Redis 与 MySQL 的协作方式及高并发下的限流策略

在高并发场景下，Redis 和 MySQL 的协作方式以及限流降级策略的设计对于保证系统的稳定性和高效性至关重要。以下是一些常见的 Redis 与 MySQL 协作方式以及在高并发场景下的限流和降级策略：

缓存读操作
- 读写分离：将高频读取的数据缓存到 Redis 中，减少对 MySQL 的直接查询压力。一般的做法是先从 Redis 查询数据，如果没有命中缓存，则从 MySQL 读取数据并将结果写入 Redis。
- 缓存失效策略：设置合理的缓存过期时间（TTL）以保证数据的实时性，同时避免缓存雪崩问题。可以采用随机过期时间来减轻集体失效带来的压力。
缓存写操作
- 延迟双删策略：在更新 MySQL 数据时，先删除 Redis 中的缓存，再更新数据库，最后再删除一次缓存，确保一致性。
- 异步更新：可以通过消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）实现异步更新。写操作先将数据写入 MySQL，同时发布一条消息，消费者监听消息队列，更新或删除 Redis 缓存。
分布式锁
- 使用 Redis 提供的分布式锁机制（如 SETNX 或 RedLock）来控制对 MySQL 的并发写操作，避免数据竞争导致的并发问题。
- Redis 锁的超时设置需谨慎，以避免死锁和锁未释放的问题。
数据持久化
- 如果 Redis 中的数据是由 MySQL 导出的重要数据，可以定期将 Redis 的数据同步回 MySQL，或者通过 Redis 的 AOF/RDB 机制进行持久化备份。

令牌桶算法
- Redis 通过实现令牌桶算法来进行限流控制。每个用户请求时，首先从桶中取出一个令牌，如果桶中有令牌，则允许请求；否则拒绝或排队。
- 这种方式在 Redis 中可以通过 INCR 和 EXPIRE 命令实现。
漏桶算法
- 漏桶算法类似于令牌桶算法，但主要用于控制请求的稳定性。可以用 Redis 的队列（如 List 结构）实现，保持一个固定容量的漏桶，超出容量的请求将被丢弃或限速处理。
计数器限流
- 在 Redis 中为每个接口或用户设置计数器，如 INCR 和 EXPIRE 配合使用。在固定的时间窗口内（如 1 分钟），统计请求次数，超过限制则拒绝请求。
滑动窗口限流
- 滑动窗口计数器可以避免硬性时间窗口带来的突发流量问题。Redis 中可以用 ZSET 实现，记录每次请求的时间戳，统计在滑动窗口内的请求数量。

服务降级
- 静态化处理：在高并发下，可以将动态页面静态化，将结果缓存到 Redis 或直接返回静态页面。
- 功能降级：根据业务需求，关闭非核心功能或切换到简化版本。如关闭实时更新，采用批量更新方式。
缓存降级
- 当 Redis 无法承受流量压力时，可以降级到本地缓存或直接查询 MySQL 数据库，确保系统的基本功能可用。
- 读降级：缓存失效时直接从数据库读取数据，不立即更新缓存，延后更新，避免缓存穿透。
- 写降级：在高并发下，可以优先写入 Redis 并异步更新 MySQL，在极端情况下直接写入 MySQL 且不更新缓存，确保数据不丢失。
请求降级
- 对于一些非关键请求，如日志记录或监控信息，直接丢弃或批量处理，避免影响核心业务的稳定性。
- 异步化请求：将非核心请求改为异步处理，通过消息队列或者批处理方式减轻瞬时压力。

Redis 与 MySQL 在高并发系统中通过合理的协作方式，可以有效提升系统的性能和稳定性。而在高并发场景下的限流和降级策略，则能确保系统在压力增大的情况下仍然能够平稳运行。设计时需要根据具体业务需求和流量特性进行合理的架构设计与优化。

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