文章目录
- redis作用
- 为什么redis访问速度快
- redis常用场景
- Redis基本数据类型
- Redis的持久化
- Redis持久化提供两种方式：
- redis通信协议（RESP）
- Redis有那些架构模式
- 单机版：
- 主从复制
- 哨兵模式
- 集群类型（高可用架构）
- redis分布式锁
- 工作使用场景
- 如何保证redis中都是热点数据？回收策略
- 什么是缓存穿透？缓存击穿？缓存雪崩？如何避免？
- 常见IO三种模型
redis作用
缓存就是内存中存储的数据备份。可以使用持久化把数据存储到硬盘。
放到内存读写速度非常快。可以设置最大内存。
- 性能 ：在服务器与数据库之间加个redis，我们避免直接频繁的在数据库中增删该查操作，而去缓存中读取。大大增加了速度。
- 并发： 在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。而加个redis，先去访问redis. 而且redis采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件，类似于Linux 使用非阻塞IO多路复用。速度非常快。
- 可以作为分布式锁使用。
为什么redis访问速度快
- 纯内存（RAM）操作而不是硬盘
- 单线程操作，避免上下文切换
- io多路复用
redis常用场景
session记录
token保持
热点数据
网页缓存
Redis基本数据类型
String 基本类型：可以包含任何数据，比如图片或者序列化的对象。
Hash： 类似于Map，特别适合存储对象
List：列表 ，按照插入顺序存储，可以添加元素到头部或者尾部
Set：无序集合，通过hash表实现，不允许重复，存储和插入顺序无关
Zset：有序集合，不允许重复。double型分数进行从小到大排列。
Redis的持久化
redis是内存数据库，数据都放在内存里，如果做了持久化就是把数据存储到硬盘。防止服务器司机或关机数据丢失。
Redis持久化提供两种方式：
RDB和AOF：
RDB：（redis database) 把数据存储到硬盘中，以RDB的文件格式。称为快照的方式，每隔一段时间就备份一次，类似于mac中的时间机器。也可以手动。当需要恢复时，就恢复。
缺点：可能数据丢失，因为如果我设置五分钟备份一次，那么过了三分钟死机，则这三分钟的数据就都没了。
AOF：记录每次服务器写数据操作。有效的防止数据丢失。
但是会造成AOF文件体积过大，这时我们可以执行一次重写。
恢复数据只需要重启redis，会首先加载AOF文件。
redis通信协议（RESP）
redis客户端和服务器之间通信使用的协议。基于TCP。
特点：简单，快速，可读性好
Redis有那些架构模式
单机版：
内存有限，无法高可用
主从复制
多个master的复制品，备份数据。主从服务器同步数据完全相同
特点：降低master读取压力，但没有解决写的压力。
哨兵模式
类似于主从类型但是设置哨兵监控
监控主数据库，如果主数据库出现故障则自动切换，让一个从redis变为主数据库。
增加可用性。稳定性。
集群类型（高可用架构）
之前的架构每个redis中都存储了所有的数据，浪费空间。
可以使用redis集群，也就是分布式存储，把整个数据分为不同的部分存储到不同的redis中
多个redis去中心化。类似P2P，每个节点一部分数据和整个集群状态，节点之间可以通信。节点为奇数个，至少三主三从，从节点作为备份保证可用性。读写都是master。节点之间可以交换信息。
可扩展性非常好。
高可用：部分节点不可用时，有备份节点。
redis分布式锁
由于分布式不同服务器操作共享变量的时候就可能出现安全问题，所以也要加锁。
对于单进程多线程的场景，我们可以使用语言和类库提供的锁，而对于分布式场景，我们可以使用分布式锁。
实现：
加锁：用Set NX给Key键设置一个值，并给定一个过期时间超时自动释放锁。
解锁：删除Key键
工作使用场景
一个用户一个userId发送消息给我们服务器。如果我们服务器中没有该用户的咨询，则需要创建咨询。而当新用户首次发送多个微信图片时，我们会几乎同时收到多个图片消息。
因为时新用户，所以要创建咨询，创建咨询过程大概0.4秒。而如果最开始创建咨询之前同时发送多个图片，我们则会几乎同时接到很多条消息。这时就会产生并发问题，创建多个相同咨询。所以我们就要加一个redis锁，锁住userId，当有一个userId创建咨询的时候，相同userId等待。
为什么不使用java多线程锁？
因为是相当于多个客户端发送多个请求，我们不能使用java内部提供的java多线程锁锁住userId，因为多个客户端请求，每次来都创建一个新的userId变量。
而使用Redis分布式锁，则多个客户端使用的是同一个userID，我们锁住userId其他客户端则等待。
如何保证redis中都是热点数据？回收策略
redis中数据集上升到一定大小就会使用淘汰机制，淘汰一定的数据。
- 淘汰最近少使用到数据
- 淘汰要过期的数据
- 淘汰任意数据
什么是缓存穿透？缓存击穿？缓存雪崩？如何避免？
- 缓存穿透：缓存和数据库中都没有数据，而用户不断发起请求。若id=-1则为恶意请求。造成服务器压力。 解决方法：拦截id<0的，
- 缓存击穿：缓存中无数据而数据库中有数据，并发用户过多，同时读取同一条数据，造成数据库压力过大。 解决方法：设置热点数据不过期。
- 缓存雪崩：缓存中大量数据在某一时间段失效，这时取数据都从数据库中取，造成压力。解决：缓存失效后，通过加锁或者消息队列来控制读取数据库线程数量。
常见IO三种模型
- 阻塞IO：去买票，一直排队等着拿票，非常慢
- 非阻塞IO：去买票，然后过一段时间就去询问一次，有票的时候问到了，但是要自己去问。
- 非阻塞IO多路复用：有个黄牛作为委托。select/epoll，找黄牛买，然后过一段时间询问黄牛一次，等黄牛有票了，拿到。 epoll模型：找黄牛，回家等着，黄牛拿到票了打电话告诉我，我去拿。非常省事。redis就使用这种。
