这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 11 天
今日学习 Redis
常见的使用目的是缓存 MySQL 中的数据，将从磁盘获取数据变成从内存获取数据。
- 读场景：先尝试去 Redis 读，如果没有再从 SQL 查询，并且同步 Redis
- 写场景：修改 SQL，之后监听 binlog 修改对应的 Redis 缓存
可以使用 RDB + AOF 进行数据持久化，但是只能是一种保险手段
dict 的 Rehash 和 渐进式 Rehash 必考
使用场景：
- 连续签到：必须每天十二点前签到，断签会归零连续签到次数，可以使用 Redis 的过期功能和计数 incr 功能
- 消息队列：使用 Redis 的 List 作为消息队列，List底层的 QuickList 一般面试必考，由一个双向链表和listpack组成
- 对象类型可以用 hash 存储，此时可以使用 Redis 的 Pipeline 减少网络传输，提高多条指令的执行效率
- 排行榜：对大量数据进行排序的操作，使用 ZSet 会比 SQL 快很多
- 限流：对一个请求对应的 key 调用 incr，如果在时间戳范围内超过规定次数则则禁止访问
- 分布式锁：使用 setnx 指令表示抢锁过程，但是要由业务自己释放锁，存在问题：业务超时解锁，执行时间超过锁超时时间；主备切换的问题；Redis 集群脑裂导致多个主节点的问题
使用的注意事项：
- 避免出现“大Key”，如果避免不了要进行拆分和压缩
- 对于“热key”可以设置 Localcache 减小对 Redis服务的请求压力；也可以写入多个 Key（加入随机后缀） 打入不同集群，但是会存在短暂不一致的问题；对 Redis 服务器加一个代理，相当于实现了 Localcache和“热key发现”两个功能
缓存穿透和缓存雪崩：
- 缓存穿透:热点数据查询绕过缓存，直接查询数据库
- 缓存雪崩:大量缓存同时过期
缓存穿透的场景一个是请求者故意请求一定不存在于 Redis 的key，或者同时间大量缓存失效让请求直接打到 DB；对于第一种可以设一个空值进行缓存，下层再查询直接返回空的结果，也可以使用 bloom 过滤器存储合法key
避免缓存雪崩可以采取在原本过期时间上加一个随机值，避免同时失效；也可以将热门数据设置很长的过期时间；还可以使用缓存集群，避免单机故障导致的缓存雪崩。
