【原创】Redis

Redis基础

Redis五种保存数据的类型

String，Map，List，Set，Zset Redis的工作线程始终只有一个(单线程)

分布式锁

分布式锁为了解决无效请求和重复请求发送到数据库。这种锁是排他锁。

缓存穿透

缓存穿透：数据库中没有当前数据，Redis中当没有该数据(在Redis库中查不到对应的key) 解决方案：在Redis中添加key，设置value为空设置该缓存的时间短点。

缓存击穿

缓存击穿：热点key过期，或当前有大量的请求访问Redis中没有的key。缓存击穿热点key的本质就是瞬时大量重复请求访问。 解决方案：因为无法判断某个时刻瞬时的请求中查询的热点key，所有需要对重复请求使用分布式锁解决。

缓存雪崩

缓存雪崩：大量热点key同时过期或者Redis宕机，导致大量请求直接访问数据库。 解决方案：设置key的清除时间为随机时间，或者使用互斥锁。

缓存回收策略(删除过期key)

1.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清除。该策略可以立即清除过期数据，对内存友好，但是会占用大量的CPU资源去处理过期数据，从而影响Redis的执行响应时间。 2.惰性过期：请求时会判断key是否过期，过期则删除。该策略最大化地节省CPU资源，对内存不友好，导致大量Key没有再次被访问，占用大量内存。 3.定期过期：每隔一定的时间，会扫描数据库的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。

缓存淘汰

内存空间不足时会触发淘汰机制： 1.noeviction 策略 ： 当 Redis 缓存达到了 maxmemory 配置的值后，再有写入请求到来时，redis 将不再提供写入服务，直接响应错误 2.volatile-ttl 策略 ： 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除 3.volatile-random 策略 ： 在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除 4.volatile-lru 策略 ：使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对 5.volatile-lfu 策略 ： 使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对 6.allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据； 7.allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。 8.allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。

缓存的持久化方案

1.RDB：以二进制形式保存数据。 优点： 将某个时间点redis内的所有数据保存下来，当大量数据需要恢复时速度快。 由于RDB操作是由FROK子进程进行操作，对其他给客户端提供读写服务的影响会非常小。 缺点： 大概率会丢失较长时间的数据。 同步时可能会影响redis的工作。 2.AOF：redis每次执行一个命令，都会将这个命令原本的语句记录到.aod文件当中，然后通过fsync策略，将命令执行后的数据持久化到磁盘中(不包含读命令)。 优点： 可以更好的保护数据的不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过后台的线程去执行fsync操作，如果redis进程挂掉，最多丢失1秒的数据。 AOF是将命令直接追加在文件末尾，写入性能非常高，适合做灾难性误删除操作。 缺点： AOF文件相比RDB文件比较大。 AOF每次命令都会写入，相比RDB定时同步数据消耗性能更多。 AOF数据恢复比较慢。

Redis集群方案

1.哨兵模式：哨兵是Redis集群中非常重要的组件，主要有以下功能。

集群监控：负责监控redis master和slave进程是否正常工作。
消息通知：如果redis实例有故障，那么哨兵就会发送消息作为报警信息通知给管理员。
故障转移：如果master节点宕机，会自动将slave节点切换成master节点。
配置中心：如果发生故障转移，就会将新的master节点通知给客户端。

2.Redis Cluster是一种服务端Sharding技术，采用slot(槽)的概念，一共分为16384个槽，将请求发送到任意节点，接收请求的节点会将请求发送到正确的节点上执行。

通过哈希的方式，将数据分片，对保存数据的key进行取模，每个节点均分存储一定的数据。
每份数据分片会存储在互为主从的多节点上。
数据先写入到主节点，在同步到从节点。
同一分片多个节点间的数据不保持强一致性(不保证主从已完成全部数据的同步)。
读取数据时，当前节点会自动将请求转发到正确的节点上。

Redis主从复制原理

全量复制：主节点进行RDB持久化(生成RDB文件)，该过程会消耗大量的cpu。主节点通过网络将RDB文件发送给从节点，从节点清空原有数据，将RDB数据进行导入。

增量复制：主从节点中都会维护一个偏移量，用于标记需要复制的开始位置(以主节点的偏移量为准)。主节点内部有一个先进先出的队列的缓冲区，将缓冲区的数据复制到从节点。

CAP理论和BASE理论

CAP理论

Consistency(一致性)：所有节点在同一时间的数据完全保持一致。 Availability(可用性)：保证服务的可用状态，不出现用户操作失败或者访问超时等情况。 Partition Tolerance(分区容错性)：发生网络分区时，需要继续服务，也必须保证数据的一致性。

BASE理论

Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)。 基本可用：响应时间上有时延，系统非核心功能在访问量大的时候可能不可用。 软状态：数据同步允许一定的延迟。 最终一致性：系统中的所有数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到数据一致性的状态。

负载均衡算法、类型

算法 1、轮询法：请求按顺序分配到后台服务器。 2、随机法：按照随机算法，根据服务器列表大小值来随机选取服务器。 3、源地址哈希法：通过根据客户端的ip地址，通过哈希函数计算得到的一个数值，用该数值取模运算，得到访问服务器的序号。 4、加权轮询法：对不同的服务器机器配置分配不同的权重，增加配置高的服务器处理请求的几率。 5、最小连接数：将请求分配到连接少的服务器上。 类型 DNS方式实现负载均衡：DNS用于域名解析，DNS可以指定访问的ip 软件负载均衡：Nginx：在应用进行负载均衡。七层负载均衡，支持HTTP、E-mail，同时支持4层负载均衡。

Redis实现分布式锁

使用SETNX实现： 语法：setnx key value 当key不存在时，将key的值设为value，并返回1 若key存在，则SETNX不做任何操作，并返回0 本质是：利用setnx针对key是否存在会进行判断，如果key已经存在，则其他请求执行SETNX则会返回0，在业务方法中对返回值进行判断，如果返回0，则无法操作该记录。当处理redis完成后删除设置的key就可以了。

Redisson实现分布式锁

Redisson为第三方java项目。Redisson对比Redis实现的分布式锁，会在底层开启一个后台线程，该线程用于定时检测锁是否还存在。