简介

• key-value存储系统
• NoSQL数据库
• 基于内存，读写性能很高，简单的数据单机 qps 5w - 10w（解决用户信息读取 / 是否登录的判断极其频繁 的问题）

可实现共享存储，同样地可使用下面的方法来实现

• mysql
• 文件服务器ceph

指令

见csdn

用法

导入相关库

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <version>2.7.13</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.session/spring-session-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.session/spring-session-data-redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
</dependency>

版本最好与springboot版本相一致

修改application.yaml

spring:
    session:
        timeout: 86400(单位分钟，默认两个月)
        #从redis中读写session
        store-type: redis（默认为none）
    redis:
        port: 6379
        host: localhost
        database: 0

数据结构

String 字符串类型： name: "iceice"

List 列表：names: ["iceice", "iceiceice", "iceice"]

Set 集合：names: ["iceice", "iceiceice"]（值不能重复）

Hash 哈希：nameAge: { "ice": 1, "iceiceice": 2 }

Zset 集合：names: { ice - 9, iceice - 12 }（适合做排行榜）

bloomfilter（布隆过滤器，主要从大量的数据中快速过滤值，比如邮件黑名单拦截）

geo（计算地理位置）

hyperloglog（pv / uv）

pub / sub（发布订阅，类似消息队列）

BitMap （1001010101010101010101010101）

Java实现

Spring Data Redis

• spring data：通用数据访问框架，具有增删改查的接口，上面引入过配置了

  //使用默认jdk序列化器，可能会乱码
  @Resorse
  private RedisTemplate redisTemplate;
  //String的序列化器，不会出现乱码问题
  @Resorce
  private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
  //opsForValue代表操作字符串，其他数据结构的使用类似
  ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
  //设置redis，value可以为数字、字符串等等等
  valueOperations.set("key","value");
  //查找
  Object value = valueOperations.get("key");
  //删除
  redisTemplate.delete("key");

  默认的redisTemplate会出现乱码而stringRedisTemplate只能写字符串，所以最好自定义

  @Configuration
  public class RedisTemplateConfig {
  
  @Bean
  public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
      RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
      redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
      redisTemplate.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
      return redisTemplate;
  }
  }

设计缓存

不同用户缓存不同
systemId:moduleId:func:options（不要和别人冲突）
mobile:user:recommed:userId（可以使用String.format()方法）
redis 内存有限，记得设置过期时间

zset

1. 用法：看这篇csdn
2. 数据结构：
   • 跳跃表
     多级索引，即每个几个数链接一下，不这样的话要一个一个访问，这样的话能够一次访问多个。时间复杂度位log（n）
   • 压缩列表：
   • 为啥不用二叉树或者红黑树？为了范围查找更加方便，且实现简单
   • 为啥不用b+树？mysql为啥不用跳表？
     这个问题在于 Redis是直接操作内存的并不需要磁盘io而MySQL需要去读取io，所以mysql要使用b+树的方式减少磁盘io，B+树的原理是 叶子节点存储数据，非叶子节点存储索引，每次读取磁盘页时就会读取一整个节点,每个叶子节点还有指向前后节点的指针，为的是最大限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之一
     而Redis是 内存中读取数据，不涉及IO，因此使用了跳表，跳表明显是更快更简单的方式。

面试题

1. 缓存穿透：查不存在的数据，穿透了redis到数据库
   • 缓存空数据（可能数据不一致）
   • 布隆过滤器（缓存预热时添加数据）
2. 缓存击穿：某个key过期了，一瞬间大量请求到数据库
   • 互斥锁
   • 热点key不设置过期时间
   • 逻辑过期
3. 缓存雪崩：大量key同时失效
   • 给不同key设置过期时间
   • 集群模式
   • 降级限流策略
   • 添加多级缓存
4. 双写一致性
   • 延迟双删（主从节点，所以延时），但是延时时间不好说，bad
   • redisson加锁。读写锁保证强一致性
   • MQ实现，更新数据库之后通知更新缓存，允许短暂的不一致
5. 持久化
   • RDB，把数据写入磁盘中
   • AOF，记录所有的写操作
6. 过期策略
   • 惰性检查，用到的时候看有没有过期
   • 定期检查
7. 实现
   • setnx
8. 主从数据不一致
   举例：A请求主节点M拿锁，M拿到锁，向从节点同步数据时挂了，S1变为M1，B请求M1拿锁又成功了。（Wait能够增强一致性但是不能解决）
   • Redission锁不能解决，但他提供的RedLock可解决，但性能太低了，一般不用。
9. 为啥这么快？
   • 减少上下文切换
   • 基于内存
   • IO多路复用
     用户空间<-1->内核空间<-2->硬件
     1. 阻塞型IO：1、2阶段都得等
     2. 非阻塞型IO：1通过轮询（可能空转），2还是阻塞
     3. IO多路复用：单线程监听多个socket，1阻塞，2是等socket主动告诉你准备好了，你再去拿数据。
        • poll与select只告诉用户有socket可读可写，需要全部便利一遍
        • epoll告诉用户是哪一个socket可读可写