【Redis十二】Redis的典型应用（缓存和分布式锁）

目录

Redis作为缓存

1.什么是缓存？

2.缓存的更新策略

3.缓存预热，缓存穿透，缓存雪崩和缓存击穿

Redis作为分布式锁

1.什么是分布式锁？

2.分布式锁的实现过程

---

        Redis是目前后端开发中非常热门的组件之一，本篇文章主要介绍它在作为缓存以及分布式领域的作用。

Redis作为缓存

1.什么是缓存？

缓存 (cache) 是计算机中的⼀个经典的概念. 在很多场景中都会涉及到。

核⼼思路就是把⼀些常⽤的数据放到触⼿可及(访问速度更快)的地⽅, ⽅便随时读取。

对于计算机硬件来说, 往往访问速度越快的设备, 成本越⾼, 存储空间越⼩.

缓存是更快, 但是空间上往往是不⾜的. 因此⼤部分的时候, 缓存只放⼀些 热点数据 (访问频繁的数据)，就⾮常有⽤了。

众所周知，咱们日常使用的关系型数据库比如MySQL是非常“娇嫩”的，操作他比起操作缓存是非常耗时的，而且很容易在一瞬间遭受到大量数据操作时，因忙不过来而宕机，数据库很多时候直接成为了整个程序的性能瓶颈。为了给MySQL减少压力，提高程序的效率和稳定性，业内通常使用Redis作为MySQL的缓存，这样就能大大减少MySQL的压力，提高程序性能和稳定性。

        之所以缓存只存热点数据就能大大降低数据库的访问压力，是因为这个世界存在普遍的“二八定律“，即 20% 的热点数据, 能够应对 80% 的访问场景。 因此只需要把这少量的热点数据缓存起来, 就可以应对⼤多数场景, 从⽽在整体上有明显的性 能提升. 

2.缓存的更新策略

接下来还有⼀个重要的问题, 到底哪些数据才是 "热点数据" 呢?

对于热点数据的挑选一般有两种方式：

1. 定期生成
2. 实时生成

定期生成：

        每隔⼀定的周期(⽐如⼀天/⼀周/⼀个⽉), 对于访问的数据频次进⾏统计. 挑选出访问频次最⾼的前 N%的数据。

以搜索引擎为例：

搜索引擎的服务器会把哪个⽤⼾什么时间搜了啥词, 都通过⽇志的⽅式记录的明明⽩ . 然后

每隔⼀段时间对这期间的搜索结果进⾏统计 (⽇志的数量可能⾮常巨⼤, 这个统计的过程可能

需要使用 hadoop等大数据挖掘技术完成). 从⽽就可以得到 "⾼频词表" 。

实时生成：

先给缓存设定容量上限(可以通过 Redis 配置⽂件的 maxmemory 参数设定).

接下来把⽤⼾每次查询: