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redis锁
String isLock = jedis.set(lockKey, userId, "NX", "PX", 6 * 1000);
jedis的set命令可以自带复杂参数，通过这些参数可以实现原子的分布式锁命令
jedis.set(lockName, "", "NX", "PX", expireTime);
复制代码代码分析
redis的set命令可以携带复杂参数，第一个是锁的key，第二个是value，可以存放获取锁的客户端ID，通过这个校验是否当前客户端获取到了锁，第三个参数取值NX/XX,第四个参数 EX|PX，第五个就是时间
NX:如果不存在就设置这个key XX:如果存在就设置这个key
EX:单位为秒，PX:单位为毫秒
Redis有哪些优缺点
优点
- 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
- 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
- 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
- 数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
- 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。
缺点
- 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
- Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
- 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
- Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。
Redis为什么这么快
1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的；
3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
4、使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；
5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；
数据类型
Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求
Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制:
RDB：是Redis DataBase缩写快照
RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。
优点：
1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。 2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。 3、性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能 4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。 缺点：
1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候) 2、AOF（Append-only file)持久化方式： 是指所有的命令行记录以 redis 命令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。
AOF：持久化
AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。
当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。
优点：
1、数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。 2、通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。 3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）) 缺点：
1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。 2、数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。 优缺点是什么？
AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。 AOF比RDB更安全也更大 RDB性能比AOF好 如果两个都配了优先加载AOF
缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题
缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间 (例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。 解决办法： 大多数系统设计者考虑用加锁（ 最多的解决方案）或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。还有一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开。
二、缓存穿透 缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。 解决办法; 最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。 另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴。 5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决？如果是64bit的呢？
对于空间的利用到达了一种极致，那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。 Bitmap： 典型的就是哈希表 缺点是，Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息，如果还想完成额外的功能，恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了。
布隆过滤器（推荐） 就是引入了k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程。 它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。 Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。 Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。 受提醒补充：缓存穿透与缓存击穿的区别 缓存击穿：是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据。 解决方案;在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。 增：给一个我公司处理的案例：背景双机拿token，token在存一份到redis，保证系统在token过期时都只有一个线程去获取token;线上环境有两台机器，故使用分布式锁实现。
