缓存应用架构：
常见流程如：
4 穿透存储层
5 回种
7 熔断
memcache和redis的区别
memcache：代码层次类似hash
支持简单数据类型
不支持数据结构化存储
不支持主从
不支持分片
redis:
数据类型丰富
支持数据磁盘持久化存储
支持主从
支持分片
为什么redis能这么快
10W+QPS qps即query per second 每秒内查询次数
完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高
数据结构简单，对数据操作也简单
采用单线程，单线程也能处理高并发请求，想多核也可启动多实例
使用多路I/O复用模型，非阻塞IO
多路I/O复用模型
FD：file descriptor ，文件描述符
一个打开的文件通过唯一的描述符进行引用，该描述符是打开文件的元数据到文件本身的映射
传统的阻塞I/O模型
Redis采用的I/O多路复用函数：epoll,kqueue(mac),evport(linux),select
因地制宜
优先选择时间复杂度为O(1)的I/O多路复用函数作为底层实现
以时间复杂度为o(n)的select作为保底
基于react设计模式监听I/O事件
Redis的数据类型
供用户使用的数据类型
1.String：最基本的数据类型，二级制安全 k-v键值对 值512M
set name "redis"
get name
2.Hash：String元素组成的字典，适合用于存储对象
hash映射表
hmset lilei name "lilei" age 26 title "senior"
hget lilei age
3.List：列表，按照String元素插入顺序排序
lpush mylist aaa
lpush mylist bbb
lpush mylsit ccc
lrange mylist 0 10
4.Set：String元素组成的无序集合，通过哈希表实现，不允许重复
sadd myset 111
sadd myset 222
smembers myset
5.Sorted Set：通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
zadd myzset 3 adb
zadd myzset 1 abd
zadd myzset 2 abb
zrangebyscore myzset 0 10
6.用于计数的HyperLogLog，用于支持存储地理位置信息的Geo
底层数据类型基础
1.简单动态字符串
2.链表
3.字典
4.跳跃表
5.整数集合
6.压缩列表
7.对象
从海量key里查询出某一固定前缀的key
留意细节
摸清数据规模，即问清楚边界
使用keys对线上的业务的影响
KEYS pattern:查找所有符合给定模式pattern的key
KEYS指令一次性返回所有匹配的key
键的数量过大会使服务卡顿
SCAN cursor pattern count(推荐)
基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代
以0作为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标0完成一次遍历
不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询
一次返回的数量不可控，只能是大概率符合count参数
scan 0 match k1* count 10
如何通过redis实现分布式锁
控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁的实现
分布式锁需要解决的问题
互斥性
安全性
死锁
容错
SETNX key value :如果key不存在，则创建并赋值
时间复杂度o(1)
setnx locknx test
如何解决SETNX长期有效的问题
EXPIRE key seconds
设置key的生存时间，当key过期时（生存时间为0），会被自动删除
缺点：原子性不能满足
expire locknx 2
setnx locknx task
SET key value seconds miliseconds NX|XX
EX second:设置键的过期时间为second秒
PX millisecond:设置键的过期时间为millisecond毫秒
NX:只在键不存在时，才对键进行设置操作
XX:只在键已经存在时，才对键进行设置操作
SET操作成功完成时，返回ok，否则返回nil
大量的key同时过期的注意事项
集中过期，由于清除大量的key很耗时，会出现短暂的卡顿现象
解决方案：在设置key的过期时间的时候，给每个key加上随机值
如何使用redis做异步队列
1.使用List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息
缺点：没有等待队列里有值就直接消费
弥补：可以通过在应用层引入sleep机制去调用LPOP重试
blpop testlist 30
rpush testlist aaa
2.pub/sub:主题订阅者模式
发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接受消息
订阅者可以订阅任意数量的频道
subscribe myTopic
publis myTopic "hao nan ya"
pub/sub的缺点
消息的发布时无状态的，无法保证可达
RDB持久化
一、RDB(快照)持久化：保存某个时间点的全量数据快照
SAVE:阻塞Redis的服务器进程，直到RDB文件被创建完毕
BGSAVE:Fork出一个子进程来创建RDB文件，不阻塞服务器进程
RDB持久化缺点：
1.内存数据的全量同步，数据量大会由于I/O而严重影响性能
2.可能会因为redis挂掉而丢失从当前至最近一次快照期间的数据
vim redis.conf
/save
rdbcompression yes
save ""
cd src
lastsave
bgsave
手工方式触发rdb持久化：
通过java定时器定期吊起redis save指令去备份rdb文件，并按照时间戳存储某个时间点的文件
自动化触发RDB持久化的方式
1.跟进redis.conf配置里SAVE m n定时触发（用的是BGSAVE）
2.主从复制，主节点自动触发
3.执行debug reload
4.执行shutdown且没有开启AOF持久化
BGSAVE原理：
1.判断子进程有没有save或bgsave
2.没有则执行源码底层的rbdSaveBackground
3.系统调用fork()：创建进程，实现了copy-on-write
copy-on-write优化策略：
如果有多个调用者同时要求相同资源，他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用副本给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变
二、AOF（Append-Only-File）持久化：保存写状态
记录下除了查询以外的所有变更数据库状态的指令
以append的形式追加保存到AOF文件中(增量)
vim redis.conf
appendonly yes
appendfsync always/everysec（每秒）/no
.redis-cli
config set appendonly yes
日志重写解决AOF文件大小不断增大的问题，原理如下：
1.调用fork()，创建一个子进程
2.子进程把新的AOF写到一个临时文件里，不依赖原来的AOF文件
3.主进程持续将新的变动同时写到内存和原来的AOF里
4.主进程获取子进程重写AOF的完成信号，往新AOF同步增量变动
5.使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件
RDB和AOF文件共存情况下的恢复流程
存在AOF则优先加载AOF
RDB和AOF的优缺点
RDB优点：全量数据快照，文件小，恢复快
RDB缺点：无法保存最近一次快照子后的数据
AOF优点：可读性高，适合保存增量数据，数据不易丢失
AOF缺点：文件体积大，恢复时间长
三、RDB-AOF混合持久化方式
BGSAVE做镜像全量持久化，AOF做增量持久化
使用Pipeline的好处
1.Pipeline和liunx的管道类似
2.Redis基于请求/响应模式，单个请求处理需要一一应答
3.Pipeline批量执行指令，节省多次IO往返的时间
4.有顺序依赖的指令建议分批发送
Redis的同步机制
主从同步原理
全同步流程
1.Salve发送sync命令到Master
2.Master启动一个后台进程，将Redis中的数据快照保存到文件中
3.Master将保存数据快照期间接收到的写命令缓存起来
4.Master完成写操作后，将该文件发送给Salve
5.使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件
6.Master将这期间收集的增量写命令发送给Salve端
增量同步过程：
1.Master接收到用户的操作指令，判断是否需要传播到slave
2.将操作记录追加到AOF文件
3.将操作传播到其他Slave：1、对齐主从库；2、往响应缓存写入指令
4.将缓存中的数据发送给slave
Redis Sentinel
解决主从同步Master宕机后的主从切换问题：
1.监控：检查主从服务器是否运行正常
2.提醒：通过api向管理员或者其他应用程序发送故障通知
3.自动故障迁移：主从切换
留言协议Gossip （也应用在区块链点对点去中心化）
在杂乱无章中寻求一致
1.每个节点都随机地与对方通信，最终所有节点的状态达成一致
2.种子节点定期随机向其他节点发送节点列表以及需要传播的消息
3.不保证信息一定会传递所有节点，但是最终会趋于一致
Redis的集群原理
如何从海量数据里快速找到所需？
分片：按照某种规则去划分数据，分散存储在多个节点上
常规的按照哈希划分无法实现节点的动态增减
一致性哈希算法：对2^32取模，将哈希值空间组织成虚拟的圆环
将数据key使用相同的哈希函数hash计算出哈希值
hash环的数据倾斜问题：数据量小的时候
引入虚拟节点解决数据倾斜的问题
