redis的基本概念和常见问题的解决！

一、什么是redis 

Redis是一个NoSQL（非关系型数据库）数据库之一，是一个用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库或者说是一个缓存键值对数据库 ，用作数据库、缓存、消息中间件等。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等，并且支持丰富的操作命令，如查找、插入、删除等。 

（1）从Redis缓存中获取数据，如果存在数据，直接返回值。

（2）如果不存在，执行数据库的查询方法

（3）将数据库中的值放入缓存，并返回值

二、redis的优点

1. 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) ；
2. 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash；
3. 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 
4. 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除。

三、redis的数据结构

五种数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）和 Zset（有序集合）

• String：可以是字符串、整数或者浮点数，字符串最大支持512MB。对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作；对象和浮点数执行自增(increment)或者自减(decrement)     (使用场景：缓存数据，简单计数，定期过时)
• List：有序的字符串列表，可以当做栈、队列或者阻塞队列使用。读取单个或者多个元素；根据值来查找或者移除元素。                  (使用场景：用户排队，有序消息)
• Set：无序的字符串集合，添加、获取、移除单个元素；检查一个元素是否存在于某个集合中；计算交集、并集、差集；从集合里随机获取元素。    (使用场景：去重，交集，并集，差集，获取随机数)
• Hash：包含键值对的无序散列表。添加、获取、移除单个键值对；获取所有键值对。      (使用场景：同一资源的不同属性)
• Zset：字符串成员(member)与浮点数分值(score)之间的有序映射，元素的排列顺序由分值的大小决定，添加、获取、删除单个元素；根据分值范围(range)或者成员来获取元素。       (使用场景：排行榜，分数)

四、Redis的持久化功能

Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘上，一旦服务器退出，数据库状态约会消失。所以，Redis提供了持久化功能。两种方式：

• RDB方式：在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。
• AOF方式：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令，达到恢复数据的目的。

五、key过期后的回收（删除策略）

• 定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。
• 惰性删除：放任过期键不管，每次从键空间中获取键时，检查该键是否过期，如果过期，就删除该键，如果没有过期，就返回该键。
• 定期删除：每隔一段时间，程序对数据库进行一次检查，删除里面的过期键，至于要删除哪些数据库的哪些过期键，则由算法决定。

其中定时删除和定期删除为主动删除策略，惰性删除为被动删除策略

六、逐出算法

Redis使用内存存储数据，在执行每个命令前会调用freeMenoryNeeded()方法检测内存是否充足，如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据作为当前指令清理存储空间。

检查易失数据（可能会过去的数据）

• volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
• volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random：任意选择数据淘汰

检查全库数据

• allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
• allkeys-random：任意选择数据淘汰

放弃数据驱逐

• no-enviction：禁止驱逐数据

七、redis常见问题的解决

（1）缓存预热：

就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据

问题： 

• 请求数量较大
• 数据吞吐量较大
• 数据同步操作频率较高

解决方案：

• 统计数据访问记录
• 统计频率较高的热点数据 

（2）缓存雪崩： 

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，所有的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉

解决方案：

• 给不同的key的TTL 添加随机值
• 利用redis集群提高服务的可用性
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存

（3）缓存击穿：

是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

• 互斥锁：用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。
• 逻辑过期方案 ：用户查询某个热门产品信息，如果缓存未命中(即信息为空)，则直接返回空，不去查询数据库。如果缓存信息命中，则判断是否逻辑过期，未过期返回缓存信息，过期则重建缓存，尝试获得互斥锁，获取失败则直接返回已过期缓存数据，获取成功则开启独立线程去重构缓存然后直接返回旧的缓存信息，重构完成之后就释放互斥锁。

  （只要命中了缓存，无论是否过期，是否获得锁看，都返回同一个缓存信息。）

（4）缓存穿透：

是指缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案：

• 缓存空对象：请求的数据即使不存在也存进redis内存中 （简单易维护）
• 布隆过滤：将数据库中所有的查询条件，放入布隆过滤器中，当一个查询请求过来时，先经过布隆过滤器进行查，如果判断请求查询值存在，则继续查；如果判断请求查询不存在，直接丢弃。

八、Redis的模板类

Redis的模板类是一种封装了常用 Redis 操作的类，它可以简化 Redis 操作的代码，并提高代码的可读性。通常情况下，使用 Redis 的模板类可以避免在代码中直接使用 Redis 命令，而是使用预定义的方法。（redis提供了两种模板类）

RedisTemplate模板类：存时先将数据先序列化成字节数组再存入Redis。

StringRedisTemplate模板类（继承自RedisTemplate）：存时先将数据先序列化成字符串再存入Redis。

两者的区别：

（1）两者数据各自存，各自取，数据不互通

• RedisTemplate存入数据后，key与value在Redis中均变为了字节数组。那么，如果使用StringRedisTemplate以相同的key去Redis中查询，会查询不到该key，则会报null。
• StringRedisTemplate存入数据后，key与value在Redis中均为可读数据。那么，如果使用RedisTemplate以相同key去Redus中查询，key变为了字节数组的形式，查询不到该字节数组形式的key，则会报null。

（2）序列化策略不同

• RedisTemplate采用JDK的序列化策略
• StringRedisTemplate采用String的序列化策略

 八、Redis的应用场景

1. 缓存 ：作为Key-Value形态的内存数据库，Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。而使用 Redis 缓存数据非常简单，只需要通过string类型将序列化后的对象存起来即可。
2. 数据共享：数据共享分布式String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享
3.  计数器：在 Redis 的数据结构中，string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作。
4. 时间轴：list作为双向链表，不光可以作为队列使用。如果将它用作栈便可以成为一个公用的时间轴。当用户发完微博后，都通过lpush将它存放在一个 key 为LATEST_WEIBO的list中，之后便可以通过lrange取出当前最新的微博。
5. 抽奖：利用set结构的无序性,通过 Spop（ Redis Spop 命令用于移除集合中的指定 key 的一个或多个随机元素，移除后会返回移除的元素。 ） 随机获得值。