redis

redis作为缓存使用

方案1: 读取前，先去读Redis，如果没有数据，读取数据库，将数据拉入Redis
方案2: 插入数据时，同时写入Redis。

方案一：实施起来简单，但是有两个需要注意的地方： 避免缓存击穿。（数据库没有就需要命中的数据，导致Redis一直没有数据，而一直命中数据库。） 数据的实时性相对会差一点。
方案二：数据实时性强，但是开发时不便于统一处理。 当然，两种方式根据实际情况来适用。如：方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。

使用场景

1. 限时业务的运用
2. 计数器相关问题
3. 分布式锁
这个主要利用redis的setnx命令进行，setnx："set if not exists"就是如果不存在则成功设置缓存同时返回1，否则返回0
延时操作 比如在订单生产后我们占用了库存，10分钟后去检验用户是够真正购买，如果没有购买将该单据设置无效，同时还原库存。 由于redis自2.8.0之后版本提供Keyspace Notifications功能，允许客户订阅Pub/Sub频道，以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。 所以我们对于上面的需求就可以用以下解决方案，我们在订单生产时，设置一个key，同时设置10分钟后过期， 我们在后台实现一个监听器，监听key的实效，监听到key失效时将后续逻辑加上。 当然我们也可以利用rabbitmq、activemq等消息中间件的延迟队列服务实现该需求。
4. 排行榜相关问题
关系型数据库在排行榜方面查询速度普遍偏慢，所以可以借助redis的SortedSet进行热点数据的排序
5. 点赞、好友等相互关系的存储

String

实战场景
缓存： 经典使用场景，把常用信息，字符串，图片或者视频等信息放到redis中，redis作为缓存层，mysql做持久化层，降低mysql的读写压力。 计数器：redis是单线程模型，一个命令执行完才会执行下一个，同时数据可以一步落地到其他的数据源。 session：常见方案spring session + redis实现session共享

List

实战场景
微博TimeLine: 有人发布微博，用lpush加入时间轴，展示新的列表信息。
消息队列

Set

实战场景
标签（tag）,给用户添加标签，或者用户给消息添加标签，这样有同一标签或者类似标签的可以给推荐关注的事或者关注的人。
点赞，或点踩，收藏等，可以放到set中实现

hash

实战场景
缓存： 能直观，相比string更节省空间，的维护缓存信息，如用户信息，视频信息等。

Zset

排行榜：有序集合经典使用场景。例如小说视频等网站需要对用户上传的小说视频做排行榜，榜单可以按照用户关注数，更新时间，字数等打分，做排行。

mq场景
是做业务解耦/最终一致性/广播/错峰流控等

redis持久化策略

1）RDB(redis database) 内存快照，核心思路是Copy-on-Write，来保证在进行快照操作的这段时间，需要压缩写入磁盘上的数据在内存中不会发生变化。
增量快照，4.0版本中引入的RDB和AOF的混合方式。
优点 RDB文件是某个时间节点的快照，默认使用LZF算法进行压缩，压缩后的文件体积远远小于内存大小，适用于备份、全量复制等场景； Redis加载RDB文件恢复数据要远远快于AOF方式； 缺点 RDB方式实时性不够，无法做到秒级的持久化； 每次调用bgsave都需要fork子进程，fork子进程属于重量级操作，频繁执行成本较高； RDB文件是二进制的，没有可读性，AOF文件在了解其结构的情况下可以手动修改或者补全； 版本兼容RDB文件问题； 针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决

2）AOF
AOF重写：
Redis通过创建一个新的AOF文件来替换现有的AOF，新旧两个AOF文件保存的数据相同，但新AOF文件没有了冗余命令。
在fork出子进程时的拷贝，以及在重写时，如果有新数据写入，主线程就会将命令记录到两个aof日志内存缓冲区中。

fork采用操作系统提供的写时复制（copy on write）机制，就是为了避免一次性拷贝大量内存数据给子进程造成阻塞。fork子进程时，子进程时会拷贝父进程的页表，即虚实映射关系（虚拟内存和物理内存的映射索引表），而不会拷贝物理内存。这个拷贝会消耗大量cpu资源，并且拷贝完成前会阻塞主线程，阻塞时间取决于内存中的数据量，数据量越大，则内存页表越大。拷贝完成后，父子进程使用相同的内存地址空间。

MySQL binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis

1）读Redis：热数据基本都在Redis

2）写MySQL: 增删改都是操作MySQL

3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis