缓存服务器梳理(二)
1.为什么要用缓存
内存在整个计算机系统来说也就是一个缓存，CPU操作内存速度很快；因为操作数据的时候，先从硬盘中取出数据放到内存中，然后CPU操作数据
缓存：提升访问效率，将一些频繁访问地放在缓存里面
常见的缓存：
Ehcache:继承在应用服务器里面内，很好集成，方便简易；容量小
Mem cache：存储类型很单一，就是字符串
Redis:存储类型丰富，性能非常高，可靠性高
Redis持久化
有两种方式：一种是快照，一种是AOF
快照（一般不会用）：持久化到磁盘
我们在redis.conf文件中可以找到对应的配置
300 10：300s以内，有10个key发生改变，会持久化到磁盘
以此类推
优点：
会把所有的数据持久化到磁盘
缺点：
效率低，影响性能和数据的浪费
如果要禁用的话直接把save禁止掉
AOF(append only file)
只是把改变的添加到某一个磁盘里面，当下次Redis启动的时候就加载这些改动的部分
AOF也有三种模式，一般我们会用第二种模式
- appendfsync always:只要添加一条就放到磁盘里面，效率低（一般不用）
- appendfsync everysec：每秒中有多少改变都写到磁盘(就算Redis挂了，有些数据丢失，影响不会那么大)
- appendfsync no：多久同步一次，不是我们控制的，完全依赖于操作系统，Redis（一般不用）
AOF和快照模式的比较
存储结构:
内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。
比较：
1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。
2、aof比rdb更安全也更大
3、快照性能比aof好
4、如果两个都配了优先加载AOF。
Redis内存
Redis是一个内存数据库
Redis的容量依赖于内存的大小
Redis可以自己设定内存大小
如果我们自己设了内存大小的话，同时要设置内存策略；
Redis默认使用的是LRU算法
LRU算法：
长时间不用的数据（key），会从Redis中删除
Redis集群出现之前如果实现高可用：
主从复制，主服务器要什么改变都复制到从服务器
缺点：
数据量会非常大，每一个从服务器数据量和主服务器一样
3.0以后Redis有了集群的解决方案。
Redis Cluster分区实现原理
槽（slot）概念
Redis Cluster中有一个16384长度的槽的概念，他们的编号为0、1、2、3……16382、16383。这个槽是一个虚拟的槽，并不是真正存在的。正常工作的时候，Redis Cluster中的每个Master节点都会负责一部分的槽，当有某个key被映射到某个Master负责的槽，那么这个Master负责为这个key提供服务，至于哪个Master节点负责哪个槽，这是可以由用户指定的，也可以在初始化的时候自动生成（redis-trib.rb脚本）。
这里值得一提的是，在Redis Cluster中，只有Master才拥有槽的所有权，如果是某个Master的slave，这个slave只负责槽的使用，但是没有所有权。
这张图的意思是：比如我们有一个客户端请求了某个key发现不在某个节点上，该节点会找到这个key所在的节点，然后返回给客户端，让客户端重新发起请求。
Redis的线程模型
Redis是单线程，单进程的程序。一个指令来了，先放进队列里面，先进先出；为什么单线程还这么快，因为是运行在内存里面，CPU操作内存速度是非常快的
缓存穿透问题
缓存穿透在有些地方也称为“击穿”。很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。
这其实是一种误解。真正的缓存穿透应该是这样的：
在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作，从而导致巨大冲击和压力。
可以通过下面的几种常用方式来避免缓存传统问题：
（1）缓存空对象
对查询结果为空的对象也进行缓存，如果是集合，可以缓存一个空的集合（非null），如果是缓存单个对象，可以通过字段标识来区分。这样避免请求穿透到后端数据库。
同时，也需要保证缓存数据的时效性。这种方式实现起来成本较低，比较适合命中不高，但可能被频繁更新的数据。
（2）单独过滤处理
对所有可能对应数据为空的key进行统一的存放，并在请求前做拦截，这样避免请求穿透到后端数据库。这种方式实现起来相对复杂，比较适合命中不高，但是更新不频繁的数据。
