Redis

一、使用场景

1、缓存穿透

查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，导致每次请求都会查询数据库

1.1 解决方法

1. 缓存空数据，查询返回的数据为空，仍把这个数据缓存

   1.1 缺点：消耗内存，可能会发生不一致的问题

2. 布隆过滤器

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   主要是通过数组来判断的，但是会出现误判

   2.1 缺点： 实现复杂，存在误判

2、缓存击穿

当给某个key设置了过期时间，当key过期的时候，恰好这个时间点对这个key有大量的并发请求过来，这些并发的请求可能会瞬间把数据库压垮

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2.1 解决方法

1. 互斥锁

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   强一致，性能差

2. 逻辑过期

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   高可用，性能优，不能保证数据的绝对一致

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3 缓存雪崩

指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量的请求到达数据库，带来巨大的压力

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3.1 解决方法

1. 给不同的key的TTL添加随机值
2. 利用Redis集群提高服务的可用性 如：哨兵模式，集群模式
3. 给缓存业务添加降级限流策略 如：nigix或者springcloud gateway
4. 给业务添加多级缓存

4 redis作为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步？（双写一致性）

4.1 双写一致性

当修改了数据库中的数据也要同时更新缓存中的数据，缓存中的数据要和数据库中的数据保存一致

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1. 读操作：缓存命中，直接返回；缓存未命中查询数据库，然后写入缓存，设置超时时间

2. 写操作：延迟双删

   ​​

   应该是先删除缓存还是先删除数据库？

   1. 先删除缓存，在操作数据库

      ​​​

      会出现脏数据的现象

   2. 先操作数据库，在删除缓存

      ​​

      也会出现问题

   3. 可以使用分布式锁实现

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   4. ​​

   5. 最好的方式

      使用mq实现

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5 redis 作为缓存，数据的持久化是怎么做的？

5.1 RDB

RDB 全称 Redis Database Backup file （ Redis 数据备份文件），也被叫做 Redis 数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当 Redis 实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据

5.1.1 RDB的执行原理

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据，完成fork后读取内存数据并写入RGB文件。

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5.2 AOF

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6 假如redis的key过期后，会立即删除吗？

6.1 惰性删除

置该key过期时间后，我们不需要去管他，当需要该key时，我们再检查其是否过期，如果过期，我们就删除，反之返回该key

6.2 定期删除

每隔一段时间，我们就对key进行检查，删除里面过期的key（从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查，并删除其中的过期key）

两种模式：

1. Slow模式是定时任务，执行频率默认为 10hz ，每次不超过 25ms ，以通过修改配置文件 redis.conf 的 hz 选项来调整这个次数
2. FAST 模式执行频率不固定，但两次间隔不低于 2ms ，每次耗时不超过 1ms

7 假如缓存过多，内存是有限的，内存被占满了怎么办？（数据淘汰策略）

数据的淘汰策略：当 Redis 中的内存不够用时，此时在向 Redis 中添加新的 key ，那么 Redis 就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉，这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。

Redis支持8种不同的策略来选择要删除的key:

1. noeviction ： 不淘汰任何 key ，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略
2. volatile-ttl ： 对设置了 TTL 的 key ，比较 key 的剩余 TTL 值， TTL 越小越先被淘汰
3. allkeys-random ：对全体 key ，随机进行淘汰。
4. volatile-random ：对设置了 TTL 的 key ，随机进行淘汰。
5. allkeys-lru ： 对全体 key ，基于 LRU 算法进行淘汰。LRU 最近最少使用，LFU：最少频率使用
6. volatile-lru ： 对设置了 TTL 的 key ，基于 LRU 算法进行淘汰
7. allkeys-lfu ： 对全体 key ，基于 LFU 算法进行淘汰
8. volatile-lfu ： 对设置了 TTL 的 key ，基于 LFU 算法进行淘汰

使用策略

1. 优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分，建议使用。
2. 如果业务中数据访问频率差别不大，没有明显冷热数据区分，建议使用allkeys-random ，随机选择淘汰。
3. 如果业务中有置顶的需求，可以使用 volatile-lru 策略，同时置顶数据不设置过期时间，这些数据就一直不被删除，会淘汰其他设置过期时间的数据。
4. 如果业务中有短时高频访问的数据，可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。

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8 redis 分布式锁，是如何实现的？（场景：集群情况下的定时任务，抢单，幂等性）

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redisson实现的分布式锁可重入

主从一致性

使用红锁：不能只在一个redis实例上创建锁，应该在多个redis实例上进行创建锁

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9 Redis集群有哪些方案？

在redis中提供的集群方案总共有三种

1. 主从复制
2. 哨兵模式
3. 分片集群

9.1 主从复制

​![image](images/Redis/image-20230809153853-mqeh8xp.png)​

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9.2 哨兵模式

redis提供了哨兵机制来实现主从集群的自动故障恢复，主要作用：

1. 监控：哨兵会不断检查master和slave是否按预期工作

2. 自动故障恢复：如果master故障，哨兵会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主

3. 通知：哨兵充当redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新的信息推送给redis客户端

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哨兵选主的规则

1. 首先判断主与从节点断开时间长短，如超过指定值就排该从节点
2. 然后判断从节点的 slave-priority 值，越小优先级越高
3. 如果 slave-prority 一样，则判断 slave 节点的 offset 值，越大优先级越高
4. 最后是判断 slave 节点的运行 id 大小，越小优先级越高。

redis集群（哨兵模式)脑裂

9.3 分片集群结构

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10 其他问题

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10.1 用户空间和内核空间

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10.2 阻塞IO

阶段一：

1. 用户进程尝试读取数据（比如网卡数据)
2. 此时数据尚未到达，内核需要等待数据
3. 此时用户进程也处于阻塞状态

阶段二：

1. 数据到达并拷贝到内核缓冲去，代表已就绪
2. 将内核数据拷贝到用户缓冲区
3. 拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
4. 拷贝完成，用户进程接触阻塞，处理数据

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10.3 非阻塞IO

阶段一：

1. 用户进程尝试读取数据（比如网卡数据）
2. 此时数据尚未到达，内核需要等待数据
3. 返回异常给用户
4. 用户进程拿到error后，再次尝试读取
5. 循环往复，知道数据就绪

阶段二：

1. 将内核数据拷贝到用户缓冲区
2. 拷贝过程中，用户进程依然阻塞等待
3. 拷贝完成，用户进程接触阻塞，处理数据

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10.4 IO多路复用

IO多路复用：是利用单个线程来同时监听多个 Socket ，并在某个 Socket 可读、可写时得到通知，从而避免无效的等待，充分利用 CPU 资源。

阶段一：

1. 用户进程调用 select ，指定要监听的 Socket 集合
2. 内核监听对应的多个 socket
3. 任意一个或多个 socket 数据就绪则返回 readable
4. 此过程中用户进程阻塞

阶段二：

1. 用户进程找到就绪的 socket
2. 依次调用 recvfrom 读取数据
3. 内核将数据拷贝到用户空间
4. 用户进程处理数据

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End SpringBoot整合Redis

1、 配置类

@EnableCaching
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        template.setConnectionFactory(factory);
        //key序列化方式
        template.setKeySerializer(redisSerializer);
        //value序列化
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        //value hashmap序列化
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return template;
    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        //解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // 配置序列化（解决乱码的问题）,过期时间600秒
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(600))
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();
        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }
}

2、springboot 缓存注解说明

2.1 缓存@Cacheable

根据方法对其返回结果进行缓存，下次请求时，如果缓存存在，则直接读取缓存数据返回；如果缓存不 存在，则执行方法，并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。

属性/方法名	解释
value	缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在哪块命名空间
cacheNames	与 value 差不多，二选一即可
key	可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key

2.2 缓存@CachePut

使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。其他方法可以直接从响应的缓存 中读取缓存数据，而不需要再去查询数据库。一般用在新增方法上。

属性/方法名	解释
value	缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在哪块命名空间
cacheNames	与 value 差不多，二选一即可
key	可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key

2.3 缓存@CacheEvict

使用该注解标志的方法，会清空指定的缓存。一般用在更新或者删除方法上

属性/方法名	解释
value	缓存名，必填，它指定了你的缓存存放在哪块命名空间
cacheNames	与 value 差不多，二选一即可
key	可选属性，可以使用 SpEL 标签自定义缓存的key
allEntries	是否清空所有缓存，默认为 false。如果指定为 true，则方法调用 后将立即清空所有的缓存
beforeInvo cation	是否在方法执行前就清空，默认为 false。如果指定为 true，则在 方法执行前就会清空缓存

3 使用过程

在需要存储数据的方法上面添加@Cacheable注解，注解里面写入需要添加的key和value

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