一、数据类型
1.1 String
新增、更新
set key value
删除
del key
查询
get key
自增：redis的string类型兼容number，如果存储的是number类型，可以实现INCR自增操作
set num 1
INCR num //2
新增+缓存时间
setex key 60 value //表示60s后过期
1.2 Hash
hash类型适用于存储整份对象的，例如商品属性，用户资料等。
新增
hset name key1 value1 key2 value2
读
读取对象的某个属性
hget name key
读取完整对象
HGETALL name
删除
hdeal name key1 key2
1.3 List
数组类型，按顺序排列的字符串数组，常用于消息队列和最新几条动态获取。它的左边是头，右边是尾巴。
增
list既支持头插，又支持尾插。
lpush name value //头插
rpush name value //尾插
查询
lrange name index1 index2 //访问index1-index2范围内的数据
删除
lpop name //从左边弹出，头删
rpop name //从右边弹出，尾删
1.4 Set
无序的存储多个字符串数据，并且数据不能重复。
增
sadd name value
查询
SMEMBERS name // 获取所有数据
scard name //统计数据个数
删除
srem name value
是否存在
SISMEMBER name value // 1存在，0不存在
1.5 ZSet
Zset在set基础上增加了分数，支持了自动排序
增
zadd name score value
更新
ZINCRBY name score value //在原来基础上增加15分
查询
ZREVRANGE name 0 -1 WITHSCORES // 从高到低列出所有人，带分数
ZREVRANK name value //查询某个值的排名
ZSCORE name value //查询某个值的分数
删除
zrem name value
二、跳表
跳表是ZSet获取排名范围的数据结构。
2.1 结构
跳表的示例如下所示，第0层存储所有数据的分数，按照从小到大顺序排列，数据结构是双向链表，支持从前到后，也支持从后到前查询。从上往下看，除了第0层其它都是是索引层，它们的结构是单向链表。
第 2 层： 1 -----------------> 7
第 1 层： 1 -------> 4 ------> 7
第 0 层： 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 7
2.2 查询
所有层中分数相同的节点地址是同一个，所以支持直接跳转查询。如果某层找到数据后，无需下一层查找。
案例1：查询5
从顶层第2层开始，1<5<7；来到第1层，继续从1开始遍历，发现4<5<7；来到第0层，直接从4开始往后遍历发现了分数5。
案例2：查询4
从顶层第2层开始，1<4<7；来到第1层，继续从1开始遍历，发现4成功返回。
2.3 新增
第 2 层： 1 -----------------> 7
第 1 层： 1 -------> 4 ------> 7
第 0 层： 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 7
案例1：插入数据6
- 首先从第2层一直找到第0层插入的位置，分别是1，4，5
- 抽签决定6出现在第几层，如果抽到第2层，则该层到第0层都需要插入6
第 2 层： 1 --------6---------> 7
第 1 层： 1 ----> 4 ----6----> 7
第 0 层： 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 6 -> 7
- 如果抽到第0层，按照规则，它已经是最底层，只需插入到当前层即可。
第 2 层： 1 -----------------> 7
第 1 层： 1 -------> 4 ------> 7
第 0 层： 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 6 -> 7
2.4 ZSet
zset有两个数据结构，1个存储数据成员到分数的映射表，另一个就是跳表，专门存储分数。需要获取某个数据的分数时，直接找映射表获取，如果找数据的排名，或者区间范围，则需要走跳表。
三、布隆过滤器
布隆过滤器用来判断是否存在某个事物，如果判断不存在，则一定不存在，如果存在，则事物是可能存在。常用于缓存穿透的解决。
3.1 原理介绍
它在redis中是一个个排列的格子，每个格子有自己的id,格子里面的值初始化全是0。一个商品在创建完成后通过哈希算法计算它所属的格子，然后给格子的赋值为1，所有的商品共用同一份key。
1. 初始化
| 格子 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
2. 商品1创建
商品1通过哈希计算命中格子1和4
| 格子 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 值 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
3. 商品2创建
商品2通过哈希计算命中格子4和6
| 格子 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 值 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
4. 查询
-
商品3在查询时，先走redis的布隆过滤器，命中2和3，发现1个0，直接判断它不存在，直接走mysql查询。
-
商品4在查询时，命中1和6，发现都是1，此时说明可能存在，先走redis查询，如果没有再走mysql查询。
四、过期淘汰
4.1 过期
redis中存储的数据几乎都会设置有效时间，时间到期后，redis不会全量的扫描所有的数据去清理数据，通常是如下两种
- 下次有人来
GET这个 key，发现过期了，当场删掉，返回空。一直没人读，它就先留在内存里。 - 隔一小段时间，从设了过期的 key 里抽一批来查，到期的删掉。
所以，如果一大批key在同一个时间点过期时，会导致请求一起打到数据库上，这种行为称为雪崩。因此过期时间要加一点随机数，让它们的过期时间错开。
4.2 内存淘汰
redis把数据存储到内存，但如果超过了内存上限，会触发淘汰机制。
1.noeviction
默认策略，内存超出后，不会删除已有的数据，后续写入的直接报错
2.allkeys-lru
所有 key 里，扔掉最久没被访问的，最常见的策略。它并不是把所有的数据key列一个清单，标记它们多久没被使用了，而是随机的抽查一部分key，丢掉最近没有被使用的key。
4.3 redis内存溢出排查
- 判断内存是否满+溢出策略是什么
- 查找大key并分析内存占用
redis-cli --bigkeys
redis-cli MEMORY USAGE user:3
3.TTL 是 -1，说明没设过期，会一直占着。大 key 不要了就 UNLINK，不要用 DEL。如果是很多小key没有设置过期，则补充过期时间，策略调整成allkeys-lru。
五、缓存三大问题
5.1 穿透
用户使用随机的id去查询不存在的数据，导致请求一直查询数据库。
解决方案
-
空值缓存：请求的id如果redis没有，数据库也不存在时，添加redis的空值缓存30s，后续相同的id在短时间请求时，直接输出空缓存即可
-
布隆过滤器：适用于高并发场景，如果过滤器查询是0，直接返回空，如果是1，继续查询数据库，如果数据库没有，则添加redis的30s空值缓存。
5.2 击穿
热点key在过期的瞬间，大批量的请求打到数据库，然后又一起重建缓存。
解决方案
加锁重建：所有的请求到redis时，发现没有缓存，只有1个线程能抢到锁，然后去mysql中读取到数据，写回缓存。其它线程在java中设置休眠时间等待，后面再去读取redis的缓存即可
SET lock:product:1 1 NX EX 10
5.3 雪崩
大批量的key在同一时间瞬间失效，导致大量的请求打到数据库上。
解决方案
所有的key过期时间添加一段随机数，例如原始是60s过期，可以加1-10s的随机数。如果是redis服务挂了，则需要备份主从redis机器，主机器挂了，从机器作为备用的缓存。
六、大key与热点key
6.1 大key
大key是指数据在redis中值太大，例如字符串太长，list数据存储数据量过大，一次读取或者删除都会阻塞redis（redis是单线程）。
解决方案
- 大key可以进行拆分，例如大字符串可以拆成约定的多个字符串，大list拆分成多个list，当然也可以拆分成hash数据，比较灵活。
- 删除大key用unlink，而不是del直接删除，unlink适用于所有数据的删除，它是让key失效，等一会后台线程再去删除。
6.2 热点key
热点key问题指，这个key访问量过大，所有的请求都访问这个key，导致redis服务器很容易崩。
解决方案
- 在本地短期缓存热点key，这样大部分请求都不会走redis
- 设置集群，把热点key拆分成多个key1,key2，然后每个机器承担一部分压力即可
七、缓存一致性
- 数据读取时，先走缓存，缓存没有，再走数据库，然后再添加缓存。
- 数据变更时，先删除缓存，删除失败，就把这个任务放到消息队列，不能阻塞用户操作，等待消息队列删除。
