这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 16 天
redis是什么
访问速度跟不上，秒杀等，跟不上，如果从内存直接读数据会很快，redis。
热数据存入内存，数据分冷热，热数据，经常被访问到的数据。
redis，服务器重启，内存数据丢失，redis持久化到硬盘上，aof,rdb
读rdb文件，和aof对比，之后有没有没执行的命令，就给执行一下，防止内存中的数据丢失。
redis应用案例
案例 1.连续签到，
签到完，天数+1，判断一下连续吗？
redis的数据结构:string
如果没连续签到，redis就过期了。
原有数值+1 ，设置过期时间
数据结构的良好设计：提高性能，压缩存储
string 二进制安全的数据结构
案例 2.消息通知，
文章更新，推送到es，用户就能搜到。
用list作为消息队列。 有个监听器，监听队列里是否有数据。
list数据结构：
案例 3.计数，
hash数据结构 如果一个用户存那么多信息就太多个key了。可以用一个用户id存key hash结构，存一堆关联数据。
hash的数据结构：
拉链，拉链很长会扩容，增加槽位，开辟新的槽位，rehash过程（面试可能会问），拷贝过程平摊到每次访问之中。
案例4 排行榜，
积分变化，排名实时变更。积分变化之后，改变，并重新排序，
数据结构 zset
数据结构：zset 跳跃表，找的比较快，两次找到7，
案例5 限流
案例6.分布式锁
setnx考察点：只有key没设置过才能重复设置，redis执行时单线程，setnx不一定保证单线程
redis注意事项
大key,热key，如果key很大，字节数大于10kb，元素个数大于5000个，读取成本高，容易导致慢查询，主从复制异常，服务阻塞，无法正常响应请求，可能请求redis超时报错。
消除大key的方法，
1.拆成小key，一个string拆成多个string
2.压缩，压缩后写入redis，
3.如果是集合类结构 hash,list,set,可以拆分或者区分冷热，比如只存前十页数据，后续数据走db
热key没有一个明确的标准，qps超过500就有可能被识别为热key。
解决热key的方法：
1.localcache，相当于redis前一层的缓存。
2.拆分：热key复制写入多份，代价是更新多个key，可能会数据不一致
redis代理的热key承载能力，本质上结合了热key发现，localcache两个功能。
慢查询场景
容易导致redis慢查询的操作：
一次传入过多key，单批次不要超过100个key
zset大部分命令都是logn，大小不要超过5k
缓存穿透和雪崩
穿透：热点数据绕过缓存，直接查询数据库
- 查一个一定不存在的key
- 缓存过期，热点数据批量过期
避免方法：
- 缓存空值，都不存在，在缓存存一个空值
- 博隆过滤器，存合法key
雪崩：大量缓存同时过期
- 缓存空值，随机时间，
- 缓存集群
