项目实战：关于Redis的使用

1， 缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿问题和解决

**1．缓存穿透：**是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，造成数据库的压力倍增的情况。例：发起为id值为-1的数据或id为特别大不存在的数据。
解决方案：布隆过滤器(Bloom Filter)。/接口鉴权，添加校验/将查询不到的空数据存缓存中，设置过期时间很短（不推荐，内存压力大）
** 2.缓存雪崩：**缓存服务器宕机或者大量缓存集中某个时间段失效，导致请求全部去到数据库，造成数据库压力倍增的情况，这个是针对多个key而言。
解决方案：key值存的时候过期时间都设置成不一样的（可用随机值）
**3.缓存击穿：**redis过期后的一瞬间，有大量用户请求同一个缓存数据，导致这些请求都去请求数据库，造成数据库压力倍增的情，针对一个key而言。
缓存击穿与缓存雪崩的区别是这里针对的是某一热门key缓存，而雪崩针对的是大量缓存的集中失效。
解决方案：设置热点数据永远不过期/添加互斥锁，保证同一时刻只有一个线程可以访问数据库

2， Redis数据持久化方案

RDB：将一段时间内数据快照到rdb文件中，RBD生效是设置save属性，save m n；m秒内n次键值发生变化就自动触发RBD持久化，设置多个save时满足任一个都会触发持久化
AOF：将执行过的命令都存起来，AOF生效是appendonly yes，AOF持久化策略：always每次都持久化（太慢），everysec每秒一次（适合），no操作系统决定（不安全）
一般RBD和AOF结合使用，都生效，先查询AOF，没有的话用RBD

3， Redis为什么快

单线程；基于内存操作；丰富的数据结构；采用了非阻塞 I/O 多路复用机制
Redis在6.0以后支持多线程配置（需要开启），引入多线程主要是为了提高网络 IO 读写性能，虽然，Redis6.0 引入了多线程，但是 Redis 的多线程只是在网络数据的读写这类耗时操作上使用了，执行命令仍然是单线程顺序执行。因此也不需要担心线程安全问题。

4， Redis基本数据类型和应用场景，以及常用命令

通用命令：keys，exists，del，expire，ttl，type
String（缓存数据，配置信息，用户信息）：get，set，INCR，DECR
hash（缓存数据，用户信息，商品信息）：HEXISTS，HKEYS，HVALS，HMSET，HGETALL
list（消息队列，分页查询），LPUSH，LRANGE，LPOP,
set（去重，交集、并集、差集，用户标签，好友关系），SADD,Smembers
sort set（排行榜）zadd，zrem，zcount

5， Redis缓存数据怎么和数据库保持一致

1。延时双删（可以）
2。先更新数据库再删除缓存（可以）
3。双写一致性，同步更新
4。Redis事务（不太可用，Redis并非严格ACID事务）
5。用 Redisson 实现读锁和写锁

6，Redis删除策略和配置内存淘汰策略

定期删除+惰性删除：
定期删除是redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。但是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查；
惰性删除则是在查询key的时候看一下过期时间是否过期，如果过期就删除。
   但是会存在key既没有没定时删除命中，也没有被查询惰性删除掉，内存就越来越高，这时候就应该采用内存淘汰机制；
内存淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰
no-enviction（默认策略）（驱逐）：禁止驱逐数据，新写入操作会报错
ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatilerandom 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

7， Redis缓存刷新策略：

内存淘汰策略；超时剔除；主动更新

8， Redis事务实现

Redis支持事务，但不是严格的ACID，保证了一致性（命令失败的时候可以回滚到之前的操作）和隔离性（单线程），但是原子性有待商榷，（Redis解释的事务是原子性的：所有的命令，要么全部执行，要么全部不执行。而不是完全成功。因为Redis语法错误（编译器错误不通过）会回滚，Redis类型错误（运行时的错误），不会回滚，而是继续执行，不保证事务持久化，因为Redis有数据持久化策略
MULTI ：开启事务，redis会将后续的命令逐个放入队列中，然后使用EXEC命令来原子化执行这个命令系列。
EXEC：执行事务中的所有操作命令。
DISCARD：取消事务，放弃执行事务块中的所有命令。
WATCH：监视一个或多个key,如果事务在执行前，这个key(或多个key)被其他命令修改，则事务被中断，不会执行事务中的任何命令。
UNWATCH：取消WATCH对所有key的监视。
WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）/乐观锁行为。
watch命令就是用来解决这个问题的，watch在该客户端上监控一组具体的key，在MULTI开启事务后， EXEC 执行之前，如果对watch的key进行修改，就会记录当前key的”版本号”，在真正提交事务的时候，如果发现当前服务器上的key的版本号已经超过了事务开始时的版本号，就会让事务执行失败, 事务中所有的数据都不会发生改变，回滚数据；
watch本质上是给exec加了个判定条件，属于"乐观锁"
EXEC 返回nil-reply来表示事务已经失败，

8. Redis集群：主从同步/复制、哨兵模式、Cluster

9，Redis锁实现分布式锁

10，Redis缓存是怎么用的：

①查询数据的时候先去查缓存；
②缓存未命中，再去查询数据库，
③然后将数据库的数据同步添加、更新到Redis缓存中，
④这样下次查询数据时可以命中缓存。
可以用spring提供的缓存注解**@Cacheable**，也可以手动添加缓存键值，用RedisTemplate或者Jedis
牵扯涉及了数据一致性问题，缓存雪崩，缓存击穿问题，Redis常用数据类型和命令问题