# 1.Redis入门
[说说NoSQL中的Redis](https://blog.csdn.net/qsbbl/article/details/82935416)
[【Redis】在java中的使用-存取string类型](https://blog.csdn.net/qsbbl/article/details/83651514)
[【Redis】基础问题答疑](https://blog.csdn.net/qsbbl/article/details/83652009)
[【Redis】连接池的使用](https://blog.csdn.net/qsbbl/article/details/83688327)
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# 2.Redis的特点
## 1）5种数据结构
redis支持多种数据结构：string（字符串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）等。其中常用的是string、list。今天我们说说list的常用命令。列表类型是有序的，是可重复的，我们可以通过访问下标来获取某个元素。对其的操作和对list集合的操作的思想是一致的。
```java
// 在右边插入元素，结果为（person，a b c）
rpush person a b c
// 删除指定元素b，1代表从左到右，最多删除1个元素，此处可取的值为：
// 正数（从左到右）、负数（从右到左）、0（删除所有）
lrem person 1 b
// 获取指定元素b
lindex person 1
// 修改指定元素b为p
lset person 1 p
```
## 2）基于内存
我们知道，像mysql这些关系型数据库是将数据存储在磁盘上的，速度慢，但是稳定。
像redis这些非关系型数据库是将数据存储在内存上的，速度快，但是不稳定，服务器一宕机，内存里的数据就没了。
还好redis配置了可持久化，可将内存中的数据定期存放到磁盘上去。
因为redis是基于内存的，所以其速度快，1s可进行10万次读写。
## 3） 单线程
redis使用了单线程架构，预防了多线程可能产生的竞争问题。但也正是因为使用了单线程，其一旦发生阻塞，就将是致命的。
redis为什么选择使用单线程？redis的主要特点就是快，使用单线程能避免上下文切换等损耗。
## 4）key-value
和map集合一样，redis集合的组织方式也是key-value型的。
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# 3.持久化
Redis是内存数据库，如果不将内存的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，数据库状态也会消失。redis提供了2种持久化的方式：RDB和AOF。持久化就是将内存里的数据同步到磁盘里，进行“持久”保存。
## RDB
RDB持久化是把当前线程数据生成快照保存到磁盘的过程。
```
优点：
1、适合大规模的数据恢复；
2、对数据完整性不高，则可以使用
缺点：
1、需要一定的实践间隔进程操作，如果redis意外宕机，最后一次修改的数据可能就没有了；
2、fork进程的时候，会占用一定的内存空间。
适用场景：
一般用于数据冷备和复制传输。
啥叫数据冷热备？热备指为了保证服务正常运行，用两台服务器作为服务机器，一台用于实际数据库操作应用，另一台用于从前者获取数据以保持数据一致。如果当前服务器宕机，有另一台继续提供服务。
冷备是指在数据库关闭后，进行备份。
```
## AOF
AOF持久化是以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行一遍此命令，从而恢复数据。其工作流程如下：
（1）所有的写命令会追加到aof缓冲区。
（2）aof缓冲区根据对应的策略向磁盘做同步操作。
（3）随着aof文件越来越大，需要定期对aof文件进行重写，以达到压缩的目的。
（4）当redis服务器重启时，可以加载aof文件进行数据恢复。
```
优点：
1、每一次修改都同步，文件的完整会更加好;
2、每秒同步一次，可能会丢失一秒的数据；
3、从不同步，效率最高的
缺点：
1、相对于数据文件来说，aof远远大于rdb，修复速度也比rdb慢；
2、aof运行效率也比rdb慢
```
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# 4. 阻塞
因为redis是单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的，所以一旦出现阻塞，将是致命的。
## 内在原因
（1）API或数据结构使用不合理
```
// 获取最近的10条慢查询
slowlog get 10
```
（2）CPU饱和
（3）持久化相关的阻塞：fork阻塞、aof刷盘阻塞、hugepage写操作阻塞
## 外在原因
（1）CPU竞争
（2）内存交换
（3）网络问题：连接拒绝、网络延迟、网卡软中断
## 解决措施
（1）在应用方加入异常监控，并要定位到具体的出问题的结点
（2）Redis的监控
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# 5.缓存相关
## 更新策略
redis中的数据通常都是有生命周期的，需要在特定时间后被删除或更新，这样可以保证缓存空间在一个可控的范围。有3种缓存更新策略。
（1）LRU/LFU/FIFO算法剔除
当缓存使用量超过了预设的最大值时，会启动策略对数据进行清除。
```
LRU：最近最久未使用
LFU：最近最少使用
FIFO：先进先出
```
（2）超时剔除
在将数据放入缓存时，已经设置了过期时间，当到时间后，自动将其删除。使用命令expire来实现。
（3）主动更新
对数据进行“增删改”操作后，立即清除redis中的相关数据
## 缓存穿透
### 1、概念
缓存穿透是指查询一个数据库不存在的数据，每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有大量请求进来，可能会压垮数据库。
### 2、产生的原因
（1）自身业务代码或者数据出现问题
（2）一些恶意攻击，爬虫等造成大量空命中
### 3、解决措施
（1）缓存空对象
当数据库不命中后，仍然将空对象保留到缓存层中，之后再访问这个数据，将会从缓存中获取，这样就保护了后端数据源。
```java
String get(String key){
//从缓存中获取数据
String cacheValue=cache.get(key);
//缓存为空
if(StringUtils.isBlank(cacheValue)){
//从存储中获取
String storageValue=storage.get(key);
cache.set(key,storageValue);
//如果存储数据为空，需要设置一个过期时间（300秒）
if(storageValue==null){
cache.expire(key,60*5);
}
return storageValue;
}else{
//缓存非空
return cacheValue;
}
}
```
此解决办法的使用场景为：数据命中不高且数据频繁变化实时性高。
（2）布隆过滤器拦截
将存在的key放入布隆过滤器中。当一个查询请求过来时，先经过此过滤器，如果此过滤器认为该数据不存在，就直接丢弃，不再继续访问缓存层和存储层。
此解决办法的适用场景为：数据命中不高，数据相对固定、实时性低
## 无底洞
### 1、概念
为了满足业务需求，大量添加redis集群的节点，但是性能没提升反而下降。
### 2、产生的原因
在单机操作中，如果想批量获取多个key，只需一次网络操作即可，在集群中，节点越多，涉及的网络IO就越多，性能就可以能会下降。
### 3、解决办法
（1）串行命令
（2）串行IO
（3）并行IO
（4）hash_tag实现
## 缓存雪崩
### 1、概念
缓存雪崩是指在设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，导致所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。
### 2、解决办法
（1）不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
（2）如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
（3）设置热点数据永远不过期。
（4）做二级缓存。
（5）在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
浙公网安备 33010602011771号