓存查询达到超时时间后，未返回指定的数据，对系统的影响。

缓存穿透：不断查询一个 DB 和缓存中一定不存在的数据，验证返回数据为空。

缓存雪崩：校验缓存是否采用了相同的过期时间。如果缓存大指量同时失效，验证系统功能是否正常，性能指标是否正常。

缓存击穿：缓存中的数据没有人查询过 ，第一次就大并发的访问；缓存中的某条数据刚好失效后，就进行大并发访问，校验功能是否正常，各项性能指标是否正常。

缓存预热：大批量缓存在同一时间点过期，验证缓存预热耗时及预热时机。在缓存预热期间请求更新接口和查询接口，验证返回数据的正确性。

缓存上限：

校验缓存淘汰参数配置与预期一致：增加缓存至达到 maxmemory 限制时（可修改 redis.conf 配置文件中配置的最大可用内存值），再次请求查询，数据返回正确，且缓存淘汰正确。

缓存停服：校验关闭缓存服务后，系统功能和性能的运行情况。验证重启 Redis 服务后，请求查询返回的数据正确，DB 中的数据跟 Redis 一致。

测试并发：

并发请求缓存中有的数据，校验返回数据是否正确，各项性能指标是否正常。

并发请求缓存中没有但 DB 中有的数据，校验返回数据是否正确，各项性能指标是否正常。

并发请求缓存中没有 DB 中也没有的数据，校验返回数据是否为空，各项性能指标是否正常。

性能测试：一般用 redis-benchmark 测试一些场景的性能基准，比如：

对比单机和集群 Redis 吞吐量；

评估不同类型的存储性能；

对比开启和关闭持久化的吞吐量；

对比调优前后的吞吐量；

对比不同版本的 Redis 的吞吐量；

监控线上的稳定性：

监控缓存的命中率：评估缓存的设计是否达到预期；

监控中间件：CPU、内存是否异常；

监控是否有某个 key 过大；

监控是否存在缓存的频繁更新。

 

来源：微信公众号：毕小烦