絕大部分寫業(yè)務的程序員坪稽，在實際開發(fā)中使用 Redis 的時候力喷，只會 Set Value 和 Get Value 兩個操作弟孟，對 Redis 整體缺乏一個認知样悟。這里對 Redis 常見問題做一個總結窟她，解決大家的知識盲點。
1录肯、為什么使用 Redis
在項目中使用 Redis吊说，主要考慮兩個角度：性能和并發(fā)颁井。如果只是為了分布式鎖這些其他功能，還有其他中間件 Zookpeer 等代替养涮，并非一定要使用 Redis贯吓。
性能：
如下圖所示蜀变，我們在碰到需要執(zhí)行耗時特別久，且結果不頻繁變動的 SQL尊沸，就特別適合將運行結果放入緩存洼专。這樣，后面的請求就去緩存中讀取烟很，使得請求能夠迅速響應雾袱。
特別是在秒殺系統(tǒng)官还，在同一時間望伦，幾乎所有人都在點，都在下單…..執(zhí)行的是同一操作———向數據庫查數據腿箩。
根據交互效果的不同珠移，響應時間沒有固定標準钧惧。在理想狀態(tài)下滑潘，我們的頁面跳轉需要在瞬間解決语卤，對于頁內操作則需要在剎那間解決。
并發(fā)：
如下圖所示钮孵，在大并發(fā)的情況下眼滤，所有的請求直接訪問數據庫诅需，數據庫會出現連接異常。這個時候赵刑，就需要使用 Redis 做一個緩沖操作般此，讓請求先訪問到 Redis，而不是直接訪問數據庫邀桑。
使用 Redis 的常見問題
緩存和數據庫雙寫一致性問題
緩存雪崩問題
緩存擊穿問題
緩存的并發(fā)競爭問題
2壁畸、單線程的 Redis 為什么這么快
這個問題是對 Redis 內部機制的一個考察瓤摧。很多人都不知道 Redis 是單線程工作模型玉吁。
原因主要是以下三點：
純內存操作
單線程操作进副，避免了頻繁的上下文切換
采用了非阻塞 I/O 多路復用機制
仔細說一說 I/O 多路復用機制影斑，打一個比方：小名在 A 城開了一家快餐店店机打，負責同城快餐服務残邀。小明因為資金限制，雇傭了一批配送員芥挣，然后小曲發(fā)現資金不夠了驱闷，只夠買一輛車送快遞。
經營方式一
客戶每下一份訂單空免，小明就讓一個配送員盯著空另，然后讓人開車去送。慢慢的小曲就發(fā)現了這種經營方式存在下述問題：
時間都花在了搶車上了蹋砚，大部分配送員都處在閑置狀態(tài)扼菠，搶到車才能去送摄杂。
隨著下單的增多，配送員也越來越多循榆，小明發(fā)現快遞店里越來越擠，沒辦法雇傭新的配送員了冯痢。
配送員之間的協(xié)調很花時間氮昧。
綜合上述缺點，小明痛定思痛浦楣，提出了經營方式二袖肥。
經營方式二
小明只雇傭一個配送員。當客戶下單振劳，小明按送達地點標注好椎组，依次放在一個地方。最后历恐，讓配送員依次開著車去送寸癌，送好了就回來拿下一個。上述兩種經營方式對比弱贼，很明顯第二種效率更高蒸苇。
在上述比喻中：
每個配送員→每個線程
每個訂單→每個 Socket(I/O 流)
訂單的送達地點→Socket 的不同狀態(tài)
客戶送餐請求→來自客戶端的請求
明曲的經營方式→服務端運行的代碼
一輛車→CPU 的核數
于是有了如下結論：
經營方式一就是傳統(tǒng)的并發(fā)模型，每個 I/O 流(訂單)都有一個新的線程(配送員)管理吮旅。
經營方式二就是 I/O 多路復用溪烤。只有單個線程(一個配送員)，通過跟蹤每個 I/O 流的狀態(tài)(每個配送員的送達地點)庇勃，來管理多個 I/O 流檬嘀。
下面類比到真實的 Redis 線程模型，如圖所示：
Redis-client 在操作的時候责嚷，會產生具有不同事件類型的 Socket鸳兽。在服務端，有一段 I/O 多路復用程序罕拂，將其置入隊列之中揍异。然后，文件事件分派器聂受，依次去隊列中取蒿秦，轉發(fā)到不同的事件處理器中。
3蛋济、Redis 的數據類型及使用場景
一個合格的程序員棍鳖，這五種類型都會用到。
String
最常規(guī)的 set/get 操作，Value 可以是 String 也可以是數字渡处。一般做一些復雜的計數功能的緩存镜悉。
Hash
這里 Value 存放的是結構化的對象，比較方便的就是操作其中的某個字段医瘫。我在做單點登錄的時候侣肄，就是用這種數據結構存儲用戶信息，以 CookieId 作為 Key醇份，設置 30 分鐘為緩存過期時間稼锅，能很好的模擬出類似 Session 的效果。
List
使用 List 的數據結構僚纷，可以做簡單的消息隊列的功能矩距。另外，可以利用 lrange 命令怖竭，做基于 Redis 的分頁功能锥债，性能極佳，用戶體驗好痊臭。
Set
因為 Set 堆放的是一堆不重復值的集合哮肚。所以可以做全局去重的功能。我們的系統(tǒng)一般都是集群部署广匙，使用 JVM 自帶的 Set 比較麻煩允趟。另外，就是利用交集鸦致、并集拼窥、差集等操作，可以計算共同喜好蹋凝，全部的喜好谐岁，自己獨有的喜好等功能感凤。
Sorted Set
Sorted Set 多了一個權重參數 Score，集合中的元素能夠按 Score 進行排列闻葵∏榱洌可以做排行榜應用迄汛，取 TOP N 操作。Sorted Set 可以用來做延時任務骤视。
4鞍爱、Redis 的過期策略和內存淘汰機制
Redis 是否用到家，從這就能看出來专酗。比如你 Redis 只能存 5G 數據睹逃，可是你寫了 10G，那會刪 5G 的數據。怎么刪的沉填，這個問題思考過么疗隶？
正解：Redis 采用的是定期刪除+惰性刪除策略。
為什么不用定時刪除策略
定時刪除翼闹，用一個定時器來負責監(jiān)視 Key斑鼻，過期則自動刪除。雖然內存及時釋放猎荠，但是十分消耗 CPU 資源坚弱。在大并發(fā)請求下，CPU 要將時間應用在處理請求关摇，而不是刪除 Key荒叶，因此沒有采用這一策略。
定期刪除+惰性刪除如何工作
定期刪除拒垃，Redis 默認每個 100ms 檢查停撞，有過期 Key 則刪除。需要說明的是悼瓮，Redis 不是每個 100ms 將所有的 Key 檢查一次戈毒，而是隨機抽取進行檢查。如果只采用定期刪除策略横堡，會導致很多 Key 到時間沒有刪除埋市。于是，惰性刪除派上用場命贴。
采用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了么
不是的道宅，如果定期刪除沒刪除掉 Key。并且你也沒及時去請求 Key胸蛛，也就是說惰性刪除也沒生效污茵。這樣，Redis 的內存會越來越高葬项。那么就應該采用內存淘汰機制泞当。
在 redis.conf 中有一行配置：
# maxmemory-policy volatile-lru
該配置就是配內存淘汰策略的：
noeviction：當內存不足以容納新寫入數據時，新寫入操作會報錯民珍。
allkeys-lru：當內存不足以容納新寫入數據時襟士，在鍵空間中，移除最近最少使用的 Key嚷量。（推薦使用陋桂，目前項目在用這種）(最近最久使用算法)
allkeys-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中蝶溶，隨機移除某個 Key嗜历。（應該也沒人用吧，你不刪最少使用 Key，去隨機刪）
volatile-lru：當內存不足以容納新寫入數據時秸脱，在設置了過期時間的鍵空間中落包，移除最近最少使用的 Key。這種情況一般是把 Redis 既當緩存摊唇，又做持久化存儲的時候才用咐蝇。（不推薦）
volatile-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中巷查，隨機移除某個 Key有序。（依然不推薦）
volatile-ttl：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中岛请，有更早過期時間的 Key 優(yōu)先移除旭寿。（不推薦）
5、Redis 和數據庫雙寫一致性問題
一致性問題還可以再分為最終一致性和強一致性崇败。數據庫和緩存雙寫盅称，就必然會存在不一致的問題。前提是如果對數據有強一致性要求后室，不能放緩存缩膝。我們所做的一切，只能保證最終一致性岸霹。
另外疾层，我們所做的方案從根本上來說，只能降低不一致發(fā)生的概率贡避。因此痛黎，有強一致性要求的數據，不能放緩存刮吧。首先湖饱，采取正確更新策略，先更新數據庫杀捻，再刪緩存琉历。其次，因為可能存在刪除緩存失敗的問題水醋，提供一個補償措施即可，例如利用消息隊列彪置。
6拄踪、如何應對緩存穿透和緩存雪崩問題
這兩個問題，一般中小型傳統(tǒng)軟件企業(yè)很難碰到拳魁。如果有大并發(fā)的項目惶桐，流量有幾百萬左右，這兩個問題一定要深刻考慮。緩存穿透姚糊，即黑客故意去請求緩存中不存在的數據贿衍，導致所有的請求都懟到數據庫上，從而數據庫連接異常救恨。
緩存穿透解決方案：
利用互斥鎖贸辈，緩存失效的時候，先去獲得鎖肠槽，得到鎖了擎淤，再去請求數據庫。沒得到鎖秸仙，則休眠一段時間重試嘴拢。
采用異步更新策略，無論 Key 是否取到值寂纪，都直接返回席吴。Value 值中維護一個緩存失效時間，緩存如果過期捞蛋，異步起一個線程去讀數據庫孝冒，更新緩存。需要做緩存預熱(項目啟動前襟交，先加載緩存)操作迈倍。
提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，比如捣域，利用布隆過濾器啼染，內部維護一系列合法有效的 Key。迅速判斷出焕梅，請求所攜帶的 Key 是否合法有效迹鹅。如果不合法，則直接返回贞言。
緩存雪崩斜棚，即緩存同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求该窗，結果請求都懟到數據庫上弟蚀，從而導致數據庫連接異常。
緩存雪崩解決方案：
給緩存的失效時間酗失，加上一個隨機值义钉，避免集體失效。
使用互斥鎖规肴，但是該方案吞吐量明顯下降了捶闸。
雙緩存夜畴。我們有兩個緩存，緩存 A 和緩存 B删壮。緩存 A 的失效時間為 20 分鐘贪绘，緩存 B 不設失效時間。自己做緩存預熱操作央碟。
然后細分以下幾個小點：從緩存 A 讀數據庫税灌，有則直接返回；A 沒有數據硬耍，直接從 B 讀數據垄琐，直接返回，并且異步啟動一個更新線程经柴，更新線程同時更新緩存 A 和緩存 B狸窘。
7、如何解決 Redis 的并發(fā)競爭 Key 問題
這個問題大致就是坯认，同時有多個子系統(tǒng)去 Set 一個 Key翻擒。這個時候要注意什么呢？大家基本都是推薦用 Redis 事務機制牛哺。
但是我并不推薦使用 Redis 的事務機制陋气。因為我們的生產環(huán)境，基本都是 Redis 集群環(huán)境引润，做了數據分片操作巩趁。你一個事務中有涉及到多個 Key 操作的時候，這多個 Key 不一定都存儲在同一個 redis-server 上淳附。因此议慰，Redis 的事務機制，十分雞肋奴曙。
如果對這個 Key 操作别凹，不要求順序
這種情況下，準備一個分布式鎖洽糟，大家去搶鎖炉菲，搶到鎖就做 set 操作即可，比較簡單坤溃。
如果對這個 Key 操作拍霜，要求順序
假設有一個 key1，系統(tǒng) A 需要將 key1 設置為 valueA薪介，系統(tǒng) B 需要將 key1 設置為 valueB沉御，系統(tǒng) C 需要將 key1 設置為 valueC。
期望按照 key1 的 value 值按照 valueA > valueB > valueC 的順序變化昭灵。這種時候我們在數據寫入數據庫的時候吠裆，需要保存一個時間戳。
假設時間戳如下：
系統(tǒng) A key 1 {valueA 3:00}
系統(tǒng) B key 1 {valueB 3:05}
系統(tǒng) C key 1 {valueC 3:10}
那么烂完，假設系統(tǒng) B 先搶到鎖试疙，將 key1 設置為{valueB 3:05}。接下來系統(tǒng) A 搶到鎖抠蚣，發(fā)現自己的 valueA 的時間戳早于緩存中的時間戳祝旷，那就不做 set 操作了，以此類推嘶窄。其他方法怀跛，比如利用隊列，將 set 方法變成串行訪問也可以柄冲。
8吻谋、總結
Redis 在國內各大公司都能看到其身影，比如我們熟悉的新浪现横，阿里漓拾，騰訊，百度戒祠，美團骇两，小米等。學習 Redis姜盈，這幾方面尤其重要：Redis 客戶端低千、Redis 高級功能、Redis 持久化和開發(fā)運維常用問題探討馏颂、Redis 復制的原理和優(yōu)化策略示血、Redis 分布式解決方案等。
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