为什么要用缓存
利人利己：在读多写少场景，缓存能减少自身 CPU 和 I/O 资源，同时让上游更快看到结果，还减少依赖方的调用次数。
当然，缓存也增加了开发成本，还可能泄密（一般存储结果数据，成为重点攻击对象）。
四个经典问题
缓存穿透
缓存击穿
缓存雪崩
数据一致性
如何选择缓存
对比Redis和Memcache
Redis使用规范
键值设计
Key名设计
【建议】可读性和可管理性
以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id
trade:order:1
【建议】简洁性
保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：
user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}:fr:m:{mid}
【强制】不要包含特殊字符
反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符
Value设计
【强制】拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)
在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素。
如果出现下面两种情况，我们会认为它是bigkey。
- 字符串类型：它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey。
- 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。
一般来说，string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。
反例：一个包含200万个元素的list。
非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞）
bigkey的危害：
- 导致redis阻塞
- 网络拥塞
bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB，客户端每秒访问量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey可能会对其他实例也造成影响，其后果不堪设想。
- 过期删除
有个bigkey，它安分守己（只执行简单的命令，例如hget、lpop、zscore等），但它设置了过期时间，当它过期后，会被删除，如果没有使用Redis 4.0的过期异步删除(lazyfree-lazy-expire yes)，就会存在阻塞Redis的可能性。
bigkey的产生：
一般来说，bigkey的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的，来看几个例子：
- 社交类：粉丝列表，如果某些明星或者大v不精心设计下，必是bigkey。
- 统计类：例如按天存储某项功能或者网站的用户集合，除非没几个人用，否则必是bigkey。
- 缓存类：将数据从数据库load出来序列化放到Redis里，这个方式非常常用，但有两个地方需要注意，第一，是不是有必要把所有字段都缓存；第二，有没有相关关联的数据，有的同学为了图方便把相关数据都存一个key下，产生bigkey。
如何优化bigkey
- 拆
big list： list1、list2、...listN
big hash：可以讲数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成200个key，每个key下面存放5000个用户数据
- 如果bigkey不可避免，也尽量不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要hmget，而不是hgetall)，删除也是一样，尽量使用优雅的方式来处理。
【推荐】选择适合的数据类型
例如：实体类型(要合理控制和使用数据结构，但也要注意节省内存和性能之间的平衡)
反例：
set user:1:name tom
set user:1:age 19
set user:1:favor football
正例:
hmset user:1 name tom age 19 favor football
【推荐】控制key的生命周期，redis不是垃圾桶
建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)。
命令使用
【推荐】O(N)命令关注N的数量
例如hgetall、lrange、smembers、zrange、sinter等并非不能使用，但是需要明确N的值。有遍历的需求可以使用hscan、sscan、zscan代替。
【推荐】禁用命令
禁止线上使用keys、flushall、flushdb等，通过redis的rename机制禁掉命令，或者使用scan的方式渐进式处理。
【推荐】合理使用select
redis的多数据库较弱，使用数字进行区分，很多客户端支持较差，同时多业务用多数据库实际还是单线程处理，会有干扰。
【推荐】使用批量操作提高效率
原生命令：例如mget、mset。
非原生命令：可以使用pipeline提高效率。
但要注意控制一次批量操作的元素个数(例如500以内，实际也和元素字节数有关)。
注意两者不同：
1. 原生命令是原子操作，pipeline是非原子操作。
2. pipeline可以打包不同的命令，原生命令做不到
3. pipeline需要客户端和服务端同时支持。
【建议】Redis事务功能较弱，不建议过多使用，可以用lua替代
客户端使用
【推荐】避免多个应用使用一个Redis实例
正例：不相干的业务拆分，公共数据做服务化。
