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巧用Redis：构建高可用交易系统缓存架构
发布时间：2025-11-05 01:04:26 来源：云智核 作者：数据库
在当今高速发展的巧用数字时代，交易系统面临着前所未有的建高交易架构并发访问压力。作为关键组件的可用缓存系统，其稳定性和性能直接影响整个系统的系统可用性。Redis凭借其出色的缓存性能和丰富的数据结构，成为众多交易系统的巧用首选缓存方案。然而，建高交易架构若使用不当，可用可能会引发缓存穿透、系统雪崩等问题，缓存甚至导致系统崩溃。巧用本文将深入探讨这些问题的建高交易架构成因，并提供切实可行的可用解决方案。
1. 缓存穿透：当查询不存在的系统数据时
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存中不存在，缓存请求会直接穿透到数据库。如果有恶意攻击者频繁发起这类请求，数据库可能不堪重负。
1.1 问题成因与分析
想象一下超市的储物柜系统：顾客询问一个不存在的柜子号，管理员每次都需要去后台系统查询，b2b供应网而无法从缓存中获取答案。在交易系统中，这种情况可能由恶意攻击或程序错误导致，攻击者可能使用随机生成的ID发起大量请求。
1.2 解决方案与实践
1.2.1 布隆过滤器（Bloom Filter）布隆过滤器是一种空间效率高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。它可能产生假阳性（误报），但不会产生假阴性（漏报）。
复制// 使用Redisson实现布隆过滤器 public class BloomFilterService { private RBloomFilter<String> bloomFilter; @PostConstruct public void init() { // 初始化布隆过滤器，预计元素数量100000，误报率1% bloomFilter = redisson.getBloomFilter("productBloomFilter"); bloomFilter.tryInit(100000L, 0.01); // 预热数据：将现有有效ID加入布隆过滤器 List<String> validIds = productDao.findAllIds(); for (String id : validIds) { bloomFilter.add(id); } } public boolean mightContain(String id) { return bloomFilter.contains(id); } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.在实际查询前，先通过布隆过滤器检查键是否存在：
复制public Product getProduct(String id) { // 先检查布隆过滤器 if (!bloomFilterService.mightContain(id)) { return null; // 肯定不存在 } // 尝试从缓存获取 Product product = redisTemplate.opsForValue().get(buildProductKey(id)); if (product != null) { return product; } // 缓存未命中，查询数据库 product = productDao.findById(id); if (product != null) { // 写入缓存并设置过期时间 redisTemplate.opsForValue().set( buildProductKey(id), product, 30, TimeUnit.MINUTES ); } else { // 即使数据库不存在，也缓存空值防止穿透 redisTemplate.opsForValue().set( buildProductKey(id), NullProduct.getInstance(), 5, TimeUnit.MINUTES // 较短过期时间 ); } return product; }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32. 1.2.2 缓存空对象对于确定不存在的键，也可以缓存空值或特殊对象，并设置较短的过期时间：
复制// 空对象表示 public class NullProduct implements Serializable { private static final NullProduct INSTANCE = new NullProduct(); private NullProduct() {} public static NullProduct getInstance() { return INSTANCE; } } // 使用示例 public Product getProduct(String id) { String cacheKey = buildProductKey(id); Object value = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey); if (value instanceof NullProduct) { return null; // 已知的不存在对象 } if (value != null) { return (Product) value; } Product product = productDao.findById(id); if (product != null) { redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, product, 30, TimeUnit.MINUTES); } else { // 缓存空对象，有效期5分钟 redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, NullProduct.getInstance(), 5, TimeUnit.MINUTES); } return product; }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34. 1.2.3 接口层校验在API层面对参数进行基础校验，拦截明显无效的请求：
复制@GetMapping("/product/{id}") public ResponseEntity<Product> getProduct(@PathVariable("id") String id) { // ID格式校验：必须是数字且长度在6-10位之间 if (!id.matches("\\d{6,10}")) { return ResponseEntity.badRequest().build(); } // 其他业务逻辑... }1.2.3.4.5.6.7.8.9.2. 缓存雪崩：当大量缓存同时失效时
缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间过期，导致所有请求直接访问数据库，造成数据库压力激增。
2.1 问题场景与影响
设想一个电商平台，所有商品信息缓存都设置在凌晨2点统一过期。云南idc服务商到期时，大量用户请求直接涌向数据库，可能导致数据库崩溃，进而引发整个系统故障。
2.2 解决方案与实施
2.2.1 差异化过期时间为缓存设置随机的过期时间，避免同时失效：
复制public void setProductCache(Product product) { String key = buildProductKey(product.getId()); // 基础过期时间30分钟 + 随机0-10分钟 int expireTime = 30 + new Random().nextInt(10); redisTemplate.opsForValue().set(key, product, expireTime, TimeUnit.MINUTES); }1.2.3.4.5.6. 2.2.2 永不过期策略与异步更新采用"永不过期"策略，通过后台任务定期更新缓存：
复制// 缓存永不过期，但记录数据版本或更新时间 public void setProductCache(Product product) { String key = buildProductKey(product.getId()); // 不设置过期时间 redisTemplate.opsForValue().set(key, product); // 同时记录数据更新时间 redisTemplate.opsForValue().set( buildProductUpdateTimeKey(product.getId()), System.currentTimeMillis() ); } // 后台任务定期检查并更新缓存 @Scheduled(fixedRate = 300000) // 每5分钟执行一次 public void refreshProductCache() { // 获取所有需要检查的产品ID Set<String> productIds = getActiveProductIds(); for (String id : productIds) { Long lastUpdateTime = (Long) redisTemplate.opsForValue() .get(buildProductUpdateTimeKey(id)); // 如果超过一定时间未更新，则重新加载 if (lastUpdateTime == null || System.currentTimeMillis() - lastUpdateTime > 3600000) { // 1小时 Product product = productDao.findById(id); if (product != null) { setProductCache(product); } } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33. 2.2.3 互斥锁更新当缓存失效时，使用互斥锁确保只有一个线程更新缓存：
复制public Product getProductWithMutex(String id) { String cacheKey = buildProductKey(id); Product product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey); if (product != null) { return product; } // 尝试获取分布式锁 String lockKey = buildLockKey(id); boolean locked = false; try { // 尝试获取锁，等待100ms，锁有效期3秒 locked = redisLockService.tryLock(lockKey, 100, 3000); if (locked) { // 获取锁成功，再次检查缓存 product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey); if (product != null) { return product; } // 查询数据库 product = productDao.findById(id); if (product != null) { redisTemplate.opsForValue().set( cacheKey, product, 30 + new Random().nextInt(10), TimeUnit.MINUTES ); } else { // 缓存空对象 redisTemplate.opsForValue().set( cacheKey, NullProduct.getInstance(), 5, TimeUnit.MINUTES ); } return product; } else { // 未获取到锁，短暂等待后重试 Thread.sleep(50); return getProductWithMutex(id); } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); return productDao.findById(id); } finally { if (locked) { redisLockService.unlock(lockKey); } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49. 2.2.4 熔断与降级机制集成熔断器，当数据库压力过大时自动降级：
复制// 使用Resilience4j实现熔断 @CircuitBreaker(name = "productService", fallbackMethod = "fallbackGetProduct") public Product getProductWithCircuitBreaker(String id) { return getProductWithMutex(id); } // 降级方法 private Product fallbackGetProduct(String id, Exception e) { // 返回默认产品或部分数据 return getDefaultProduct(); // 或者从二级缓存（如本地缓存）获取 // return localCache.get(id); }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.3. 冷热数据分离与自动淘汰机制
在交易系统中，不同数据的访问频率差异很大。合理区分冷热数据并设计自动淘汰机制，是提高缓存效率的关键。
3.1 识别热数据
3.1.1 基于访问频率的识别使用Redis的排序集合（Sorted Set）记录键的访问频率：
复制public Product getProductWithFrequency(String id) { String cacheKey = buildProductKey(id); String frequencyKey = "product:frequency"; // 每次访问增加分数 redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(frequencyKey, cacheKey, 1); // 获取产品逻辑... return getProduct(id); }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10. 3.1.2 时间窗口统计按时间窗口（如最近1小时）统计访问频率，更准确地识别当前热数据：
复制public void recordAccess(String productId) { String windowKey = "access:window:" + System.currentTimeMillis() / 3600000; // 小时级窗口 redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(windowKey, productId, 1); // 设置过期时间，自动清理旧窗口数据 redisTemplate.expire(windowKey, 2, TimeUnit.HOURS); }1.2.3.4.5.6.3.2 多级缓存架构
设计多级缓存体系，将最热的数据存放在更快的存储中：
复制public class MultiLevelCache { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // 本地缓存（使用Caffeine） private Cache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(); public Product getProduct(String id) { String key = buildProductKey(id); // 第一级：本地缓存 Product product = (Product) localCache.getIfPresent(key); if (product != null) { return product; } // 第二级：Redis缓存 product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (product != null) { // 回填本地缓存 localCache.put(key, product); return product; } // 第三级：数据库 product = productDao.findById(id); if (product != null) { // 写入两级缓存 redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 30, TimeUnit.MINUTES); localCache.put(key, product); } return product; } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.3.3 智能淘汰策略
3.3.1 基于访问模式的淘汰策略结合LRU（最近最少使用）和LFU（最不经常使用）策略的b2b信息网优点：
复制public class AdaptiveEvictionPolicy { // 记录键的访问时间和频率 private Map<String, AccessInfo> accessInfoMap = new ConcurrentHashMap<>(); public void onAccess(String key) { AccessInfo info = accessInfoMap.getOrDefault(key, new AccessInfo()); info.accessCount++; info.lastAccessTime = System.currentTimeMillis(); accessInfoMap.put(key, info); } public double calculateEvictionScore(String key) { AccessInfo info = accessInfoMap.get(key); if (info == null) { return Double.MAX_VALUE; // 优先淘汰未知键 } long currentTime = System.currentTimeMillis(); long timeSinceLastAccess = currentTime - info.lastAccessTime; // 综合访问频率和最近访问时间计算得分 // 得分越高，越容易被淘汰 return (double) timeSinceLastAccess / (info.accessCount + 1); } // 定期清理访问记录 @Scheduled(fixedRate = 3600000) public void cleanupAccessInfo() { long cutoffTime = System.currentTimeMillis() - 86400000; // 24小时前 accessInfoMap.entrySet().removeIf(entry -> entry.getValue().lastAccessTime < cutoffTime ); } static class AccessInfo { int accessCount; long lastAccessTime; } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39. 3.3.2 冷数据自动归档识别冷数据并移动到成本更低的存储：
复制public class ColdDataArchiver { @Scheduled(fixedRate = 86400000) // 每天执行一次 public void archiveColdData() { // 获取最近7天访问频率最低的数据 Set<String> coldKeys = redisTemplate.opsForZSet() .range("product:frequency", 0, 1000); // 获取1000个最冷键 for (String key : coldKeys) { Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (value != null) { // 归档到低成本存储（如MySQL归档表） archiveToColdStorage(key, value); // 从Redis删除 redisTemplate.delete(key); } } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.4. 监控与预警体系
建立完善的监控体系，及时发现和处理缓存问题：
4.1 关键指标监控
• 缓存命中率：反映缓存效率的核心指标
• 缓存大小和内存使用情况
• 持久化效率和状态
• 网络流量和连接数
4.2 实时预警机制
复制public class CacheMonitor { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; private long lastTotalRequests = 0; private long lastHitCount = 0; @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟检查一次 public void checkCacheHealth() { long currentTotalRequests = getTotalRequests(); long currentHitCount = getHitCount(); long requestDelta = currentTotalRequests - lastTotalRequests; long hitDelta = currentHitCount - lastHitCount; // 计算当前命中率 double currentHitRate = requestDelta > 0 ? (double) hitDelta / requestDelta : 1.0; if (currentHitRate < 0.5) { // 命中率低于50% alertLowHitRate(currentHitRate); } lastTotalRequests = currentTotalRequests; lastHitCount = currentHitCount; // 检查内存使用情况 Long memoryUsed = redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection -> connection.serverCommands().info("memory").get("used_memory") ); if (memoryUsed != null && memoryUsed > 1024 * 1024 * 1024) { // 超过1GB alertHighMemoryUsage(memoryUsed); } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.5. 结语
构建高可用的Redis缓存架构需要综合考虑多方面因素。缓存穿透、雪崩和冷热数据分离只是其中几个关键问题。在实际应用中，还需要根据具体业务特点进行调整和优化。
值得注意的是，没有一种方案适合所有场景。有效的缓存策略需要：
1. 深入理解业务数据访问模式
2. 建立完善的监控和预警机制
3. 定期评估和调整策略参数
4. 设计 graceful degradation（优雅降级）方案
通过本文介绍的技术方案，结合实际情况灵活应用，可以显著提升交易系统的稳定性和性能，为用户提供更流畅的体验。
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