Redis缓存击穿穿透雪崩怎么防

这个方案在项目中已经稳定运行了一段时间，整理出来分享。有些细节可能因版本不同有差异，注意看注释。

先搞清楚原理

先说基本原理。Redis的核心思路是事务隔离级别。简单来说就是：把输入经过一系列变换，最终得到想要的结果。这个过程可以用下面的代码来理解：

-- 事务与并发控制
BEGIN;

SELECT * FROM products WHERE id = 63 FOR UPDATE;

UPDATE products
SET updated_at = NOW()
WHERE id = 63;

-- 乐观锁
UPDATE products
SET version = version + 1, value = 'new_value'
WHERE id = 63 AND version = 5;

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

COMMIT;

-- 死锁检测
SELECT blocked_locks.pid AS blocked_pid,
       blocking_locks.pid AS blocking_pid
FROM pg_locks blocked_locks
JOIN pg_locks blocking_locks ON blocking_locks.locktype = blocked_locks.locktype
WHERE blocked_locks.granted IS FALSE;

实际怎么用

写代码的时候，Redis有几个常见写法。推荐用下面这种方式，代码更清晰，也更容易维护：

-- 备份与恢复策略
-- 全量备份
pg_dump -h localhost -U postgres -Fc mydb > backup_69_$(date +%Y%m%d).dump

-- 增量备份（WAL归档）
ALTER SYSTEM SET wal_level = replica;
ALTER SYSTEM SET archive_mode = on;
ALTER SYSTEM SET archive_command = 'cp %p /var/lib/postgresql/wal_archive/%f';

-- 时间点恢复
RESTORE DATABASE mydb FROM backup_69
  UNTIL TIME '2024-06-15 14:30:00';

-- 表空间管理
CREATE TABLESPACE ts_logs LOCATION '/data/pg_tablespaces/logs';
ALTER TABLE logs SET TABLESPACE ts_logs;

进阶一点的用法

Redis在复杂场景下的用法和简单场景差别挺大。主要是事务隔离级别这块需要额外处理，代码如下：

容易踩的坑

总结几个实际项目中的教训：Redis在查询优化上容易出问题。建议写单元测试覆盖这些边界情况，免得线上出故障才后悔。

写在最后

Redis的要点就这些。核心是查询优化，其他都是围绕这个展开的。代码已经贴在前面了，照着跑一遍基本就能上手。后续有新的发现再更新。