这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第14天。青训营的第十七次课程中对Redis的相关知识进行了讲解，下面是我对本次课程内容的一些总结。
为什么要用Redis
- 随着业务量级上升，数据库读写压力越来越大；
- Redis可以将热数据存储在内存中，从而提高系统的吞吐量。
Redis基本原理
- 数据从内存中读写，从而具备较高的吞吐率；
- 所有操作均使用单线程进行排队执行；
- 数据保存到硬盘上，防止重启数据丢失；
Redis应用
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连续签到：用户每日有一次签到的机会，如果断签，连续签到计数归零；使用过期时间字段，使得字段在后天的0点时过期；
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消息通知：使用list作为消息队列，当需要发送消息时将消息发送到list。同时，使用监听器监听list，当消息插入到list即可感知到消息。
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计数：一个用户有多项计数需求，可以通过hash结构存储；
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排行榜：当积分变化时，排名要实时变更；使用
zset数据结构，其由跳表和哈希表所实现，哈希表存储了参与排名的键到排行榜权重的映射，并通过在跳表中查找对应的权重，从而知道具体的排名； -
限流：当请求到来时，对当前时间戳所组成的键进行递增，并当其超过一定值后禁止访问；
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分布式锁：使用setnx实现，其运用了Redis是单线程执行命令的特性实现；
Redis注意事项
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大Key：
- 大Key的危害：有读取成本高、容易造成慢查询、主从复制异常，阻塞服务
- 解决大Key方法：1.将大Key拆分为小Key；2.使用压缩算法对数据进行压缩；3.对于集合类数据结构，可以使用拆分key，或冷热分离（仅存储最常用的N个数据）.
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热Key
- 用户访问一个Key的频率很高，使得Server出现负载突增；
- 解决方案：1.使用本地缓存；2.将一份热Key复制写入多份；3.使用Redis代理
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慢查询
- 传入数据单批次不要超过100个，使得性能下降；
- 避免使用大key
- zset过大时，会导致慢查询；
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缓存穿透
- 热点数据查询绕过缓存，直接查询数据库
- 解决方案：1.使用布隆过滤器，检查对应key是否存在；2.在缓存中存储不存在键对应值为空值；
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缓存雪崩
- 大量缓存同时过期
- 1.将缓存失效时间分散开；2.使用Redis集群；
