1.為什麼我們要使用redis
在專案中使用redis,主要考慮的就是兩個方面，乙個是效能，還有乙個是高併發，如果只是為了分布式鎖這些其他的功能，還有其他中介軟體代替，並非必須使用redis，比如常見的zookpeer。
效能：
如下圖所示，我們在碰到需要執行耗時特別久，且結果不頻繁變動的sql，就特別適合將執行結果放入快取。這樣，後面的請求就回去快取中讀取，使請求快速響應。
特別是在秒殺系統中，同一時間，幾乎所有人都在點同乙個商品，都在下單，執行的卻都是向資料庫查詢的同一操作。
根據互動效果的不同，響應時間沒有固定標準。在理想狀態下，我們的頁面跳轉需要在瞬間解決，對於頁內操作則需要在剎那間解決。
2.併發與redis
如下圖所示，在大併發的情況下，所有的請求直接訪問資料庫，資料庫會出現連線異常。這個時候，就需要使用 redis 做乙個緩衝的操作，先讓請求訪問到 redis，而不是直接訪問資料庫。
使用redis的常見問題
3.單執行緒的 redis 為什麼這麼快
這個問題是對 redis 內部機制的乙個考察。很多人都不知道 redis 是單執行緒工作模型。
原因主要是以下三點：
仔細說一說 i/o 多路復用機制，打乙個比方，小明在 a 城開了一家外賣快餐店，並僱了一批配送員，配備一輛車
經營方式一：經營方式二：
小明只需要固乙個快遞員，一輛車，小明按照送達地點標註好，一次放在乙個地方。最後，讓配送員依次開著車去送，送好乙個就回來拿下乙個
上述兩種方式對比，很明顯第二種經營方式高，在上述比喻中：
於是有了如下結論：
下面模擬真實的 redis 執行緒模型，如圖所示：
redis-client 在操作的時候，會產生具有不同事件型別的socket。在服務端，有一段 i/o 多路復用程式，將其置於佇列之中。然後，檔案事件分派器，依次去佇列中取，**到不同的事件處理器中。
4.redis 的資料型別及使用場景
乙個合格的程式設計師，這五種型別都要會用
1.string
最常規的 set/get 操作，value 可以是 string 也可以是整形。一般做一些複雜的計數功能的快取等。
2.hash
這裡 value 存放的是結構化的物件，比較方便的就是操作其中某個字段。我在做單點登入的時候，就是用這種資料結構儲存資訊，以 cookieid 作為 key，設定 30 分鐘為快取過期的時間，能很好的模擬出類似的 session 的效果。
3.list
使用 list 的資料結構，可以做簡單的訊息佇列的功能。另外，可以利用 lrange 命令，做基於 redis 的分頁功能，效能極佳，使用者體驗好。
4.set
因為 set 堆放的是一堆不重複值的集合。所以可以做全域性去重的功能。我們的系統一般都是集群部署，使用 jvm 自帶的 set 比較麻煩。另外，就是利用交集、並集、差集等操作，可以計算共同喜好，全部的喜好，自己獨有的喜歡功能等。
5.sorted set
sorted set 多了乙個權重引數 score，集合中的元素能夠按 score 進行排列。可以做排行榜應用，取 top n 操作。sorted set 可以用來做延時任務。
5.redis 的過期策略和記憶體淘汰機制
redis 是否用到家，從這就可以看出來，比如你 redis 只能存 5g 資料，可是你寫了10g，那會刪 5g 資料。怎麼刪的，這個問題你思考過麼？
正解：redis 採用的是定期刪除+惰性刪除策略。
為什麼不用定時刪除策略
定期刪除+惰性刪除如何工作
定期刪除，redis 預設每過 100ms 檢查，有過期 key 則刪除。需要說明的是，redis 不是每過 100ms 會將所有的 key 檢查一遍，而是隨機抽取檢查。如果只採用定期刪除策略，會導致很多 key 到時間沒有刪除。於是，惰性刪除派上用場。
採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麼
在 redis.conf 中有一行配置：
#maxmemory-policy volatile-lru（該配置就是配記憶體淘汰策略的）
6.redis 和資料庫雙寫一致性問題
一致性問題還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫，就必然會存在不一致的問題。前提是如果對資料有強一致性要求，不能放快取。我們所做的一切，只能保證最終一致性。
另外，我們所做的方案從根本上來說，只能降低不一致發生的概率。因此，有強一致性要求的資料，不能放快取。首先採取正確更新策略，先更新資料庫，在刪快取。其次因為可能存在刪除快取失敗的問題，提供乙個補償措施即可，例如利用訊息佇列。
7.如何應對快取穿透和快取雪崩問題
這兩個問題，一般中小型傳統企業很難碰到。如果有大併發的專案，流量有幾百萬左右，這兩個問題一定要深刻考慮。快取穿透，即黑客故意去請求快取中不存在的資料，導致所以的請求都懟到資料庫上，從而資料庫連線異常。快取雪崩，即快取同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到資料庫上，從而導致資料庫連線異常。
快取穿透解決方案：
快取雪崩解決方案：
8、如何解決 redis 的併發競爭 key 問題
但是我並不推薦使用 redis 的事務機制。因為我們的生產環境，基本都是 redis 集群環境，做了資料分片操作。你乙個事務中有涉及到多個 key 操作的時候，這多個 key 不一定都儲存在同乙個 redis-server 上。因此，redis 的事務機制，十分雞肋。
如果對這個 key 操作，不要求順序
這種情況下，準備乙個分布式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做 set 操作即可，比較簡單。
如果對這個 key 操作，要求順序
假設有乙個 key1，系統 a 需要將 key1 設定為 valuea，系統 b 需要將 key1 設定為 valueb，系統 c 需要將 key1 設定為 valuec。
期望按照 key1 的 value 值按照 valuea > valueb > valuec 的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候，需要儲存乙個時間戳。
假設時間戳如下：
系統 a key 1
系統 b key 1
系統 c key 1
那麼，假設系統 b 先搶到鎖，將 key1 設定為。接下來系統 a 搶到鎖，發現自己的 valuea 的時間戳早於快取中的時間戳，那就不做 set 操作了，以此類推。其他方法，比如利用佇列，將 set 方法變成序列訪問也可以。
9.總結
分布式為什麼使用Redis
在專案中使用 redis，主要考慮兩個角度 效能和併發。如果只是為了分布式鎖這些其他功能，還有其他中介軟體 zookpeer 等代替，並非一定要使用 redis。效能 如下圖所示，我們在碰到需要執行耗時特別久，且結果不頻繁變動的 sql，就特別適合將執行結果放入快取。這樣，後面的請求就去快取中讀取，...
為什麼我們做分布式使用Redis？
絕大部分寫業務的程式設計師，在實際開發中使用 redis 的時候，只會 set value 和 get value 兩個操作，對 redis 整體缺乏乙個認知。這裡對redis 常見問題做乙個總結，解決大家的知識盲點。在專案中使用 redis，主要考慮兩個角度 效能和併發。如果只是為了分布式鎖這些其...
為什麼我們做分布式使用 Redis ？
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