Redis记忆知识点(来源javaGuide）
Redis简介
RedisC语言开发的数据库不同于传统数据库Redis数据存在于内存中，即内存数据库，因此读写速度非常快，因此Redis缓存方向应用广泛。除缓存外，Redis也常用于分布式锁，甚至是消息队列。
Redis为支持不同的业务场景提供多种数据类型。Redis还支持事务，持久，Lua脚本，各种集群方案。
常见的分布式缓存技术选择方案有哪些？
分布式缓存主要用于分布式缓存Memcached和Redis。但是现在基本没见过，
项目使用Memcached缓存是直接使用的Redis。
分布式缓存主要解决了单个缓存容量受服务器限制，无法保存通用信息的问题。因为本地缓存只能在当前服务中有效，例如，如果您部署了两个服务，它们之间的缓存数据不能共同使用。
Redis和Memcached差异和共同点
共同点：
- 基于内存的数据库一般用作缓存。
- 都有过期策略
- 两者的性能都很高
区别：
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Redis支持更丰富的数据类型(支持更复杂的应用场景)。
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Redis支持数据的持久性，内存中的数据可以保存在磁盘中，重启时可以再次使用，Memcached内存中可以存储所有数据。
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Redis有灾难恢复机制。缓存中的数据可以持续到磁盘上
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Redis使用服务器内存后，可以将未使用的数据放在磁盘上。Memcached内存用完后，会直接报异常
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Memcached没有原始的集群模式，需要依靠客户端将数据写入集群；但是Redis是原生支持cluster模式的。
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Memcached多线程，非IO复用网络模型；Redis单线程多路复用IO模型
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Redis 支持订阅模型的发布，Lua 脚本、事务等功能， Memcached 不支持。而且，，Redis 支持更多的编程语言。
-
Memcached 过期数据的删除策略只使用惰性删除， Redis 惰性删除和定期删除同时使用。
缓存数据处理流程：
- 如果用户直接返回用户要求的数据。
- 如果缓存中不存在，则取决于数据库中是否存在。
- 如果存在于数据库中，请更新缓存中的数据。
- 数据库中不存在的话就返回空数据。
为什么要用 Redis/为什么要用缓存？
简单来说为了提升用户体验以及应对更多的用户。
下面我们主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。
也就是说，用户可以在下次访问这些数据时直接从缓存中获取。操作缓存是直接操作内存，所以速度相当快。
然而，在数据库和缓存中保持数据的一致性。 若数据库中的相应数据发生变化，则缓存中的相应数据可同步发生变化！
一般像 MySQL 这类数据库 QPS 大概都在 1w 左右（4 核 8g） ，但是使用 Redis 缓存后很容易达到 10w ，甚至达到最高能量 30w （就单机 redis 的情况，redis 集群会更高)。由此可见，直接操作缓存所能承受的数据库请求数量远远大于直接访问数据库，因此我们可以考虑将数据库中的一些数据转移到缓存中，这样用户的一些请求就可以直接到达缓存需通过数据库。然后，我们提高了整个系统的并发性。
Redis详细说明单线程模型
（Netty 也基于线程模型 Reactor 模式，Reactor 该模型不愧为高性能 IO 该事件处理模型对应的基石) Redis 文件事件处理器（file event handler）。由于文件事件处理器（file event handler）它线程运行，所以我们通常说 Redis 是单线程模型。
Redis 通过 监控来自客户端的大量连接(或监控多个) socket），它将感兴趣的事件和类型(读写)注册到核心，并监控每个事件是否发生。
这样的好处很明显: （和 NIO 中的 Selector 组件很像）
Redis 为什么不使用多线程呢？
我认为主要原因如下 3 个：
- 单线程编程易于维护；
- Redis 性能瓶颈不在 CPU ，主要是内存和网络；
- 多线程会出现死锁、线程上下文切换等问题，甚至影响性能。
了解过期数据的删除策略吗？
假设你设置了一批 key 只能存活 1 分钟，那么 1 分钟后，Redis 如何处理这批？ key 删除？
删除过期数据的常用策略有两种(重要！制作缓存轮时需要特别考虑的事情):
- ：只会在取出 key 数据只有在过期时才能检查。这样，对数据进行了检查 CPU 最友好，但可能会导致过期 key 未删除。
- ： 每隔一段时间抽取一批 key 删除过期 key 操作。操作。而且，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，Redis 底层通过限制删除操作执行的长度和频率来减少删除操作 CPU 时间的影响。
定期删除对内存更友好，惰性删除对内存更友好 CPU 更友好。两者各有千秋，所以 Redis 采用的是 。
Redis 了解内存淘汰机制吗？
：数据集已设定过期时间（server.db[i].expires）淘汰最近最少使用的数据
：数据集已设定过期时间（server.db[i].expires）淘汰即将到期的数据
：数据集已设定过期时间（server.db[i].expires）任意选择淘汰数据
：当内存不足以容纳新写入的数据时，删除最近最少使用的键空间 key(这是最常用的)
：从数据集（server.db[i].dict）任意选择淘汰数据
：禁止驱逐数据，也就是说，当内存不足以容纳新的写入数据时，新的写入操作就会报错。没人应该用这个！
Redis 持久机制(如何保证) Redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)
Redis 不同于 Memcached 重要的是，Redis 支持持久，并支持两种不同的持久操作。。这两种方法各有千秋。下面我将详细介绍这两种持久方法是什么，如何使用，如何选择合适的持久方法。
Redis 存储在内存中的数据副本可以通过创建快照获得。Redis 创建快照后，您可以备份快照，并将快照复制到其他服务器，以创建具有相同数据的服务器副本（Redis 主要用于改进结构 Redis 性能)，快照也可以留在原地重启服务器。
快照持久化是 Redis 默认采用的持久化方法
Redis 事务
使用MUTI多个命令可以在命令后输入。Redis 这些命令不会立即执行，而是在调用时将其放在队列中 EXEC命令将执行所有命令。
这个过程是这样的:
- 开始事务（
MULTI）。 - 命令入队(批量操作 Redis 的命令，先进先出（FIFO）的顺序执行)。
- 执行事务(
EXEC)。
你也可以通过 DISCARD命令取消一个事务，它会清空事务队列中保存的所有命令。
WATCH命令用于监听指定的键，当调用 EXEC 命令执行事务时，如果一个被 WATCH 命令监视的键被修改的话，整个事务都不会执行，直接返回失败。
你可以将 Redis 中的事务就理解为 ：
什么是缓存穿透？
缓存穿透情况的处理流程是怎样的？
如下图所示，用户的请求最终都要跑到数据库中查询一遍。
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有哪些解决办法？
最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。
如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 Redis 中去并设置过期时间，具体命令如下： SET key value EX 10086 。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如果黑客恶意攻击，每次构建不同的请求 key，会导致 Redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。
另外，这里多说一嘴，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名:列名:主键名:主键值 。
如果用 Java 代码展示的话，差不多是下面这样的：
public Object getObjectInclNullById(Integer id) {
// 从缓存中获取数据
Object cacheValue = cache.get(id);
// 缓存为空
if (cacheValue == null) {
// 从数据库中获取
Object storageValue = storage.get(key);
// 缓存空对象
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) {
// 必须设置过期时间，否则有被攻击的风险
cache.expire(key, 60 * 5);
}
return storageValue;
}
return cacheValue;
}
布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法，有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。
具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。
加入布隆过滤器之后的缓存处理流程图如下。
但是，需要注意的是布隆过滤器可能会存在误判的情况。总结来说就是：
为什么会出现误判的情况呢? 我们还要从布隆过滤器的原理来说！
我们先来看一下，
- 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
- 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。
我们再来看一下，
- 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
- 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
然后，一定会出现这样一种情况： （可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数来降低概率）
什么是缓存雪崩？
实际上，缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景： 这就好比雪崩一样，摧枯拉朽之势，数据库的压力可想而知，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
举个例子：系统的缓存模块出了问题比如宕机导致不可用。造成系统的所有访问，都要走数据库。
还有一种缓存雪崩的场景是： 这样的情况，有下面几种解决办法：
举个例子 ：秒杀开始 12 个小时之前，我们统一存放了一批商品到 Redis 中，设置的缓存过期时间也是 12 个小时，那么秒杀开始的时候，这些秒杀的商品的访问直接就失效了。导致的情况就是，相应的请求直接就落到了数据库上，就像雪崩一样可怕。
- 采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
- 限流，避免同时处理大量的请求。
- 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
- 缓存永不失效。
如何保证缓存和数据库数据的一致性？
细说的话可以扯很多，但是我觉得其实没太大必要（小声 BB：很多解决方案我也没太弄明白）。我个人觉得引入缓存之后，如果为了短时间的不一致性问题，选择让系统设计变得更加复杂的话，完全没必要。
下面单独对 来聊聊。
Cache Aside Pattern 中遇到写请求是这样的：更新 DB，然后直接删除 cache 。
如果更新数据库成功，而删除缓存这一步失败的情况的话，简单说两个解决方案：
- ：我们让缓存数据的过期时间变短，这样的话缓存就会从数据库中加载数据。另外，这种解决办法对于先操作缓存后操作数据库的场景不适用。
- ： 如果 cache 服务当前不可用导致缓存删除失败的话，我们就隔一段时间进行重试，重试次数可以自己定。如果多次重试还是失败的话，
B，然后直接删除 cache 。
如果更新数据库成功，而删除缓存这一步失败的情况的话，简单说两个解决方案：
- ：我们让缓存数据的过期时间变短，这样的话缓存就会从数据库中加载数据。另外，这种解决办法对于先操作缓存后操作数据库的场景不适用。
- ： 如果 cache 服务当前不可用导致缓存删除失败的话，我们就隔一段时间进行重试，重试次数可以自己定。如果多次重试还是失败的话，