Redis

一、为什么要用redis而不用map做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。
map 实现的是本地缓存，生命周期随着jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。
使用redis 或memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。

二、为什么要用 redis/为什么要用缓存？

高性能：假如用户第一次查询数据库中的某些数据，直接从硬盘读取这个过程比较慢，将用户访问的数据直接存缓存中，那么下次直接从缓存中取即可。
高并发：直接操作缓存能够承受的请求远远大于直接操作访问数据库，所以可以考虑把数据库的部分数据放入到缓存中。

三、Redis 单线程为什么这么快？

完全基于内存；
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞态条件；
使用IO 多路复用模型；
数据结构比较简单，对数据的操作也比较简单。

四、为什么不采用多线程或多进程处理、单线程处理的缺点？

多线程处理可能会涉及到锁；
多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU。
耗时长的命名会导致并发下降，不止是读并发，写并发也会下降；
无法发挥多核CPU 的性能，不过可以通过单机开多个实例来解决。

五、Redis 的IO 多路复用技术

“多路” 指的是多个网络连接，“复用” 指的是复用同一个Redis 处理线程。

六、Redis 和Memcached 的区别？

Redis 支持更丰富的数据类型：不仅支持简单的k-v 类型数据，还提供了list、set、zset、hash。memcache 支持是String。
Redis 支持数据持久化，可以将内存的数据保存到磁盘中，重启的时候再次加载进行使用。memcached 把数据全部加载到内存中。
集群模式：memcached 没有原生的集群模式，只能依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但Redis 支持原生的cluster 模式。
memcached 是多线程的，非阻塞IO 复用的网络模型；Redis 使用的是单线程的多路IO 复用模型。

七、Redis 设置过期时间与删除

Redis 有四种方式可以设置过期时间：
set message "hello"

expire message 60 60s的过期时间
pexpire message 60 60毫秒过去时间
expiret message 60 秒时间戳
pexpiret message 毫秒数时间戳

PTTL key 返回key剩余的过期时间（毫秒）。
TTL key返回key剩余的过期时间（秒）。

移除过期时间：
persist message

Redis 删除过期值的策略：

定期删除：Redis 默认每隔100ms 就随机抽取一些社设置了过期时间的key，检查是否过期，如果过期就删除。存在问题：到过期时间并没有删除掉。
惰性删除：定期没有删除没有删掉的数据只有当你再次查询这个key时，才会被Redis 给删掉。

这两种方式都没能及时删除掉过期数据导致内存耗尽：Redis 内存淘汰机制
Redis 提供了6种数据淘汰策略，4.0 后又增加了2种。

八、Redis 的持久化机制

默认情况下Redis 将数据快照保存为dump.rdb 的二进制文件。
当Redis 要持久化数据时：
1.1 Redis 调用forks，同时拥有父进程和子进程
1.2 子进程将数据集写入到一个临时的RDB 文件中
1.3 当子进程完成对新RDB 文件的写入时，Redis 用新RDB 文件替换原来的RDB 文件。
AOF 只追加操作的文件
2.1. AOF 持久化方式需要在配置文件中打开（appendonly yes），可以配置Redis 持久化的方式：
2.11 每次有新命令就追加AOF 文件一次
2.12 每秒中执行一次
2.13 将数据交给操作系统处理，最不安全。

AOF 文件会越来越大，为了处理这种情况，Redis 可以在不打断客户端的情况下，对AOF 文件进行重建（rebuild）。如果AOF 文件损坏，Redis 在重启时会拒绝载入这个AOF 文件，从而确保数据的一致性不被破坏。

九、RDB 和AOF 的优缺点

aof 的优点：
备份数据更稳健，丢失数据的概率更低。
可读写的日志文件，可以处理误操作。
aof 的缺点：
比起rdb 文件占用更多的磁盘空间。
恢复备份速度慢
aof 存储的写指令，rdb 存储的数据。

十、Redis 的集群

1. 一主二仆模式

主机可读可写，从机只能读
从机是从开始复制而非从切入点开始复制（无论何时宕机）。
主机shutdow 后，从机仍然是从机，不会变成主机（没有哨兵模式）。

2.薪火相传模式（主—> 从 —> 从）

一旦某台服务器宕机，后面的从机都无法备份。
从服务器仍然不能变成主服务器。

3.哨兵模式

反客为主的自动版

十一、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存雪崩：缓存同一时间大面积失效，所有的请求都落在数据库上，造成数据库在短时间内承受大量的请求而崩掉。
解决办法：
事前：保证Redis 集群的高可用性，选择合适的内存淘汰策略；
事中：本地ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免MySQL崩掉；
事后：利用Redis 持久化机制将保持的数据尽快恢复
缓存穿透：大量请求的key 在缓存中根本不存在，导致请求直接打在数据库上，根本没有经过缓存一层。

一般MySQL 默认的最大连接数在 150 左右，这个可以通过 show variables like '%max_connections%'; 命令来查看。cpu，内存，磁盘，网络等无力条件都是其运行指标，这些指标都会限制其并发能力！所以，一般 3000 个并发请求就能打死大部分数据库了。
解决办法：
2.1 做好参数校验，比如id不能小于0 等；
2.2 缓存无效key，这种方式可以解决key 变化不频繁的情况，如果key 变化频繁则建议key 的过期时间设置短一点。
2.3 布隆过滤器：我们需要的就是判断 key 是否合法，把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，我会先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。

关于布隆过滤器的介绍
缓存击穿

一般情况下我们是这样设计 key 的：表名:列名:主键名:主键值。

十二、Redis 的事务以及相关的命令

multi......命令......exec
discard 取消事务
redis同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚。
组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的队列都会被取消。
watch key
在执行multi 之前，可以先执行watch 命令，监视一个或多个key，如果在执行事务之前这些key 被其它命令所改动，则事务将被打断。watch 与 multi 之间不允许有任何的 set key1 value操作。

十三、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作。
推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能。

十四、如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/docs/high-concurrency/redis-consistence.md