Redis

Redis基础

• Redis的应用场景：分布式缓存，分布式锁，秒杀活动中实现计数器（String），延时任务（zset），消息队列（list,stream），附近的人（GeoHash），布隆过滤器

• Redis基本数据结构： String，list，hash，set，zset，位图，HyperLogLog，GeoHash，stream，布隆过滤器

• Redis数据存储细节：内存模型

• Redis内存优化：内存优化

• Redis的线程模型： 内存模型

分布式锁

分布式锁

Redis高可用

Redis持久化机制

Redis主从同步

三种集群方案

缓存异常

缓存雪崩： Redis中缓存的数据大面积同时失效，或者Redis宕机

• 数据预热
• 使用锁或队列（不实用，吞吐量并没有增加，用户体验差）
• 设置过期标志更新缓存
• 设置有效期时增加随机值
• 多级缓存，热点数据增加本地缓存
• 限流、降级
• 对于缓存层整体崩掉的情况：使用高可用架构，保证缓存层不崩掉。

缓存击穿： 热点key在失效的瞬间大量的请求过来

• 设置热点数据永不过期；
• 定时更新，比如这个热点数据的过期时间是1h，那么每到59minutes时，通过定时任务去更新这个热点key，并重新设置其过期时间
• 使用互斥锁：缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。

缓存穿透： 缓存和数据库中都没有的数据，可用户还是源源不断的发起请求

• 业务层校验；
• 布隆过滤器；
• 简单方法：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

大Key、热key的处理？

数据库与redis的数据一致性？