redis的运行维护
一、什么时候使用redis ?
使用redis主要从两个角度去考虑：性能和并发。
1、性能：再碰到需要执行耗时非常久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
2、并发：①在大并发的情况下，所有请求直接访问数据库，数据库就会出现连接异常。
②使用redis做一个缓冲操作，处理能力提高，并且数据库压力减小
二、redis的缺点
1、缓存和数据库双写一致性问题
2、缓存雪崩问题
3、缓存击穿问题
4、缓存的并发竞争问题
三、redis为什么这么快？
1、纯内存操作
2、单线程操作，避免了频繁的上下文切换
3、采用了非阻塞I/O多路复用机制
四、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
1、String
通过set/get操作，Value可以是String也可以是数字，一般做一些复杂的计数功能的缓存。
2、Hash
这里Value存放的是结构化对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。
3、List
使用list的结构数据，可以做简单的消息队列功能，还有一个就是可以利用lrange命令，做基于Redis的分页功能，性能极佳。
4、Set
Set堆放的是一堆不重复值的集合，所以可以做全局去重功能，但是代码里可以利用set集合的交集、并集、差集等操作，不必再起一个公共服务。
5、Sorted Set
Sorted Set多了一个全重参数Score，集合中的元素能够按Score进行排序。
可以做排行耪应用，取TOP N操作。Sorted Set可以用来做延时任务，最后一个应用就可以做范围查找
五、Redis的过期策略以及内存淘汰机制
例子：①redis如果只能存5G数据，可是你写了10G，会如何删除多余的5G数据
②数据设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高
答案：Redis采用的是定期删除+惰性删除策略
问：为什么不用定时删除策略
答：定时删除，用一个定时器来负责监视Key,过期自动删除，虽然内存及时释放，但十分消耗CPU资源。在大并发情况下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除Key
问：定期删除+惰性删除是如何工作的
答：定期删除，Redis默认每个100ms随机抽取进行检查，发现过期key则删除
惰性删除，在你获取某个key时，Redis会检查一下，这个key如果超过了设置的过期时间，那么就会删除。
问：当定期删除和惰性删除都没删除掉的key，这样redis的内存会越来越高时，怎么办
答：redis.conf有一行配置：#maxmemory-policy volatile-lru，该配置就是配内存淘汰策略的。
noeviction：当内存不足以容纳新写入的数据时，新写入操作会报错
allkeys-lru：当内存不足以容纳写入数据时，移除最近最少使用的key
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，随机移除某个key
volatile-lru：当内存不足一容纳新数据时，在设置了过期时间的库中，删除最近最少使用的key
volatile-random：当内存不足以容纳新数据时，在设置了过期时间的库中，删除最近最少使用的key
volatile-ttl：当内存不足以容纳新数据时，在设置了过期时间的库中，有更早过期时间的key优先移除
六、Redis和数据库的双写一致性问题
1、访问时优先访问缓存，再缓存没有的情况下再去数据库读写。（可能存在去访问数据库时缓存又有了）
2、删除key时，先更新数据库，在删除缓存。（可能存在删除key失败的问题）
答：如果对数据有强一致性的要求，不能放缓存
七、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
注：中小型传统软件企业很难碰到这个问题，如果有大并发的项目，这两个问题一定要深刻考虑
1、缓存穿透：即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都传到数据库上，从而导致数据库连接异常。
缓存穿透解决方案：
①、利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库，没得到锁，则休眠一段时间重试。
②、采用异步更新策略，无论Key是否取到值，都直接返回。 Value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
③、 Value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
2、缓存雪崩：即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一拨请求，导致请求都到了数据库上，从而导致数据库连接异常。
①、 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
②、使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
③、双缓存。我们有两个缓存，缓存 A 和缓存 B。缓存 A 的失效时间为 20 分钟，缓存 B 不设失效时间。自己做缓存预热操作。
(注： 从缓存 A 读数据库，有则直接返回；A 没有数据，直接从 B 读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程，更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B。)
八、如何解决Redis的并发竞争Key问题
1、没做分片就用Redis的事务机制
2、做过分片的集群，有两种方案，①、准备一个分布式锁，大家去枪锁，强到就去做set操作。
②、数据库写入数据时，保存一个时间戳。
③、利用队列，将set方法变成串行访问。
