chen772209的博客

大key不仅仅是占用内存而已，如果是仅仅内存的问题 那么扩大内存就好了。 怎么解决bigkey？ 详情看以下这个链接：https://www.cnblogs.com/xgqfrms/p/13601959.html1.拆分多个key： 2.存到hash中 用hget 但删除会有性能问题redis hash和桶的结构用偏移量存桶里，hash算法 可以定位桶的位置 需要区分用户来源的场景： 推送违约订单需要区分来源1.比如电柜电量大key： 解决方法：。———以电柜编号最后一位分散到不同key。比如电柜编号为10

1.过期数据： 2.删除策略： 2.1.定时删除： 2.2 惰性删除： expireIfNeeded这个函数，在调用任何对数据操作的时候，内部都将先调用这个函数，这个函数就是检查是否数据过期的，也就是所有的get操作都与这个函数挂钩的，也就是只要拿数据 都是执行这个函数。 2.3 定期删除： 简单来说 ，就是每秒中执行若干次serverCron操作，在这个serverCron操作中会对所有的数据进行轮训访问（databaseCron操作），在访问的时候会对每一个库中的key进行轮训

1.事务的基本操作： 2.事务的注意事项： 3.锁：

Redis(十一)–关于redis的一些常见问题（2） 这篇博士的内容主要包括： 1，watch命令和基于cas乐观锁 2，什么是缓存和数据库双写不一致，怎么解决？ 3，关于持久化： 几个链接： 1，watch命令和基于cas乐观锁 Redis 通过MULTI 、EXEC、WATCH等命令来实现事物功能。事物提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序的执行多个命令的机制，并且在事物执行期间，服务器不会中断事物而去执行其他客户端的命令请求，它会将事物中所有的命令都执行完毕。Redis事物不支持回滚操

Redis(十)–关于redis的一些常见问题 1，redis的线程模型是什么？ Redis确实是单进程单线程的模型，因为Redis完全是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦） ==>Redis是单线程的，为什么还能这么快吗？ 第一：Redis完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常迅速，数据存在内存中，类似于HashMap，Ha

Redis(九)–Redis集群 一、什么是Redis集群 Redis 集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的 Redis 实现， 集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用的功能的一个子集（subset）。 Redis 集群中不存在中心（central）节点或者代理（proxy）节点， 集群的其中一个主要设计目标是达到线性可扩展性（linear scalability）。 Redis 集群提供了一种运行 Redis 的方式，其中数据在多个 Redis 节

Redis(八)–Redis哨兵模式 这篇博客主要内容包括： 一、哨兵模式 二、 Redis Sentinel 架构 三、安装与配置： 3.1 配置开启主从节点 3.2 配置开启sentinel监控主节点（sentinel是特殊的redis） 四、java客户端 五、三个定时任务 六、主观下线和客观下线 七、领导者选举 八、故障转移 九、哨兵(Sentinel)总结 一道题： 哨兵们是怎么感知整个系统中的所有节点（主节点/从节点/哨兵节点）的？ 一、哨兵模式：

Redis(七)–Redis的复制原理 这篇博客主要包括的内容： 1.关于复制： 复制是什么？ 能干嘛？ 怎么用？ 复制的缺点 2.主从复制： 概述 面临的问题 解决方法 什么是主从复制 主从复制的作用 主从复制的启用 主从复制的原理 3.全量复制与部分复制 4.主从复制常见问题： 配置不一致 规避全量复制 规避复制风暴 5.redis的同步机制了解吗？ 6.读写分离模型了解吗？ 一、关于复制？ 1.复制是什么？ 行话：也就是我们所说的主从复制，主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到

Redis（六）–Redis持久化方式+原理+区别 一、持久化： 什么是持久化？ Redis所有数据保存在内存中，对数据的更新将异步地保存到磁盘上，使得数据在Redis重启之后仍然存在。这么做这有什么实际意义呢？将数据存储到硬盘是为了以后可以重用数据，将数据进行备份，可以在系统故障的时候从备份进行恢复。还有一点，存储在Redis里面的数据可能是经过复杂运算而得出的结果，把这些数据进行存储，方便后续的使用，以达到“空间换时间”的效果。 为什么需要持久化？ redis里有10gb数据，突然停电或者意外宕机了，再

Redis（五）–内存淘汰机制（涉及到过期策略） 这个博客的内容包括以下几个点： 1.redis内存淘汰机制 2.若有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？ 3.过期键删除策略 4.redis如何保证数据都是热点数据 一、redis内存淘汰机制 1，概念： 内存淘汰机制：redis配置文件可以设置maxmemory，内存的最大使用量，达到限度会执行内存淘汰机制（也就是，redis用作缓存时，若内存空间用满，就会自动驱逐老的数据） 2，redis中的内存淘汰机制： 没有配置时，默认为no-e

Redis(四)–缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发、缓存预热 一、缓存雪崩： 1.概念： 缓存雪崩：数据未加载到缓存中或者缓存同一时间大面积失效，从而导致所有的请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。 2.如何预防缓存雪崩： （1）、缓存的高可用性。（如：redis Sentinel 和redis Cluster都实现了高可用） （2）、缓存的降级：可以利用encache等本地缓存（暂时支撑），但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离（熔断）、降级等。 在进行降级之前要对系统记性梳理，比如：

Redis（三）–Redis有哪几种数据结构 Redis 有 5 种基础数据结构，它们分别是：string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集合) 和 zset(有序集合)。这 5 种是 Redis 相关知识中最基础、最重要的部分。 1、字符串 string： Redis 中的字符串是一种 动态字符串，这意味着使用者可以修改，它的底层实现有点类似于 Java 中的 ArrayList，有一个字符数组，从源码的 sds.h/sdshdr 文件 中可以看到 Redis 底层对于字符串的定义

Redis（二）–Redis数据结构底层实现 面试中，redis也是很受面试官亲睐的一部分。我在这里讲的是redis的底层数据结构，而不是你理解的五大数据结构。你有没有想过redis底层是怎样的数据结构呢，他们和我们java中的HashMap、List、等使用的数据结构有什么区别呢。 1. 字符串处理(string)： 我们都知道redis是用C语言写，但是C语言处理字符串和数组的成本是很高的，下面我分别说几个例子。 没有数据结构支撑的几个问题： 极其容易造成缓冲区溢出问题，比如用strcat()，在用这

Redis（一）–Redis初次认识 一、redis 简介： 简单来说redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在**内存中**的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。 二、特性： 1. 速度快： 主要的原因是因为：内存。 数据存储在内存中。 2. 持久化（断电不丢数据）：