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缓存不一致的情况有两种：Redis缓存中是旧值；数据库中值是旧值；缓存一致性需要保证的是，当缓存中有值的时候，数据库的值必须与缓存一致。根据是否接收写请求，可以将缓存分为读写缓存和只读缓存。两种发生缓存不一致的情况不同，需要分开来应对。在只读缓存中，新增数据会直接写到数据库中，不会操作缓存，所以不会出现缓存不一致。删改数据时，需要删除数据库和缓存中的数据，在删改数据库和缓存时，无论哪个先后，中间出现故障都会产生旧值，即缓存不一致的情况。如何解决数据不一致重试机制可以将要删除的缓存值或者

Redis 缓存异常常见的问题有缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。这三个问题一旦发生，请求量就会堆积到数据库层。如果请求的并发量大，那么就会导致数据库宕机或是故障。缓存雪崩缓存雪崩指的是，大量的应用请求无法在Redis缓存中处理，大量请求会发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。引发雪崩的原因有两个。一是因为，缓存中有大量的缓存同时过期失效，导致大量请求无法得到处理；还有是因为，Redis缓存实例发生故障宕机了，无法处理请求，大量请求就会发送到数据库层。针对缓存同时失效的问题，有这样的解决方案。一

Redis的持久化机制AOF与RDB​ 因为Redis是内存数据库，意味着一旦服务器宕机或者其它原因引起的关机，内存中的数据将全部丢失。为快速恢复，Redis也有相应的持久化策略。Redis持久化主要有两大机制，即AOF（appen only file）日志和 RDB快照。AOF日志​ 在关系型数据库中，有个叫WAL的技术，即在实际记录数据前，会先把修改的数据记到日志文件中，以便故障时的数据恢复。而AOF是写后日志，即先执行命令将数据写入内存，然后才记录日志。为什么Redis要先写内存再写日志呢？

Redis底层数据结构​ Redis常用的类型有STRING（字符串）、LIST（列表）、SET（集合）、HASH（散列）、ZSET（有序集合）Redis 键值对存储的结构​ 为了实现从键到值的快速访问，Redis使用了哈希表来保存所有键值对。键对应Redis设置的Key，而值对应的并不是值本身，而是指向具体值的指针。使用哈希表的最大好处就是可以用O(1)的时间复杂度快速找到键值对。但既然是哈希表，那么必然会有着哈希冲突的问题。​ 哈希冲突即指的是，当两个key的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好

Redis 简介Redis是一个速度非常快的非关系数据库，它可以存储键（key) 与5种不同类型的值（value)之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘，可以使用复制特性来扩展读性能，还可以使用客户端分片1来扩展写性能。Redis的数据结构​ Redis共有5种数据结构，分别为字符串（STRING)、列表（LIST）、集合（SET)、散列（HASH）、有序集合（ZSET)。1. 字符串（STRING）通过key-value的方法去存储字符串，字符串可以存储字符串、整数、浮点数这