Redis

一、基本概念

缓存

存储于内存中的数据，用于提升查询效率，避免所有请求直接查询MySQL。
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查询频繁的数据。
修改较少
一致性要求不高。

NoSQL

基于Redis高并发读写特性，针对需要频繁读写操作，且允许一定数据丢失的数据存储到Redis。

数据结构

STRING: key/value的数据结构，也是最常用的一种数据结构
        setnx: 如果不存在才存，否则会保存失败
        incr: 原子性递增
        
HASH: key / <field / value>: 可以存储多个键值对
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LIST: 普通列表结构，基于不同的命令操作可以实现列表、队列以及栈数据结构
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SET: 元素且唯一的列表，可以实现随机获取成员，以及对多个不同SET集合求交集、并集、差集
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ZSET: 可以排序的SET集合，利用score来进行排序

二、高级

缓存

一致性问题：
    双写：同时将数据保存到Redis以及数据库，可能由于Redis写失败，或数据库写失败导致数据不一致问题。
    延迟双删：
        查询：先查缓存，缓存有直接返回，缓存没有查询数据库，数据库有，写入缓存并返回，数据库没有就返回空数据。
        改：先删除缓存，再修改数据库，再启用一个延迟的异步线程再删除一次缓存。
        
并发问题：
    缓存击穿：某一个热点缓存数据失效，大批量并发请求直接请求到数据库，导致数据库崩溃。
            解决方案：加锁
    缓存穿透：故意访问压根不存在的数据，此时数据库和缓存中都不存在，但是由于查询流程导致最终一定会查询数据库
            解决方案：缓存有过期时间的空值、布隆过滤器
    缓存雪崩：大批数据同时过期，导致多个业务同时查询MySQL，造成其他关联业务也受到影响，最终整个系统崩溃。
            解决方案：在原来过期时间的基础上追加随机值，使大批key分散不同时间过期

持久化

RDB: 快照方式，按照配置的策略，在指定时间范围内修改了多少key进行快照备份。
    优点：恢复数据较快    缺点：时间间隔长，可能丢失数据较多。
    
AOF: 日志模式，按照配置规则将操作的指令保存到文件中，重启时重新执行命令
    优点：持久化效果较好 缺点：恢复速度较慢
    
混合持久化：综合RDB、AOF的优点，既有快照恢复快的特点，也有日志持久化的效果。
    要求：版本4.0+、必须先开启AOF

淘汰机制

由于Redis内存不够，因此根据不同策略选择部分key进行淘汰，用于保存其他更重要的数据

有过期时间：
    LRU: 最近最少使用，将长时间未使用的key淘汰
    LFU: 最不经常使用的数据，按照一定时间内淘汰最少使用的数据
    TTL: 将即将过期的key删除
    RANDOM: 随机删除
    
没有过期时间：
    LRU: 最近最少使用，将长时间未使用的key淘汰
    LFU: 最不经常使用的数据，按照一定时间内淘汰最少使用的数据
    RANDOM: 随机删除
    
默认：不淘汰，内存不够直接报错

过期 Key删除策略

惰性删除：访问的时候才删除，不访问就不删除
    可能产生的问题：一直不使用但是过期了的key还会占用内存
    
定时删除：利用定时器，直接删除过期key，由于Redis是单线程的，因此删除时会占用线程，此时Redis会不可用
    Redis6.0以后推出多线程方案，可以实现删除操作由异步线程进行。
    
定期删除：隔一段时间抽样检查，检测过期key比列达到多少以后进行删除。

三、使用方案

客户端

Jedis: 最接近Redis原生命令，使用比较简单
letuce: 功能较为完善，比较全面，支持Redis本身的各种特性，如集群、哨兵、队列、发布订阅等。
Redisson: 主要定位于高并发领域，提供了类似队列、bitmap、布隆过滤器、分布式锁等一系列并发功能。

Spring

Spring Data Redis
Spring Cache