Redis
什么是Redis？？？
Redis的全称是 远程字典服务（Remote dictionary server ），Redis是一个开源的，使用C语言的编写的，支持网络交互的，可基于内存
也可持久化的key-value数据库（不仅仅是一个数据库）
为什么要使用Redis???
1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快（纯内存）; 数据存在内存中，数据结构用HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。
2.redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间（避免线程切换和竞态消耗）。
3.redis使用IO多路复用技术（IO multiplexing, 解决对多个I/O监听时,一个I/O阻塞影响其他I/O的问题），可以处理并发的连接（非阻塞IO）。
1.先安装好Redis（网上有详细教程）
2.启动Redis服务（建议使用后台启动Redis）
五大基本结构
String（字符串是我们最常用的数据结构）
注意使用双引号赋值时可以有空格，但必须在双引号里面，不然会报错
Hash（哈希散列）
List
Set（跟List集合类似，但Set集合中的所有元素都是唯一的，不重复）
所以使用Set集合可实现共同好友，共同关注等需求。
zSet（有序集合）
顾名思义，Redis zset（有序集合）中的成员是有序排列的，它和 set 集合的相同之处在于，集合中的每一个成员都是字符串类型，并且不允许重复；而它们最大区别是，
有序集合是有序的，set 是无序的，这是因为有序集合中每个成员都会关联一个 double（双精度浮点数）类型的 score (分数值)，Redis 正是通过 score 实现了对集合成员的排序。
zset 是 Redis 常用数据类型之一，它适用于排行榜类型的业务场景，比如 QQ 音乐排行榜、用户贡献榜等。在音乐排行榜单中，我们可以将歌曲的点击次数作为 score 值，把歌曲的名字作为 value 值，通过对 score 排序就可以得出歌曲“热度榜单”。
二 大特殊结构
1.Geospatial（地理位置 ）：（经纬度查询）
可用于实现附近位置，摇一摇等功能。
2.HyperLogLogs（基数统计）
这个结构可以非常省内存的去统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV、在线用户数，共同好友数等。
3.Bitmaps(位图)
统计用户信息，活跃，不活跃！ 登录，未登录！ 打卡，不打卡！ 两个状态的，都可以使用 Bitmaps！
三 事务
事务的四个基本元素（跟MySQL数据库的事务类似）
1.原子性：要么都成功，要不都失败，在Redis中单条命令保证原子性，但是事务不能保证原子性
2.一致性：事务必须是一个状态到另一个状态，没有中间状态。
3.隔离性：一个事务的执行不能被另一个事务干扰，即事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务不能互相干扰。
但在Redis中，事务没有隔离级别的概念，因为Redis是单线程的。
4.持久性：事务一旦提交，数据库里的数据将保持不变，不受任何其他因素的干扰。
1.开启事务
说明在Redis数据库中，不保证事务的原子性。
单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。
事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。
乐观锁和悲观锁的区别？？？
悲观锁：认为什么时候都会出现问题，所以一直监视着，没有执行当前步骤完成前，不会让任何线程执行，十分浪费性能！！现在一般很少用。
乐观锁：认为什么时候都不会出新问题，所以只有在更新数据的时候去判断一下，判断在此期间是否有人修改过被监视的这个数据，没有的话正常执行事务，反之之心失败。
多个线程操控
如果多个线程操控事务执行失败，该怎么办？？？
四 SpringBoot 整合 Redis
1.创建好SpringBoot项目，导入所需要的依赖
2.在application.yaml文件中配置好所需要的信息
五 发布订阅功能
Redis 发布订阅（pub/sub）是一个消息通信模式：发送者发送消息，订阅者接受消息
客户端订阅一个频道
服务端向一个频道（所有频道）发送消息
订阅该频道的所有客户端将收到消息
六 持久化技术
RDB（Redis DataBase）：也叫快照方式，将某一时刻的内存数据，以二进制的形式写入磁盘
AOF（Append Only File）：文件追加方式，记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。
RDB和AOF混合方式：Redis 4.0 之后新增的⽅式，混合持久化是结合了 RDB 和 AOF 的优点，在写⼊的时候，先把当前的数据以RDB 的形式写⼊⽂件的开头，
再将后续的操作命令以 AOF 的格式存⼊⽂件，这样既能保证 Redis 重启时的速度，⼜能简单数据丢失的⻛险。
RDB提供了三种机制：save、bgsave、自动化
执行完成时候如果存在老的RDB文件，就把新的替代掉旧的。我们的客户端可能都是几万或者是几十万，这种方式显然不可取。
具体操作是Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短。基本上 Redis 内部所有的RDB操作都是采用 bgsave 命令。
3、自动触发
自动触发是由我们的配置文件来完成的。在redis.conf配置文件中，里面有如下配置，我们可以去设置：
AOF文件实现原理
AOF也提供了三种机制
AOF和RDB的优缺点？？？
RDB是Redis默认的持久化方式
AOF
如何选择AOF和RDB
主从复制+哨兵模式
主从复制：是指将一台主机上的数据复制到另一台主机上，前者称为主机（master），后者称为从机（slave）。
在这个过程中，只有 master 主机可执行写命令，其他 salve 从机只能只能执行读命令，这种读写分离的模式可以大大减轻 Redis 主机的数据读取压力，
从而提高了Redis 的效率，并同时提供了多个数据备份。主从模式是搭建 Redis Cluster 集群最简单的一种方式。
哨兵（Sentinel）模式：当一台服务器出现故障时，会有一台服务器成为新的主机，这就是哨兵模式。
第一：哨兵节点会以每秒一次的频率对每个 Redis 节点发送PING命令，并通过 Redis 节点的回复来判断其运行状态。
第二：当哨兵监测到主服务器发生故障时，会自动在从节点中选择一台将机器，并其提升为主服务器，
然后使用 PubSub 发布订阅模式，通知其他的从节点，修改配置文件，跟随新的主服务器。
Redis分布式锁
分布式锁并非是 Redis 独有，比如 MySQL 关系型数据库，以及 Zookeeper 分布式服务应用，它们都实现分布式锁，只不过 Redis 是基于缓存实现的。
Redis 分布式锁有很对应用场景，举个简单的例子，比如春运时，您需要在 12306 上抢购回家火车票，但 Redis 数据库中只剩一张票了，
此时有多个用户来预订购买，那么这张票会被谁抢走呢？Redis 服务器又是如何处理这种情景的呢？在这个过程中就需要使用分布式锁。
Redis 分布式锁主要有以下特点：
第一：互斥性是分布式锁的重要特点，在任意时刻，只有一个线程能够持有锁；
第二：锁的超时时间，一个线程在持锁期间挂掉了而没主动释放锁，此时通过超时时间来保证该线程在超时后可以释放锁，这样其他线程才可以继续获取锁；
第三：加锁和解锁必须是由同一个线程来设置；
第四：Redis 是缓存型数据库，拥有很高的性能，因此加锁和释放锁开销较小，并且能够很轻易地实现分布式锁。
注意：一个线程代表一个客户端
缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩
缓存穿透是指当用户查询某个数据时，Redis 中不存在该数据，也就是缓存没有命中，此时查询请求就会转向持久层数据库 MySQL，结果发现 MySQL 中也不存在该数据，
MySQL 只能返回一个空对象，代表此次查询失败。如果这种类请求非常多，或者用户利用这种请求进行恶意攻击，就会给 MySQL 数据库造成很大压力，甚至于崩溃，这种现象就叫缓存穿透。
解决方案：
1.缓存空对象。当 MySQL 返回空对象时， Redis 将该对象缓存起来，同时为其设置一个过期时间。当用户再次发起相同请求时，就会从缓存中拿到一个空对象，
用户的请求被阻断在了缓存层，从而保护了后端数据库，但是这种做法也存在一些问题，虽然请求进不了 MSQL，但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。
2.使用布隆过滤器。利用一种概率型数据结构，快速的判断某个key是否存在。如果不存在及直接返return，存在时才会去查询缓存和数据库。
首先将用户可能会访问的热点数据存储在布隆过滤器中（也称缓存预热），当有一个用户请求到来时会先经过布隆过滤器，如果请求的数据，布隆过滤器中不存在，
那么该请求将直接被拒绝，否则将继续执行查询。相较于第一种方法，用布隆过滤器方法更为高效、实用。
缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在，但是后端数据库却存在，这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。比如一个热点数据 key，
它无时无刻都在接受大量的并发访问，如果某一时刻这个 key 突然失效了，就致使大量的并发请求进入后端数据库，导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。
有两种解决方案
第一种就是修改过期时间，比如设置热点时间永不过期
第二种就是使用分布式锁，重新设计缓存的使用方式
上锁：当我们通过 key 去查询数据时，首先查询缓存，如果没有，就通过分布式锁进行加锁，第一个获取锁的进程进入后端数据库查询，并将查询结果缓到Redis 中。
解锁：当其他进程发现锁被某个进程占用时，就进入等待状态，直至解锁后，其余进程再依次访问被缓存的 key。
缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时过期，而此时数据访问量又非常大，从而导致后端数据库压力突然暴增，甚至会挂掉，这种现象被称为缓存雪崩。
它和缓存击穿不同，缓存击穿是在并发量特别大时，某一个热点 key 突然过期，而缓存雪崩则是大量的 key 同时过期，因此它们根本不是一个量级。
解决方案：
缓存雪崩和缓存击穿有相似之处，所以也可以（第一种）采用热点数据永不过期的方法，来减少大批量的 key 同时过期。
再者就是为（第二种） key 设置随机过期时间，避免 key 集中过期。
