Redis笔记，涵盖了 Redis 所有知识点，拿走不谢 _Redis

文章插图

一、redis为什么那么快

QPS达到10万/秒
用C语言实现
基于内存
单线程，不用线程上下文切换及加锁

二、redis数据类型

String，常见的缓存，存储登录session等
hash，存储对象，单独修改对象属性
List，有序列表，可实现简单的消息队列，阻塞队列
Set，分布式去重
Zset，也叫做sorted set，有序集合，关联一个double类型的分数，根据分数排序，可实现排行榜、延时队列
Stream，redis 5.0后的新数据类型，消费者可分组，一条消息只能被同组的一个消费者消费，但可以被不同组的多个消费者重复消费，借此实现可持久化的发布&订阅功能

三、缓存模式A：旁路缓存模式

Cache Aside Pattern
应用程序同时对接缓存、数据库
查询时先查询缓存，缓存未命中则查询数据库，同时更新数据库
更新时先更新数据库，在删除缓存缓存
最常用的模式
会有数据不一致性问题
适用读多写少的场景
两种加载缓存的方式，读到再加载，或者启动时就加载

为什么是先更新数据库再删除缓存，而不是先删除缓存再更新数据库？
为什么是更新数据库后删除缓存，而不是更新缓存？

四、缓存模式B：读写穿透模式

Read/Write Through Pattern
应用程序只对接缓存，由缓存对接数据库，相当于Cache Provider中封装了数据库
查询时若缓存未命中则，则Cache Provider去查询数据库，设置到缓存后再返回
更新时，由Cache Provider同时更新缓存和数据库，这里有事务保证
此模式很耗时，但能保证数据一致性
少见的模式

五、缓存模式C：异步缓存写入

Write Behind
应用程序只更新缓存，不直接更新数据库
在一定时间触发异步的方式写入数据库
类似于MySQL InnoDB 缓冲池的模式
在写入数据库前断电挂机会有丢失数据可能
放大了数据不一致性，但速度很快
适用于高并发写，但对数据一致性要求不高且允许丢失的场景

六、问题A：缓存雪崩
电商首页热点数据会做缓存，定时任务刷新，所有key失效时间一样。
热点key大面积集中失效，大量请求一下子打到数据库，导致数据库挂掉。

失效时间加随机值，不让它们集中失效
设置热点key永不过期，有更新时就更新缓存
如果Redis是集群部署，可让热点key分布在不同的Redis库中

七、问题B：缓存穿透
缓存和数据库中都不存在的数据，被攻击者利用，如id = -1，发起攻击的时候会绕过换过，不断查询数据库。

对参数合法性进行检验
使用布隆过滤器，会有一定误判
数据库查询为null时，可以缓存约定的数据，如“请稍后重试”，缓存时间设置短点，如30秒（防止正常了这个id下有数据了也无法正常使用）
限流

八、问题C：缓存击穿【Redis笔记，涵盖了 Redis 所有知识点，拿走不谢】
一个热点key，在失效的瞬间，遭遇高并发，大量请求在缓存中查不到，会直接去查数据库

设置热点key永不过期
使用分布式互斥锁，保证在缓存失效时，只有一个请求能查到数据库

九、问题D：数据一致性
数据一致性就是指数据库和缓存的数据一致的问题。
根据三种缓存模式可知，在数据一致性和效率是两个极端，只能取一个中间平衡点。
一般是采用旁路缓存模式，且采用先更新数据库，后删除缓存的方式。
但就这时候还是会有少量请求因为删除缓存不及时而读到旧数据，不过一般都能顺利删除缓存，这已经是对业务影响最轻的做法。