基于Redis5.0.2的总结随笔

Redis支持数据持久化，众多数据结构存储，master-slave模式数据备份等多种功能。

持久化主要是Redis故障后，从备份中读取数据，尽快恢复对外提供服务。

RDB（Redis DataBase）持久化机制，对Redis中的数据执行周期性的持久化。

AOF（Append Only File）对每条写入指令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在Redis重启的时候，以回放AOF日志中的写入指令重新构建整个数据库。

AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会间隔1s通过一个后台进程执行一次fsync操作，最多丢失1s的数据；
AOF日志以append-only模式写入，所有没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不易损坏。
AOF日志文件即使很大的适合，需要重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewritelog的时候，会对其中的指令进行压缩，创建一份恢复数据需要最小的文件。在创建新日志文件的时候，老日志文件照常写入，当新的日志文件ready后，再进行交换。
AOF开启后，支持的QPS（Queries Per Second，每秒能处理查询数目）会比RDB支持的低，因为AOF一般配置成每秒fsync一次日志文件。

Redis支持同时开启两种持久化方式，所以可以综合两种持久化机制，用AOF保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择；用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏的情况下使用RDB来进行文件的快速修复。

当Redis内存超出物理内存限制，或者超出maxmemory时，Redis就需要使用淘汰策略淘汰无用的key。Redis策略如下

volatile-lru：从设置过期时间的数据集中挑选出最近最少使用的数据淘汰，没有设置过期时间的key不会被淘汰。
volatile-ttl：从设置过期时间的数据集中挑选出最早过期的数据淘汰，没有设置过期时间的key不会被淘汰。
volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。当内存达到限制无法写入非过期时间的数据集时，可以通过该淘汰策略在主键空间中随机移除某个key。
allkeys-lru：从数据集挑选最近最少使用的数据淘汰，该策略要淘汰的key面向的是全体key集合，而非过期的key集合。
allkeys-random：从数据集中选择任意数据淘汰。
no-enviction：禁止驱逐数据，也就是当内存不足以容纳新入数据时，新写入操作就会报错，请求可以继续进行，线上任务也不能持续进行，采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失，这也是系统默认的一种淘汰策略。

补充几个指令

# 获取当前maxmemory 64bit系统0代表无限制
CONFIG GET maxmemory
# 设置maxmemory
CONFIG SET maxmemory 100MB

常见面试问题

问：mysql里有2000w条数据，redis只存20w条热点数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?

答：可以设置最大内容，然后设置淘汰策略volatile-lru或者volatile-ttl。

恶意用户模拟大量请求缓存中不存在的key，由于缓存中不存在，所以会进行数据库查询，造成数据库异常。

解决方案：

使用互斥锁，当请求key获取value为空时上锁，单机环境下使用同步锁，分布式环境使用分布式锁。从数据库获取数据后再释放锁。其他线程请求失败，需要等待一段时间再试。
接口限流和降级。重要的接口需要做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时做好降级准备，当接口中某些服务不可用时，进行熔断，失败快速返回机制。应对接口级故障：服务降级、熔断、限流、排队
bloomfilter，布隆过滤器。快速判断key是否存在于集合中。

多个key的过期时间相同，在同一时刻会出现大面积的缓存失效，在这时发生的请求会进行数据库查询导致连接异常。

解决方案：

就是将数据分布到不同的redis实例中，最常用的方式是范围分区和hash分区。

映射一定范围的数据到特定的Redis实例，比如ID为1-10000的数据到R0，ID为10001-20000的数据到R1。

根据hash的一致性算法进行分区。

分区是多台redis共同作用的，如果其中一台宕机，则整个分片都不能用，虽然缓解了内存压力，但没有实现高可用，可以采用哨兵机制实现主从复制实现高可用（@标记，下一篇写这个）。