redis简介

redis
Nosql、Redis、Redis安装和使用、Jedis、Redis的数据类型、Keys的通用操作、Redis的特性、Redis持久化

第一   NoSQL == Not Only SQL非关系型数据库
		解决问题：高并发读写、海量数据的高效率存储和访问
		例如：MongDB、redis
		2、概述
			键值对存储、列存储、文档数据库（MongDB）、图形数据库(infogread)不容易做分布式的
			特点：易扩展（数据库之间没有关系）、灵活的数据模型（无需对存储的数据建立字段）
				、大数据量高，高性能、高可用
		3、何为关系型数据库？
			基于关系型数据模型的数据库，由多张能相互关联连接的二维行列的二维表格组成的数据库；例如Oracle、MySQL
第二	Redis
				用c语言开发的
				支持的键值数据类型：字符串、列表类型、有序集合类型、散列类型、集合类型
				应用场景：缓存、任务队列、网站访问统计、应用排行榜、数据过期处理、分布式集群架构中的session分离
				安装：在linux上搭建
第三	Jedis ：Redis连接的一个基本操作（java是支持的，Rdsi官方首选的）与jdbc差不多
			连接池方式连接
				//获得连接池的配置对象
				JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig（）；
				//设置最大连接数
				config.setMaxTotal(30);
				//设置最大空闲连接书
				config.setMaxIdle(10);
				//获得连接池
				JedisPool jedisPool = new JedisPool（config,"ip",端口）；
				//获得核心对象
				Jedis jedis = null;
				
				jedis = jedisPool.getResource();
				jedis.set("name", "张三");
				if(jedis != null){
				jedis.close();
				}
				if(jedisPool != null){
				jedisPool.close();
				}
第四	数据类型：字符串、哈希、字符串列表(list)、字符串集合（set）、有序字符串集合（sorted set）
		String :二进制，最大为512M
			操作：赋值、取值、删除、数值增减、扩展命令
				set key value
				get key
				getset key value #先取值再赋值
				del key #删除 返回nil的意思是该key不存在
				incr key #加  给key的至加一若不存在，则新建且值0，字符串不能累加会抛异常
				decr num #减  给key的至减一若不存在
				incrby key value #增加制定value的至
				decrby key value
				append num 
		Hash:String Key和String Value的map容器
			hset map key value
			hmset map key value key value。。。
			hget map key
			hmget map key key...
			hdel map key key ...#不存在的字段也可删除
			del map 			#删除整个map
			hincrby map mun
			hexists map key     #有为1没有为0
			hlen map 			#长度
			hkeys map 			#所有key
			hvals map			#所有value

问题总结：
1、为什么要使用redis？
一般是从俩个方面：性能和并发，这俩个特点比较突出
性能：执行耗时久、且结果不频繁变动的SQL，将运行结果放到缓存，后续的请求从缓存中读取，使得请求能
快速响应；
并发：所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。就用redis做一个缓冲的作用，让请求先访问到redis
，而不是直接访问数据库。
2、redis的缺点
缓存与数据库双写一致性的问题
缓存雪崩的问题
缓存击穿的问题
缓存的并发竞争问题
3、redis的内部机制，以及为何这么快
内部机制：redis是单线程工作模型
速度快：
纯内存操作：
单线程操作避免了上下文的切换：
采用了非阻塞I/O多路复用机制：在使用redis-client操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket，在服务端，有一段I/O
多路复用程序，将其置入队列。然后文件事件分派器依次在队列中取，转发到不同的事件处理器；
4、redis的五种数据类型
一、String：常规的set、get操作，value可以是String也可以是数字，做一些复杂的计数功能的缓存；
二、hash： value存放的是结构化的对象，可以操作其中的某个字段：ps：单点登录
三、list： 1、List数据结构，简单的消息队列；
2、利用Irange命令，做基于redis的分页功能；
3、生产和消费者的场景：先进先出的队列原则；
四、set： 1、可以做一个全局去重的功能
pS：为什么不用JVM自带的set，假如是集群部署系统，使用JVM自带set，需要做一个全局去重，并且启一个公共服务；
五、sorted set：多了一个权重参数score，集合中的元素能够按照score进行排列；
应用：排行榜应用；
5、redis的过期策略以及内存淘汰机制
redis采用的his定期删除+惰性删除策略
为什么不用定时删除策略：定时删除，用一个定时器来监视key，过期自动删除，十分消耗cpu资源；
定期删除：redis默认每隔100ms检查一次，是否有过期的key，如果有则删除（并不是检查全部的key，而是随机抽取查询）；
惰性删除：在获取某个key时（请求某个key），redis会检查，此key是否设置了过期时间，若设置则过期没有，若过期删除；
定期删除+惰性删除 缺点：定期删除key没删除，也没有即时的请求key（惰性删除没生效）。会导致redis内存越来越高；
改进：内存淘汰机制；
内存淘汰机制：maxmemory-policy
参数：noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错；
allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最少使用的key；
akkkeys-random:**,随机删除某个key；
volatile-lru:,在设置了过期时间的键空间中，移除最少是用的key；
volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中，
有更早过期时间的key优先移除；
6、redis和数据库双写一致性问题：
分布式常见问题：可以分为最终一致性和强一致性；
产生原因：数据库和缓存双写，必然存在；
思路：
如果对数据有强一致性则不能放缓存；
解决办法（只能降低可能，不能完全避免）：
1、有强制一致性则不能放在缓存；
2、先更新数据库，在删除缓存，且可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施，例如消息队列；
7、如何应对缓存穿透和雪崩问题
条件：大并发项目，流量超过几百万；
缓存穿透：黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼在数据库上，从而数据库连接异常；
解决：一、利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得所，得到所再去请求数据库，没得到所，则休眠一段时间；
二、采用异步更新策略：无论key是否取到值，都直接返回；
三、提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制；布隆过滤器
缓存雪崩：缓存同一时间大面积失效，这个时候又来了一堆请求，请求全都怼到数据库上，导致数据库连接异常；
解决：一、给缓存的失效时间加一个随机值，避免集体失效；
二、是用户斥锁，缺点：吞吐量下降；
三、双缓存；
8、redis的并发竞争key
产生原因：多个子系统去set一个key
解决：1、redis的事务机制，缺点，生产环境一般都是redis集群环境，做了数据分片操作，十五中有涉及到多个key操作的时候，
多个key不一定存储在同一个redis-server上；
2、如果对key的操作不要求顺序：
准备一个分布式的锁；
3、如果要求顺序：
设置一个时间戳，若先执行的发现更新时间晚于自己的时间戳则不做set操作；
或者利用队列，将set方法变成串行访问；http://javaxxz.com