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1、Redis的n种妙用不仅仅是缓存redis是键值对的数据库，常用的五种数据类型为字符串类型（string），散列类型（hash），列表类型（list），集合类型（set），有序集合类型（zset）Redis用作缓存，主要两个用途：高性能，高并发，因为内存天然支持高并发应用场景分布式锁（string）setnx key value，当key不存在时，将 key 的值设为 value ，返回1。若给定的 key 已经存在，则setnx不做任何动作，返回0。当setnx返回1时，表示获取锁，做完操作以后del key，表示释放锁，如果setnx返回0表示获取锁失败，整体思路大概就是这样，细节还是比较
2、多的，有时间单开一篇来讲解计数器（string）如知乎每个问题的被浏览器次数setkey0incrkey/incrreadcount:帖子id每阅读一次getkey/getreadcount:帖子id获取阅读量分布式全局唯一id（string）分布式全局唯一id的实现方式有很多，这里只介绍用redis实现每次获取userId的时候，对userId加1再获取，可以改进为如下形式直接获取一段userId的最大值，缓存到本地慢慢累加，快到了userId的最大值时，再去获取一段，一个用户服务宕机了，也顶多一小段userId没有用到setuserId0incrusrId/返回1incrbyuserId1
3、000/返回10001消息队列（list）在list里面一边进，一边出即可#实现方式一#一直往list左边放lpushkeyvalue#key这个list有元素时，直接弹出，没有元素被阻塞，直到等待超时或发现可弹出元素为止，上面例子超时时间为10sbrpopkeyvalue10#实现方式二rpushkeyvalueblpopkeyvalue10新浪/Twitter用户消息列表（list）假如说小编li关注了2个微博a和b，a发了一条微博（编号为100）就执行如下命令lpushmsg:li100b发了一条微博（编号为200）就执行如下命令：lpushmsg:li200假如想拿最近的10条消息就可
4、以执行如下命令（最新的消息一定在list的最左边）：#下标从0开始，start,stop是闭区间，都包含lrangemsg:li09抽奖活动（set）#参加抽奖活动saddkeyuserId#获取所有抽奖用户，大转起来smemberskey#抽取count名中奖者，并从抽奖活动中移除spopkeycount#抽取count名中奖者，不从抽奖活动中移除srandmemberkeycount实现点赞，签到，like等功能(set)#1001用户给8001帖子点赞saddlike:80011001#取消点赞sremlike:80011001#检查用户是否点过赞sismemberlike:800110
5、01#获取点赞的用户列表smemberslike:8001#获取点赞用户数scardlike:8001实现关注模型，可能认识的人（set）seven关注的人sevenSub - qing, mic, james青山关注的人qingSub-seven,jack,mic,jamesMic关注的人MicSub-seven,james,qing,jack,tom#返回sevenSub和qingSub的交集，即seven和青山的共同关注sintersevenSubqingSub-mic,james#我关注的人也关注他,下面例子中我是seven#qing在micSub中返回1，否则返回0sismember
6、micSubqing http:/www.f-1.ccsismemberjamesSubqing#我可能认识的人,下面例子中我是seven#求qingSub和sevenSub的差集，并存在sevenMayKnow集合中sdiffstoresevenMayKnowqingSubsevenSub-seven,jack电商商品筛选（set）每个商品入库的时候即会建立他的静态标签列表如，品牌，尺寸，处理器，内存#将拯救者y700P-001和ThinkPad-T480这两个元素放到集合brand:lenovosaddbrand:lenovo拯救者y700P-001ThinkPad-T480saddscr
7、eenSize:15.6拯救者y700P-001机械革命Z2AIRsaddprocessor:i7拯救者y700P-001机械革命X8TIPlus#获取品牌为联想，屏幕尺寸为15.6，并且处理器为i7的电脑品牌(sinter为获取集合的交集)sinterbrand:lenovoscreenSize:15.6processor:i7-拯救者y700P-001排行版（zset）redis的zset天生是用来做排行榜的、好友列表, 去重, 历史记录等业务需求#user1的用户分数为10zaddranking10user1zaddranking20user2#取分数最高的3个用户zrevrangera
8、nking02withscores过期策略定期删除redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定期遍历这个字典来删除到期的 key。定期删除策略Redis 默认会每秒进行十次过期扫描（100ms一次），过期扫描不会遍历过期字典中所有的 key，而是采用了一种简单的贪心策略。从过期字典中随机 20 个 key；删除这 20 个 key 中已经过期的 key；如果过期的 key 比率超过 1/4，那就重复步骤 1；惰性删除除了定期遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key，所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，redis 对 key 的过期时间进行
9、检查，如果过期了就立即删除，不会给你返回任何东西。定期删除是集中处理，惰性删除是零散处理。为什么要采用定期删除+惰性删除2种策略呢？如果过期就删除。假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的，消耗在你的检查过期key上了但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。并不是key到时间就被删除掉，而是你查
10、询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下通过上述两种手段结合起来，保证过期的key一定会被干掉。所以说用了上述2种策略后，下面这种现象就不难解释了：数据明明都过期了，但是还占有着内存 http:/内存淘汰策略这个问题可能有小伙伴们遇到过，放到Redis中的数据怎么没了？因为Redis将数据放到内存中，内存是有限的，比如redis就只能用10个G，你要是往里面写了20个G的数据，会咋办？当然会干掉10个G的数据，然后就保留10个G的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了Redis提供的内存淘汰策略有如下几种：1.noeviction 不会继续服务写请
11、求 (DEL 请求可以继续服务)，读请求可以继续进行。这样可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。2.3.volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。（这个是使用最多的）4.5.volatile-ttl 跟上面一样，除了淘汰的策略不是 LRU，而是 key 的剩余寿命 ttl 的值，ttl 越小越优先被淘汰。6.7.volatile-random 跟上面一样，不过淘汰的 key 是过期 key 集合中随机的 key。8.9.allk
12、eys-lru 区别于 volatile-lru，这个策略要淘汰的 key 对象是全体的 key 集合，而不只是过期的 key 集合。这意味着没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。10.11.allkeys-random 跟上面一样，不过淘汰的策略是随机的 key。allkeys-random 跟上面一样，不过淘汰的策略是随机的 key。12.持久化策略Redis的数据是存在内存中的，如果Redis发生宕机，那么数据会全部丢失，因此必须提供持久化机制。Redis 的持久化机制有两种，第一种是快照（RDB），第二种是 AOF 日志。快照是一次全量备份，AOF 日志是连续的增量备份。快照是内存数
13、据的二进制序列化形式，在存储上非常紧凑，而 AOF 日志记录的是内存数据修改的指令记录文本。AOF 日志在长期的运行过程中会变的无比庞大，数据库重启时需要加载 AOF 日志进行指令重放，这个时间就会无比漫长。所以需要定期进行 AOF 重写，给 AOF 日志进行瘦身。RDB是通过Redis主进程fork子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化，AOF 日志存储的是 Redis 服务器的顺序指令序列，AOF 日志只记录对内存进行修改的指令记录。即RDB记录的是数据，AOF记录的是指令RDB和AOF到底该如何选择？1.不要仅仅使用 RDB，因为那样会导致你丢失很多数据，因为RDB是
14、隔一段时间来备份数据2.3.也不要仅仅使用 AOF，因为那样有两个问题，第一，通过 AOF 做冷备没有RDB恢复速度快; 第二，RDB 每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免 AOF 这种复杂的备份和恢复机制的 bug4.5.用RDB恢复内存状态会丢失很多数据，重放AOP日志又很慢。Redis4.0推出了混合持久化来解决这个问题。将 rdb 文件的内容和增量的 AOF 日志文件存在一起。这里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化开始到持久化结束的这段时间发生的增量 AOF 日志，通常这部分 AOF 日志很小。于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 rdb 的内容，然后再重放增
15、量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重启效率因此大幅得到提升。6.缓存雪崩和缓存穿透缓存雪崩是什么？假设有如下一个系统，高峰期请求为5000次/秒，4000次走了缓存，只有1000次落到了数据库上，数据库每秒1000的并发是一个正常的指标，完全可以正常工作，但如果缓存宕机了，每秒5000次的请求会全部落到数据库上，数据库立马就死掉了，因为数据库一秒最多抗2000个请求，如果DBA重启数据库，立马又会被新的请求打死了，这就是缓存雪崩。如何解决缓存雪崩事前：redis高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL被打死 http:/事
