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redis_redis_3">一、什么是redis? redis的作用？

Redis 英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，可以用来做数据库、缓存、消息中间件等场景，是一种NoSQL（not-only sql,非关系型数据库）的数据库。
它的读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。经常用来做分布式锁，支持事务、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。

redis_6">二、redis的特点

• 优秀的性能，数据是存储在内存中，读写速度非常快，可支持并发10W QPS
• 单线程但进程，是线程安全的，采用IO 多路复用制
• 可作为分布式锁
• 支持五种数据类型
• 支持数据持久化到磁盘
• 可以作为消息中间件使用，支持消息发布及订阅

redis_13">三、redis的基本数据结构类型

它还有三种特殊的数据结构类型

• Geospatial
• Hyperloglog
• Bitmap

redis__19">四、redis 的三种特殊数据类型

Geo：Redis3.2推出的，地理位置定位，用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。
HyperLogLog：用来做基数统计算法的数据结构，如统计网站的UV。
Bitmaps ：用一个比特位来映射某个元素的状态，在Redis中，它的底层是基于字符串类型实现的，可以把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组

redis__23">五、redis 作为缓存

数据缓存是Redis最重要的一个场景，为缓存而生，在springboot中，一般有两种使用方式：

• 直接通过RedisTemplate使用
• 通过Spring Cache集成Redis(也就是注解的方式)

redis__27">六、redis 作为缓存存在的问题

6.1 数据一致性

在分布式环境下，缓存和数据库很容易出现数据一致性问题，如果项目对缓存的要求是强一致性，那就不要使用缓存。
我们只能在项目中使用策略降低缓存与数据库一致性的概率，是无法保障两者的强一致性，一般策略包括缓存更新机制，更新数据库后及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制等方式。

6.2 缓存雪崩

假设A系统每秒需要处理5000个请求，但数据库每秒只能处理4000个请求，某一天，缓存机器出现了宕机，挂了，这时候所有的请求一下子全部落在数据库上，数据库肯定扛不住，报警挂掉了，这时候如果没有采取缓存设施，数据库又急着用，重新重启数据库，刚重启完成(有可能没启动完)，请求又来，数据库立马挂掉。这就是雪崩事件，是Redis缓存中最致命问题之一(有一个是穿透)。

我们可以在事故前中后三个方面来思考解决方案

• 事故前：redis高可用方案，主从+哨兵，集群方案，避免全盘崩溃
• 事故中：较少数据库的压力，本地Ehcache缓存+限流及降级，避免超过数据库承受压力
• 事故后：做redis持久化，一旦Redis重启，可从磁盘中快速恢复数据
  改造后的数据流程，假设用户A发送一个请求，系统先请求本地Ehcache是否有数据，如果没有再去Redis请求数据，如果没有再去数据库请求数据，获取到数据后同步到Ehcache和redis
  限流的作用：可以设置每秒请求数次，有多少通过请求，剩余的未通过的可以走降级处理，返回一些默认的值，或者友情提示等默认操作。具体流程可以看看下图：
  
  数据库安全：在限流组件可用的情况下，数据库不会挂掉，限流根据确保了每秒多少请求能通过。
  部分请求可以被处理：数据库没挂，就意味着至少2/5的请求可以被处理掉
  高峰时期部分请求无法处理到，需要用户多次点击，因为只有2/5的请求被处理，剩下的请求，用户刷不出来界面，需要多点击几次
  redis设置的缓存失效时间不是设置成同一个时间，可根据功能、业务、请求接口灵活设置缓存时间：setRedis（key, value, time+Math.random()*10000）。

6.3 缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，用户(黑客)不断发起请求，导致请求直接查询数据库，这种恶意行为攻击场景的会直接导致数据库挂掉。

可以采取以下方案：

• 在请求接口层可以做一些校验，比如用户签权、参数校验，不合法的请求直接return。
• 还可以针对有效id做认证或直接拦截，不符合的id直接过滤或采用统一key保存到redis，下次不合法的id请求时，直接到缓存中获取数据。
• 采用redis的高级接口Bloom Filter，利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个 Key 是否在数据库中存在，不存在你return 就好了，存在你就去查 DB 刷新 KV 再 return。

6.4 缓存击穿

穿透是针对大面积数据请求，那么击穿是针对一点(一个key)来来导致redis异常，但某个key是非常热点，请求非常频繁，处于集中式访问现象，当这个key失效(过期)时，大量的请求就会击穿了缓存，直接请求数据库，就像在屏障中凿开了一个洞。
不同场景下缓存击穿解决方案
数据基本不变：热点数据value基本不更新时，可以设置成永不过期
数据更新不频繁：缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。
数据更新频繁：采用定时线程，在缓存过期前主动重新构建缓存或延长过期时间，保证所有的请求能一直访问缓存

redis_59">七、redis为什么那么快？

redis 是单进程单线程的模型，完全基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈是内存及网络带宽，有以下特点：

• 使用类似于HashMap的原理，HashMap的查询及操作的时间复杂度是O(1)，且绝大多数请求是纯碎的内存操作，数据存在内存中。
• 数据结构简单，对数据操作也简单，基于KV。
• 不错死锁现象采用单线程操作，避免了不必要的上下文切换及竞争条件，不存在CPU切换现象，也就不存在考虑各种锁的问题。
• 使用非阻塞IO，多路复用IO模型。

redis_66">八、redis的过期策略

我们在set key的时候，可以给它设置一个过期时间，比如expire key 60。指定这key60s后过期，60s后，redis是如何处理的嘛？我们先来介绍几种过期策略：
定时过期
每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期
只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
定期过期
每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。
Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

• 假设Redis当前存放30万个key，并且都设置了过期时间，如果你每隔100ms就去检查这全部的key，CPU负载会特别高，最后可能会挂掉。
• 因此，redis采取的是定期过期，每隔100ms就随机抽取一定数量的key来检查和删除的。
• 但是呢，最后可能会有很多已经过期的key没被删除。这时候，redis采用惰性删除。在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间并且已经过期了，此时就会删除。

但是呀，如果定期删除漏掉了很多过期的key，然后也没走惰性删除。就会有很多过期key积在内存内存，直接会导致内存爆的。或者有些时候，业务量大起来了，redis的key被大量使用，内存直接不够了，运维小哥哥也忘记加大内存了。难道redis直接这样挂掉？不会的！Redis用8种内存淘汰策略保护自己~

redis__83">九、redis 内存淘汰策略

volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰；
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。
volatile-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的key中，使用LFU算法进行删除key。
allkeys-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LFU算法进行淘汰；
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数据；。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中随机淘汰数据。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的key中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰；
noeviction：默认策略，当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

redis_92">十、redis持久化

Redis 持久化策略有两种：

• RDB：快照形式是直接把内存中的数据保存到一个 dump 的文件中，定时保存，保存策略。
• AOF：把所有的对 Redis 的服务器进行修改的命令都存到一个文件里，命令的集合。Redis 默认是快照 RDB 的持久化方式。

如果非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟内的数据丢失，那么可以额只使用 RDB 持久。
AOF 将 Redis 执行的每一条命令追加到磁盘中，处理巨大的写入会降低Redis的性能，不知道你是否可以接受。
数据库备份和灾难恢复：定时生成 RDB 快照非常便于进行数据库备份，并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度快。
当然了，Redis 支持同时开启 RDB 和 AOF，系统重启后，Redis 会优先使用 AOF 来恢复数据，这样丢失的数据会最少。
本文参考：一文读懂Redis
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