redis
Redis
概念：
redis是一个开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的KV数据库
内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。
非关型数据库
支持5种数据类型
string（字符串）
set:添加一条String数据
get:获取一条String数据
mset:添加多条String数据
mget:获取多条String数据
hash（哈希）
hset :添加一条hash类型数据
hget :获取一条hash类型数据
hmset :添加多条hash类型数据
hmget :获取多条hash类型数据
hgetAll :获取指定所有hash类型数据
hdel :删除指定hash类型数据(一条或多条)
list（列表）
lpush :左添加(头)list类型数据
rpush :右添加(尾)类型数据
lrange : 获取list类型数据start起始下标 end结束下标 包含关系
llen :获取条数
lrem :删除列表中几个指定list类型数据
set集合
sadd:添加set类型数据
smembers :获取set类型数据
scard :获取条数
srem :删除数据
sorted set（有序集合）
sorted set是通过分数值来进行排序的，分数值越大，越靠后。
zadd :添加sorted set类型数据
zadd需要将Float或者Double类型分数值参数，放置在值参数之前
zrange :获取sorted set类型数据
zcard :获取条数
zrem :删除数据
优点
容易理解
使用方便，通用的sql语言
易于维护，丰富的完整性
缺点
磁盘I/O是并发的瓶颈
海量数据查询效率低
横向扩展困难
多表的关联查询以及复杂的数据分析类型的复杂sql查询
使用redis好处
1.速度快，因为数据存在内存中，类似于hashmap
2.支持丰富数据类型
3.支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
4。丰富的特征：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后会自动删除
redis持久化机制
RDB（快照）
是指用数据集快照的方式半持久化模式)记录 redis 数据库的所有键值对,在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复
优点
1.只有一个文件dump.rdb,方便持久化
2.容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘
3.性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是IO最大化
缺点
数据安全性底
RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
AOP（日志）
是指所有的命令行记录以 redis 命令请求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。
优点
数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。
通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof工具解决数据一致性问题。
AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)
缺点
1.AOP文件比RDB文件大，且恢复速度慢
2.数据集大的时候，比RDB启动效率底
怎么理解 Redis 事务？
（1）事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
（2）事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
Key的过期淘汰机制
1.定期删除
2.惰性删除
3.内存淘汰机制
内存快要满了的时候，对一下快要过期的数据提前进行删除
缓存击穿
有人拿抢扫射，但是被扫的人穿了防弹衣，但是防弹衣有一个洞，那个人就一直往洞里扫
缓存击穿是一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了，导致大并发全部打在数据库上，导致数据库压力剧增。. 这种现象就叫做缓存击穿
高并发的情况下，某个热门key突然过期，导致大量请求在Redis未找到缓
存数据，进而全部去访问DB请求数据，引起DB压力瞬间增大
解决方案
1.redis中的数据不设置过期时间
可以把不存在的key也设置缓存，并设置过期时间
2.加一个互斥锁
缓存穿透
查询缓存和DB中都不存在的数据
我们使用Redis大部分情况都是通过Key查询对应的值，假如发送的请求传进来的key是不存在Redis中的，那么就查不到缓存，查不到缓存就会去数据库查询。假如有大量这样的请求，这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。
解决方案
1.互斥锁
2.异步更新
3.提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制
缓存雪崩
当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死
解决方案
1.在原有的失效时间上加上一个随机值
这样就避免了艺文采用相同的过期时间导致雪崩
2.使用熔断机制
3.提高数据库的容灾能力，可以使用分库分表，读写分离的车略
4.为了防止Redis宕机导致缓存雪崩的问题，可以搭建Redis集群，提高Redis的容灾性。
5.双缓存
6.互斥锁
7.设置热点数据永不过期