Redis ｜青训营笔记redis缓存与数据库的不一致问题在大多数业务场景下，我们会把Redis作为只读缓存使用。针

这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第2篇笔记

redis缓存与数据库的不一致问题

在大多数业务场景下，我们会把Redis作为只读缓存使用。针对只读缓存来说，我们既可以先删除缓存值再更新数据库,也可以先更新数据库再删除缓存。

建议：优先使用先更新数据库再删除缓存的方法，原因主要有两个:

先删除缓存值再更新数据库，有可能导致请求因缓存缺失而访问数据库，给数据库带来压力;
如果业务应用中读取数据库和写缓存的时间不好估算，那么，延迟双删中的等待时间就不好设置。

备注：延迟双删

redis.delKey(x)
db.update(x) // 可能失败
Thread.sleep(N)
redis.delKey(x) // 延迟删除，保证其它线程可以从数据库得到最新值

缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

从问题成因来看，缓存雪崩和击穿主要是因为数据不在缓存中了，而缓存穿透则是因为数据既不在缓存中，也不在数据库中。所以，缓存雪崩或击穿时，一旦数据库中的数据被再次写入到缓存后，应用又可以在缓存中快速访问数据了，数据库的压力也会相应地降低下来，而缓存穿透发生时，Redis 缓存和数据库会同时持续承受请求压力。

但是服务降级可能会让部分数据请求到错误数据（因为对于非核心数据返回的是预定义值或者是错误信息）；服务熔断，会暂停整个缓存服务；请求限流，会降低系统的吞吐量。

所以，我给你的建议是，尽量使用预防式方案：

针对缓存雪崩，合理地设置数据过期时间，以及搭建高可靠缓存集群；
针对缓存击穿，在缓存访问非常频繁的热点数据时，不要设置过期时间；
针对缓存穿透，提前在入口前端实现恶意请求检测，或者规范数据库的数据删除操作，避免误删除。

Redis无锁的原子操作

Redis处理并发操作并没有加锁，而是使用原子操作，包括两种：

把多个操作写在Redis中实现为一个操作，即单命令操作。

如INCR/DECR，把读数据，数据增减，存数据三个命令变成一个。
多个操作写到Lua脚本，以原子性方式执行。Redis在执行Lua脚本时候，命令是原子性的。

redis-cli --eval lua.scripts keys args

Redis实现分布式锁

基于单节点（只有一个redis节点）
- 保证加锁和解锁的原子操作（SETNX、Lua脚本）
- 设置锁的过期时间，防止客户端崩溃导致锁无法去除。
- 给不同的客户端设置唯一标示，使得锁只能被加锁的客户端解锁。
基于多节点（Redis自身的Redlock算法）
- 客户端按一定顺序向不同的客户端请求加锁，当获得半数以上的锁之后，则认为其获得了分布式锁。（一定顺序减少了客户端加锁的竞态）。

Redis消息队列的实现方式

消息队列在存取消息时，必须满足3个条件：消息保序、处理重复的消息、保证消息的可靠性。

Redis可以用于实现消息队列。

Redis性能变慢的checklist

获取Redis实例在当前环境下的基线性能。
是否用了慢查询命令?如果是的话，就使用其他命令替代慢查询命令，或者把聚合计算命令放在客户端做。
是否对过期key设置了相同的过期时间？对于批量删除的key，可以在每个key的过期时间上加一个随机数，避免同时删除。
是否存在bigkey？对于bigkey的删除操作，如果你的Redis是4.0及以上的版本，可以直接利用异步线程机制减少主线程阻塞；如果是Redis 4.0以前的版本，可以使用SCAN命令迭代删除；对于bigkey的集合查询和聚合操作，可以使用SCAN命令在客户端完成。
Redis AOF配置级别是什么？业务层面是否的确需要这一可靠性级别?如果我们需要高性能，同时也允许数据丢失，可以将配置项no-appendfsync-on-rewrite 设置为yes，避免AOF重写和fsync竞争磁盘IO资源，导致Redis延迟增加。当然，如果既需要高性能又需要高可靠性，最好使用高速固态盘作为AOF日志的写入盘。
Redis实例的内存使用是否过大?发生swap了吗?如果是的话，就增加机器内存，或者是使用Redis集群，分摊单机Redis的键值对数量和内存压力。同时，要避免出现Redis和其他内存需求大的应用共享机器的情况。
在Redis实例的运行环境中，是否启用了透明大页机制？如果是的话，直接关闭内存大页机制就行了。
是否运行了Redis 主从集群？如果是的话，把主库实例的数据量大小控制在2~4GB，以免主从复制时，从库因加载大的RDB文件而阻塞。
是否使用了多核CPU或NUMA架构的机器运行Redis实例？使用多核CPU时，可以给Redis实例绑定物理核;使用NUMA架构时，注意把Redis实例和网络中断处理程序运行在同一个CPU Socket上。

HyperLogLog

HyperLogLog常用于大数据量的统计，比如页面访问量统计或者用户访问量统计

场景：统计一个页面的访问量UV（用户多次访问算一次），数据量较小的时候可以使用SET（具有去重功能，但是需要频繁创建SET对象）。HyperLogLog可以优化统计计算。

bitmap

位图。占用空间少。

场景：用户在线状态；用户活跃状态；用户签到；

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