这种方式基于一个时间节点去备份数据，比如14：00去备份，只会备份这个时间点以前的数据，设置的时间间隔为1小时的话，14：30分停电了，就会导致数据恢复不完整
这种是通过apped方法去追加命令的方式去执行的，如果发生断电，会第一时间将aof文件中的命令重新执行一遍，这种方式的缺点就是，可能会重复操作过程数据，现在到redis6之后的话，会通过overwrite的方式不让执行过程数据，直接回复最终数据
一般在使用的过程当中，一般会将两种缓存的机制配合使用，因为rdb的方式，体量较小并且执行高效，比如在14：00这个节点用rdb的方式恢复数据，这个时间的节点以后用apped追加的命令来恢复数据，这样就可以高效并完整的恢复redis的数据。
方案一：延时双删，先删除缓存，在写数据库，休眠一会后在进行缓存的删除，如果数据库写的操作很频繁，同样会出现脏数据的问题。
方案二：引入MQ，保证原子操作；redis发送指令给mq,mq有两个消费费者，一个负责去删缓存，一个负责去写数据，如果删缓存失败的话，可以通过mq的重试机制进行再次删除，还是会存在一个问题，如果在重试的过程中，有多次写的操作，同样会读到脏数据
有四种算法：
1.random算法随机移除某个key
2.ttl算法，在设置的过期时间里面找到即将过期的key进行移除
3.lru算法，去移除最近很少使用的key
4.lfu算法，维护一个大小为16的候选池，候选池里面的数据会根据时间去排序，每次抽取5个key放到候选池里面，当候选池满了以后，访问时间间隔最大的key会被删除
redis是一个基于内存的非关系型数据库，能够存储的数据类型也比较全面（String、Hash、List、Set、Sorted Set），使用单线程实现io操作，可以支持数据的持久化
1.缓存穿透：当用户访问了一个本身不存在的数据，请求都会去直接访问数据库，
解决办法：1.使用布隆过滤器判断缓存是否存在
2.为请求设置一个为null的缓存，设置一个比较短的过期时间
2.缓存击穿：当缓存过期失效，高并发下直接访问数据库会导致，数据库压力过大
解决办法： 1.让热点数据的缓存永不过期
2.采用分布式锁，缓存失效后只有一个线程更新缓存
3.缓存雪崩：大面积的缓存击穿或服务器不可用
解决办法： 1.使用redis哨兵或者集群等架构提升可用性
2.采用和缓存击穿一样的方式
主从模式：有一个主节点，其他为从节点，有主节点提供服务，从节点相当于业务备份，如果主节点挂掉，则需要手动从从节点上选择一个从节点作为主节点，可用性不高
哨兵模式：对于主从模式新增了哨兵节点，监听每一个主从节点，客户端通过哨兵获取到主节点的ip及端口号去访问主节点，如果主节点挂掉之后，哨兵会从从节点中重新选举出主节点
集群架构：对于单个主节点只能存储100g左右，如果超了，则使用集群架构，用切片的方式将数据分到每一个主从节点上面，官方推荐不超过1000个节点，如果小的集群中的主节点挂掉之后，则会影响读写，如果访问不是该节点，则完全不影响
核心方法：setnx+expire