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Redis是一個開源的底層使用C語言編寫的Key-Value存儲數(shù)據(jù)庫?？捎糜诰彺?、事件發(fā)布訂閱、高速隊列等場景。而且支持豐富的數(shù)據(jù)類型：string（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（無序集合）、Zset（sorted set：有序集合）。

Redis在項目中的應(yīng)用場景：

1、緩存數(shù)據(jù)

最常用，對經(jīng)常需要查詢且變動不是很頻繁的數(shù)據(jù) 常稱作熱點數(shù)據(jù)。

2、消息隊列

相當(dāng)于消息訂閱系統(tǒng)，比如ActiveMQ、RocketMQ。如果對數(shù)據(jù)有較高一致性要求時，還是建議使用MQ。

3、計數(shù)器

比如統(tǒng)計點擊率、點贊率，Redis具有原子性，可以避免并發(fā)問題。

4、電商網(wǎng)站信息

大型電商平臺初始化頁面數(shù)據(jù)的緩存。比如去哪兒網(wǎng)購買機(jī)票的時候首頁的價格和你點進(jìn)去的價格會有差異。

5、熱點數(shù)據(jù)

比如新聞網(wǎng)站實時熱點、微博熱搜等，需要頻繁更新。總數(shù)據(jù)量比較大的時候直接從數(shù)據(jù)庫查詢會影響性能。

在單節(jié)點服務(wù)器我們通常是這樣的。

隨著企業(yè)的發(fā)展、業(yè)務(wù)的擴(kuò)展。面對海量的數(shù)據(jù)，直接使用MySQL會導(dǎo)致性能下降，數(shù)據(jù)的讀寫也會非常慢。于是我們就可以搭配緩存來處理海量數(shù)據(jù)。

于是現(xiàn)在我們是這樣的：

上圖只是簡述了緩存的作用，當(dāng)數(shù)據(jù)繼續(xù)增大我們需要利用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離。

數(shù)據(jù)庫層直接與緩存進(jìn)行交互，如果緩存中有數(shù)據(jù)直接返回客戶端，如果沒有才會從MySQL中去查詢。從而減小了數(shù)據(jù)庫的壓力，提升了效率。

平時發(fā)布了一款新手機(jī)，會有搶購活動。同一時間段，服務(wù)端會收到很多的下單請求。

我們需要使用Redis的原子操作來實現(xiàn)這個“單線程”。首先我們把庫存存在一個列表中，假設(shè)有10件庫存，就往列表中push10個數(shù)，這個數(shù)沒有實際意義，僅僅只是代表10件庫存。

搶購開始后，每到來一個用戶，就從列表中POP一個數(shù)，表示用戶搶購成功。當(dāng)列表為空時，表示已經(jīng)被搶光了。因為列表的POP操作是原子的，即使有很多用戶同時到達(dá)，也是依次執(zhí)行的。

題外話：還有的搶購是直接在前端頁面限制請求，這些請求直接被前端攔截，并沒有到后端服務(wù)器。

Redis為什么會這么快？

1、Redis是純內(nèi)存操作，需要的時候需要我們手動持久化到硬盤中。

2、Redis是單線程，從而避開了多線程中上下文頻繁切換的操作。

3、Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單、對數(shù)據(jù)的操作也比較簡單。

4、使用底層模型不同，它們之間底層實現(xiàn)方式以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣，Redis直接自己構(gòu)建了VM機(jī)制 ，因為一般的系統(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話，會浪費一定的時間去移動和請求

5、使用多路I/O復(fù)用模型，非阻塞I/O。

前面提到了Redis支持五種豐富的數(shù)據(jù)類型，那么在不同場景下我們該怎么選擇呢？

字符串是最常用的數(shù)據(jù)類型，他能夠存儲任何類型的字符串，當(dāng)然也包括二進(jìn)制、JSON化的對象、甚至是Base64編碼之后的圖片。在Redis中一個字符串最大的容量為512MB，可以說是無所不能了。

常用作存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、比如論壇系統(tǒng)中可以用來存儲用戶的ID、昵稱、頭像、積分等信息。如果需要修改其中的信息，只需要通過Key取出Value進(jìn)行反序列化修改某一項的值，再序列化存儲到Redis中。

對于Hash結(jié)構(gòu)存儲，由于Hash結(jié)構(gòu)會在單個Hash元素在不足一定數(shù)量時進(jìn)行壓縮存儲，所以可以大量節(jié)約內(nèi)存。這一點在String結(jié)構(gòu)里是不存在的。

List的實現(xiàn)為一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊列等也都是用的這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。另外，可以利用lrange命令，做基于Redis的分頁功能，性能極佳，用戶體驗好。

set對外提供的功能與List類似是一個列表的功能，特殊之處在于set是可以自動排重的，當(dāng)你需要存儲一個列表數(shù)據(jù)，又不希望出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)時，這個時候就可以選擇使用set。

可以按照某個條件的權(quán)重進(jìn)行排序，比如可以通過點擊數(shù)做出排行榜的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

真正意義上來講數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)和緩存的數(shù)據(jù)是不可能一致的，數(shù)據(jù)分為最終一致和強(qiáng)一致兩類。如果業(yè)務(wù)中對數(shù)據(jù)的要求必須強(qiáng)一致那么就不能使用緩存。緩存能做的只能保證數(shù)據(jù)的最終一致性。

我們能做的只能是盡可能地保證數(shù)據(jù)的一致性。不管是先刪庫再刪緩存還是先刪緩存再刪庫，都可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況，因為讀和寫操作是并發(fā)的，我們沒辦法保證他們的先后順序。具體應(yīng)對策略還是要根據(jù)業(yè)務(wù)需求來定，這里就不贅述了。

Redis存儲數(shù)據(jù)時我們可以設(shè)置他的過期時間。但是這個Key是怎么刪除的呢？

一開始我認(rèn)為是定時刪除，后來發(fā)現(xiàn)并不是這樣，因為如果定時刪除，需要一個定時器來不斷地負(fù)責(zé)監(jiān)控這個Key，雖然內(nèi)存釋放了，但是非常消耗CPU資源。

Redis過期刪除采用的是定期刪除，默認(rèn)是每100ms檢測一次，遇到過期的Key則進(jìn)行刪除，這里的檢測并不是順序檢測，而是隨機(jī)檢測。

那這樣會不會有漏網(wǎng)之魚？顯然Redis也考慮到了這一點，當(dāng)我們?nèi)プx/寫一個已經(jīng)過期的Key時，會觸發(fā)Redis的惰性刪除策略，直接回干掉過期的Key。

內(nèi)存淘汰是指用戶存儲的一部分Key是可以被Redis自動的刪除，從而會出現(xiàn)從緩存中查不到數(shù)據(jù)的情況。加入我們的服務(wù)器內(nèi)存為2G、但是隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展緩存的數(shù)據(jù)已經(jīng)超過2G了。

但是這并不影響我們程序的運行，因為操作系統(tǒng)的可見內(nèi)存并不受物理內(nèi)存的限制。物理內(nèi)存不夠用沒關(guān)系，計算機(jī)會從硬盤中劃出一片空間來作為虛擬內(nèi)存。這就是Redis設(shè)計兩種應(yīng)用場景的初衷：緩存、持久存儲。

緩存只是為了緩解數(shù)據(jù)庫壓力而添加的一層保護(hù)層，當(dāng)從緩存中查詢不到我們需要的數(shù)據(jù)就要去數(shù)據(jù)庫中查詢了。如果被黑客利用，頻繁去訪問緩存中沒有的數(shù)據(jù)，那么緩存就失去了存在的意義，瞬間所有請求的壓力都落在了數(shù)據(jù)庫上，這樣會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接異常。

解決方案：

1、后臺設(shè)置定時任務(wù)，主動地去更新緩存數(shù)據(jù)。這種方案容易理解，但是當(dāng)Key比較分散的時候，操作起來還是比較復(fù)雜的。

2、分級緩存。比如設(shè)置兩層緩存保護(hù)層，1級緩存失效時間短，2級緩存失效時間長。有請求過來優(yōu)先從1級緩存中去查找，如果在1級緩存中沒有找到相應(yīng)數(shù)據(jù)，則對該線程進(jìn)行加鎖，這個線程再從數(shù)據(jù)庫中取到數(shù)據(jù)，更新至1級和2級緩存。其他線程則直接從2級線程中獲取。

3、提供一個攔截機(jī)制，內(nèi)部維護(hù)一系列合法的Key值。當(dāng)請求的Key不合法時，直接返回。

緩存雪崩就是指緩存由于某些原因（比如宕機(jī)、Cache服務(wù)掛了或者不響應(yīng)）整體Crash掉了，導(dǎo)致大量請求到達(dá)后端數(shù)據(jù)庫，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫崩潰，整個系統(tǒng)崩潰、發(fā)生災(zāi)難，也就是上面提到的緩存擊穿。