Redis
定义：
Redis是一个Key-Value基于内存的数据库
适合存储数据种类：
（1）热点数据、需要频繁访问（热门商品信息、实时排行榜）：访问内存的速度远远快于
磁盘。
（2）临时数据、易失数据（验证码、限流计数器）：redis支持自动过期。
（3）需要原子操作的数据（执行Lua脚本过程中不能被其他命令打断）：redis为单线程模型。
启动：
应当使用cmd命令行启动并指定其配置文件，否则会使用其内置配置。
数据持久化：
由于基于内存所以当Redis服务由于故障异常中断时，redis中的数据会丢失，但redis提供两种方式持久化，RDB和AOF
RDB:
会将当前内存中存储快照转化为磁盘文件，其在配置文件中配置，如save 60 1表示当60秒进行一次数据修改操作时会存储一次快照，即维护一个计时器（其每次衰减时间由配置中的hz控制默认为0.1s），当计时器结束时，如果这段时间中发生了1次修改则会生成一个RDB文件，其中使用shutdown默认参数为shundown save即立刻生成一次快照
AOF：
记录的是操作记录而非数据，其配置有always、everysec、no，分别对应每次执行操作都写入磁盘（主进程IO），每秒将该秒内操作写入磁盘（后台IO），由操作系统决定何时写入磁盘（后台IO）。
需要注意RDB的操作为Redis的子进程执行，Redis运行时会fork一个子进程，完全复制主进程的内存数据，当需要存储快照时由子进程进行IO操作；AOF则由主进程在执行完命令后再将命令写入缓冲池，根据配置决定主或后台进程进行IO；
当同时启用RDB和AOF时优先使用AOF恢复数据。
其中RDB对性能影响更小，但恢复时更容易丢失文件，AOF则由于主线程需要写命令到缓冲池开销更大，但设置always时能够保证每条命令都被记录，恢复时不会丢失数据，但aof文件更大
支持的存储类型：
del key 删除键，所有类型
String :
set key value
get key
HashMap:
hset key field value 向一个名称为Key的Map插入Entry<field,value>
hget key field 获取Key名称的Map的键为field的value
hdel key field 删除Key名称的Map的field对应的键值对
List:
lpop key 弹出并获取名称为key的list的左侧的值
lpush key value 向名称为key的list的左侧插入value
rpop key
rpush key value
lrange key start stop 获取名称为key的list指定范围的value
Set:
SADD key member：向集合添加一个或多个成员。
SREM key member：移除集合中的一个或多个成员。
SMEMBERS key：返回集合中的所有成员。
SISMEMBER key member：判断 member 是否是集合的成员。
SUNION key1 key2 ...：返回多个集合的并集。
Sorted Set, ZSet
ZADD key score member：向有序集合添加成员及其分数。
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：按排名返回指定区间的成员。
ZREM key member：移除有序集合中的一个或多个成员。
ZSCORE key member：返回成员的分数。
ZCOUNT key min max：计算指定分数区间内成员的数量
并发问题：
redis是单线程模型，即所有操作均由主线程按序操作，无需加锁，不存在多线程竞争和并发冲突的问题。
事务：
尽管单个增删改查不会出现并发问题，但如果设计涉及多个操作必须连续执行，不被其他客户端命令插入，需要事务。
事务的声明multi，声明后输入需要操作的指令，输入时不会影响其他客户端执行命令，命令编写完毕后，输入exec开始执行事务，在执行事务时会阻止其他客户端执行命令。discard撤掉事务的创建
watch key可以实现对key的乐观锁，在watch key命令执行瞬间记录其版本信息，当事务执行exec时发现当前watch的key值发送变化则不会再执行事务，返回nil。watch 主要用于保证在获取数据后，通过命令对数据进行修改输入的这段时间，key值不会变化。
redis本身不提供事务回滚功能，当执行事务出错时不会撤销已经执行过的命令。
Lua脚本具有原子性，可以将其看作一个事务，其中间出错时同样不会回滚。
分布式锁：
单节点：
SET key random_value NX PX timeout 其中NX表示当键不存在时才能操作成功，否则返回nil，PX则设置锁超时的时间，防止死锁，当服务操作时长可能超过设置时长时，应当使用看门狗机制，后台线程定期续期，看门狗线程应当是守护线程，当业务线程挂掉时会自动停止。random_value则确保不会删除服务的锁。其中释放锁的时候需要使用Lua脚本将验证random_value和删除锁作为一整个原子操作防止验证value后锁自动过期然后其他服务加锁后又被自己删除。
多节点：
使用相同的key和value，向所有节点发送加锁请求，如果超过一半的节点加锁成功且用时小于过期时长则加锁成功，否则向所有节点发送释放锁的请求
以及如果一个线程已经拿到锁，另外一个线程试图set时会返回nil而非阻塞等待，因此需要手动实现重试机制。
淘汰策略（可配置）：
淘汰发生在当redis占用内存满时，有新的数据添加
- 默认报错
- 所有键最近最少lru
- 设置超时键最近最少
- 全部键随机
- 设置超时键随机
- 剩余超时时间最短
- 全部键最不常使用lfu
- 超时键最不常使用
lru原理：最近被访问的键未来更可能访问，淘汰最久没访问的键
lfu：淘汰访问频次更少的键
过期键删除策略（可配置）：
- 惰性删除：过期时不直接删除，当再次使用这个键时检查是否过期，过期则删除掉
- 定期删除：每隔固定时间随机抽取部分键检查，过期则删除
Pipline
传统redis需要发一条指令->redis执行并返回->再下一条命令
使用pipline能够将多条命令打包一起发送，redis按顺序执行指令并返回所有的结果
增加了网络吞吐量，减少了等待时间
注意这些命令需要没有因果依赖
数据库与缓存数据一致性：
缓存和数据库主流模式
读：先读缓存，未命中则需要再去读数据库，并更新缓存
写：修改数据库中数据，并直接使缓存中数据失效（使用失效而非更新原因在于一是可能后续不再访问该数据，二是两次并发更新可能出现缓存错误覆盖问题）
可能出现缓存击穿的问题，以及更新数据库和删除缓存间的时间窗口可能导致数据不一致。
（当慢读快写时，当一个数据在缓存中不存在，A去读并准备将旧数据更新到缓存，B去写并执行删除缓存操作尽管目前缓存中并没有对应数据，B删除完毕后A读完并将读取的数据放入缓存即导致缓存中和数据库中数据不一致，解决策略延迟双删，即B先删除一次等待一段时间后再次删除缓存）
缓存穿透/击穿/雪崩
缓存穿透：
频繁请求数据库不存在的数据导致每次都需要访问数据库
- 参数校验
接口参数校验，异常用户/IP限流
2.缓存空值
即使查询不到对应数据也缓存一个空对象，设置一个较短的过期时间（当数据库更新后需要等待一段时间才能同步到用户）
3.布隆过滤器
每次向数据库插入数据时先更新过滤器，访问数据库时先访问过滤器判断是否有数据
过滤器原理，对于请求数据的多个字段进行hash，并维护一个bitmap将map中对应hash的值设置1，可能将不存在的数据判为存在，即部分字段相同，但不会将不存在的判为存在。不能同步数据库的删除，一位为1可能是多条数据设置过。如果自己手动实现需要注意同步过滤器的记录到磁盘，或者不同步直接冷启动从数据库重建，可以使用redis提供的实现。
缓存击穿：
（强调一个热点key过期）
当热点key过期时大量的请求同时访问数据库
1.逻辑过期
设置数据永不过期，数据内部维护一个过期字段，线程拿到数据后判断是否过期，过期则开启另外一个线程，异步地拿取分布式锁并更新缓存，其他线程直接返回旧数据（数据一致性差，性能好）
2.分布式锁更新
当发现数据不存在时，线程去拿分布式锁，然后去更新缓存再释放锁，其他线程阻塞等待，锁释放后拿到锁的线程判断是否缓存中有数据（数据一致性强，性能差）
缓存雪崩：
（强调多个热点key过期）
大量缓存数据过期/不可用，或redis宕机导致大量请求访问数据库
- 过期添加随机值防止同时过期
- 对于不常变化的数据设置永不过期，更新数据时异步更新缓存
- 业务高峰前对缓存做缓存预热
- 对于不可控的因素，做主从，集群，异地容灾