图文详解Redis中常见的缓存问题及解决方案：缓存更新策略，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

缓存更新策略

1. 定时更新：在设定的过期时间之前，使用定时任务更新缓存。
2. 主动失效：当数据更新时，主动使缓存失效。

示例代码

# 定时更新
@scheduler.scheduled_job('interval', minutes=30)
def update_cache():
    key = 'data_key'
    data = fetch_data_from_db()
    redis_client.set(key, json.dumps(data), ex=3600)
 
# 主动失效
def update_data(data_id):
    key = f'data_key_{data_id}'
    data = fetch_data_from_db(data_id)
    redis_client.set(key, json.dumps(data), ex=3600)
    redis_client.expire(key, 3600)

缓存穿透

1. 使用布隆过滤器：在缓存之前加一层布隆过滤器，访问数据时先检查布隆过滤器，如果数据不存在，可以避免查询缓存和数据库。
2. 缓存空值：访问数据库时，即使数据不存在，也将空值缓存，并设置较短的过期时间。

示例代码

# 使用布隆过滤器
def get_data(data_id):
    if not bloom_filter.check(data_id):
        return None
    data = redis_client.get(data_id)
    if data is None:
        data = db.get(data_id)
        if data is None:
            # 缓存空对象，避免频繁穿透
            redis_client.setex(data_id, 60, 'null')
        else:
            redis_client.setex(data_id, 3600, data)
    return data

缓存雪崩

1. 分散缓存数据的过期时间：使用一些随机性策略，避免大量数据在同一时间过期。
2. 设置热点数据永不过期：手动设置某些关键数据永不过期。
3. 部署冗余备份：在不同的服务器上部署多个缓存副本。

示例代码

# 分散过期时间
def set_data(data_id, data):
    expire_time = 3600 + random.randint(0, 3600)
    redis_client.setex(data_id, expire_time, data)
 
# 设置热点数据永不过期
def set_hot_data(data_id, data):
    redis_client.set(data_id, data)
    redis_client.persist(data_id)

缓存预加载/预热

1. 在系统启动或者负载较低时预加载热点数据到缓存中。
2. 使用预热脚本在系统启动时加载预期较高的数据。

示例代码

# 预加载数据
@scheduler.scheduled_job('cron', day_of_week='mon-fri', hour=2)
def preload_data():
    hot_data_ids = get_hot_data_ids()
    for data_id in hot_data_ids:
        data = db.get(data_id)
        redis_client.setex(data_id, 3600, data)

以上示例代码提供了缓存更新策略、缓存穿透和缓存雪崩的解决方案，并展示了如何使用定时任务、布隆过滤器、随机性策略、热点数据处理和调度器来管理缓存。这些策略和代码可以