redis緩存詳解（從入門到精通）

引言

Redis 是一個開源（BSD許可）的，內存中的數據結構存儲系統，它可以用作數據庫、緩存和消息中間件。 它支持多種類型的數據結構，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 與范圍查詢， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空間（geospatial） 索引半徑查詢。 Redis 內置了 復制（replication），LUA腳本（Lua scripting）， LRU驅動事件（LRU eviction），事務（transactions） 和不同級別的 磁盤持久化（persistence）， 並通過 Redis哨兵（Sentinel）和自動 分區（Cluster）提供高可用性（high availability）。

數據結構

Redis是基於內存的數據儲存服務，它支持key-value查詢操作，value存在以下五種數據類型

• 字符串（strings）
• 散列（hashes）
• 表（lists）
• 集合（sets）
• 有序集合（sorted sets）
  

redis安裝

下載

地址：http://download.redis.io/releases/

解壓

##解壓
tar -xzvf redis-6.0.6.tar.gz

編譯

進入解壓的目錄，運行make命令

##使用gcc編譯，gcc版本需要大於5.0，查看 gcc版本：gcc -v
make

##若需要指定安裝目錄，則加PREFIX選項
make install PREFIX=/usr/local/redis

##如果gcc小於5，需要先升級gcc，依次運行以下命令
yum install centos-release-scl
yum install devtoolset-7-gcc*
scl enable devtoolset-7 bash

常用命令

String

Redis 字符串數據類型的相關命令用於管理 redis 字符串值，常用操作命令如下：

set key value        ##設置key的值為value
mset key1 value1 key2 value2 [key value]      ##同里設置多個
get key        ##獲取key的value值
mget key1 key2 key3 [key]        ##同里獲取多個key的value值
del key        ##刪除key，跟value類型無關
incr key        ##對num型的key進行++1操作，decr減1
incrby key incrememt        ##對num型的key加上increment，decrby減n
append key value        ##將value的值進行字符串連接操作，加在原value末尾
strlen key      ##獲取value字符串長度
setnx key value        ##只有key不存在時設置key的值
exists key1 key2 key3        ##判斷某個key是否存在，跟value類型無關，返回存在key的個數

Hash

hash 是一個 string 類型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特別適合用於存儲對象

hset key field1 value1 field2 value2 [field value] ##添加key，給key設置字段以及相應的value值，可以同里設置多個field，hmset同樣
hget key field         ##獲得key的其中一個field字段的value值
hmget key field         ##獲得key的一個或多個field字段的value值
hdel key field1 field2        ##刪除key的一個或多個field字段
hexists key field        ##判斷某個key中的field字段是否存在
hkeys key        ##獲取key的所有存在的field字段
hvals key        ##獲取key的所有value
hlen key        ##獲取key存在的字段field個數
hsetnx key field value        ##當只有key中的field字段不存在的時候，將field值設為value
hincrby key field increment        ##將key中的某個num字段filed，自增increment 

List

Redis列表是簡單的字符串列表，按照插入順序排序。你可以添加一個元素到列表的頭部（左邊）或者尾部（右邊）

lpush key element1 element2 element3    ##從左邊往右邊推，依次推e1 e2 e3，（lpushx，如果list存在，才插入）
rpush key element1 element2 element3    ##從右邊往左邊推，依次推e1 e2 e3  （rpushx，如果list存在，才插入）
lpop key    ##從左邊往外彈（取），取出最左邊的元素，取了該元素就沒了
lpop key    ##從右邊往外彈（取），取出最右邊的元素，取了該元素就沒了
lrange start end    ##取出list中某幾個值，start和end可以是正反向索引，（正向索引從最左邊0開始，反向索引從最右邊-1開始），start end都是include
lindex key index    ##根據索引取出list中的元素
llen key    ##list的長度
LSET key index value    ##設置設置list某個位置的元素

##根據參數COUNT的值，移除列表中與參數 VALUE 相等的元素。
###count > 0 : 從表頭開始向表尾搜索，移除與 VALUE 相等的元素，數量為 COUNT 。
###count < 0 : 從表尾開始向表頭搜索，移除與 VALUE 相等的元素，數量為 COUNT 的絕對值。
###count = 0 : 移除表中所有與 VALUE 相等的值。
lrem key count value

##將source列表中最右邊的元素取出來，再放入到destination列表中最左邊
RPOPLPUSH source destination
##將值 value 插入到列表 key 當中，位於值 pivot 之前或之后。
LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
BLPOP key timeout    ##彈出list中最左邊的值，如果不存在，則阻塞timout秒
BRLPOP key timeout    ##彈出list中最右邊的值，如果不存在，則阻塞timout秒
BRPOPLPUSH source destination timeout    ##將source列表中最右邊的元素取出來，再放入到destination列表中最左邊，如果source沒有元素，則阻塞timeout秒。

Set

集合Set 是 String 類型的無序集合。集合成員是唯一的，這就意味着集合中不能出現重復的數據。
Redis中集合是通過哈希表實現的，所以添加，刪除，查找的復雜度都是 O(1)

sadd key member1 member2 member3    ##向集合中添加1個或多個成員，自動去重
srem key memeber1 memeber2    ##移除集中中一個或多個元素
scrad key    ##獲取集合的成員數
SMEMBERS key    ##獲取集中中的所有成員
SISMEMBER key member    ##判斷memeber是否是集合key中的成員
sdiff key1 key2    ##差集（返回集合1中有的，而集合2中沒有的數據）
SDIFFSTORE destination key1 [key2]    ##將差集存在destination當中
SINTER key1 [key2]    ##交集
SINTERSTORE destination key1 [key2]    ##將交集存儲在destination
SUNION key1 key2    ##並集
SUNIONSTORE destination key1 [key2]      ##將並集儲存在destination
SMOVE source destination member    ##將元素memeber從source集合移動到destination中
spop key      ##移除並返回集合中的一個隨機元素

##返回集合中一個或多個隨機元素
###如果count>0 且 count<size，則返回count個不重復的元素，如果count>size，則返回集合的全部元素（不重復）
###如果count<0，則返回count絕對值個元素，無論count絕對值是否大於size，都有可能重復。
SRANDMEMBER key [count]

Sorted Set

有序集合和集合一樣也是 string 類型元素的集合,且不允許重復的成員。
不同的是每個元素都會關聯一個 double 類型的分數。redis 正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。
有序集合的成員是唯一的,但分數(score)卻可以重復

ZADD key score1 member1 [score2 member2]        ##向有序集合添加一個或多個成員，或者更新已存在成員的分數
zcard key        ##返回有序集合中的成員數量
zrange key start end [withscores]        ##返回指定索引區間的memeber，withscores可以把sroce也返回來，，ZREVRANGE從高到低
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT]        ##返回分數在指定范圍內的成員
scount key min max        ##返回分數在min和max區間范圍內的成員，min和max都是Including
ZINCRBY key increment member        ##對有序集合中key的member成員分數加上increment
zrank key member        ##返回member的索引（它的索引是score排過序后的索引），ZREVRANK，從高到低
zrem key member [member ...]        ##移除有序集合中一個或多個成員
zremrangebyrank key start top        ##移除有序集合中指定rank區間的成員
zremrangebyscore key min max        ##移除有序集中中指定score區間的成員，ZREVRANGEBYSCORE從高到低
zscore key member        ##返回有序集合，成員的分數值

HyperLogLog

HyperLogLog 是用來做基數統計的算法，HyperLogLog 的優點是，在輸入元素的數量或者體積非常非常大時，計算基數所需的空間總是固定 的、並且是很小的。
在 Redis 里面，每個 HyperLogLog 鍵只需要花費 12 KB 內存，就可以計算接近 2^64 個不同元素的基 數。這和計算基數時，元素越多耗費內存就越多的集合形成鮮明對比。
但是，因為 HyperLogLog 只會根據輸入元素來計算基數，而不會儲存輸入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那樣，返回輸入的各個元素。
比如數據集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么這個數據集的基數集為 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基數(不重復元素)為5。 基數估計就是在誤差可接受的范圍內，快速計算基數。

PFADD key element1 element2 element3        ##添加元素
PFCOUNT key        ##計算基數
PFMERGE destination key1 key2        ##將多個 HyperLogLog 合並為一個 HyperLogLog

bitmap

bitmap就是通過最小的單位bit來進行0或者1的設置，表示某個元素對應的值或者狀態。
一個bit的值，或者是0，或者是1；也就是說一個bit能存儲的最多信息是2。

setbit key offset value      ##將key這個bitmap上的offset位置設為value，value只能是0或1
getbit key offset       ##獲取第offset位置上的value值

##以下的區間是的字節為b為單位，即0 0，則第1個8個二進制位
bitcount key [start end]     ##統計bit為1的個數，可以指定區間，如果沒有指定，則獲取全部
BITPOS key bit [start end]     ##查找bitmap中，首個值為bit(0或1)的位置（索引），可以指定區間
bitOp        ##對二進制位進行位運算 and or 

redis事務

multi        ##標記一個事務塊開始
exec        ##執行事務塊中的所有命令
DISCARD        ##取消事務

unwatch        ##取消watch命令對所有key的監視
watch key1 key2 ...      ##監視一個或多個key，如果在事務執行之前這個(或這些) key 被其他命令所改動，那么事務將被打斷。類似Java中的cas操作

其它操作

auth password        ##如果有密碼，登陸后，要輸入密碼
select index        ##選擇數據庫 0- 15 
dbsize        ##當前庫中key的數量
keys parttern        ##查看當前庫中parttern匹配成功的所有key
flushdb      ##刪除當前庫中的所有數據
flushall        ##刪除整個redis的數據
expire key seconds        ##設置過期時間，單位秒，pexpire毫秒
EXPIREAT timestamp        ##設置過期時間，在指定時間點過期，接受unix timestamp，pexpireat毫秒時間戳
ttl key        ##返回key的過期時間，pttl毫秒
PERSIST key      ##移除key的過期時間
exists key      ##檢查key是否存在
move key dbindex      ##將當前數據庫中的Key-value移至指定的db中
rename key newname      ##為key修改名字，新名字newname
type key    ##返回key所存儲值的類型
save      ##立即生成內存快照rdb文件

redis配置

基本配置

bind 0.0.0.0     ##綁定IP
port 6379      ##監聽端口
dir "/home/server/redis-16379/data"        ##數據存儲目錄   rdb aof log文件的存放目錄
pidfile /var/run/redis_6379.pid      ##pid文件位置
logfile ""      ##log文件位置，默認沒有，則輸出到 /dev/null
databases 16      ##數據庫個數，默認16，即0-15
daemonize no      ##是否后台運行
supervised no      ##  no upstart systemd auto
requirepass 123456   ##設置auth認證時的密碼123456，默認沒有密碼
rename-command FLUSHDB FSAEWQFREWQFEWQ23        ##禁用flushdb
rename-command FLUSHALL FSAEWQFREWQFEWQ32s      ##禁用flushall
maxmemory 200m      ##最大可占用內存，一般設為物理內存的80%左右，默認大小等於物理內存
maxclients 10000      ##最大client連接數量
maxmemory-policy noeviction        內存滿了后，數據淘汰策略

redis持久化

RDB持久化方式能夠在指定的時間間隔能對你的數據進行快照存儲.
AOF持久化方式記錄每次對服務器寫的操作,當服務器重啟的時候會重新執行這些命令來恢復原始的數據,AOF命令以redis協議追加保存每次寫的操作到文件末尾.Redis還能對AOF文件進行后台重寫,使得AOF文件的體積不至於過大.
如果你只希望你的數據在服務器運行的時候存在,你也可以不使用任何持久化方式.
你也可以同時開啟兩種持久化方式, 在這種情況下, 當redis重啟的時候會優先載入AOF文件來恢復原始的數據,因為在通常情況下AOF文件保存的數據集要比RDB文件保存的數據集要完整.

RDB內存快照

RDB是redis默認開啟的持久化方式

工作方式

當 Redis 需要保存 dump.rdb 文件時， 服務器執行以下操作:

• Redis 調用forks. 同時擁有父進程和子進程。
• 子進程將數據集寫入到一個臨時 RDB 文件中。
• 當子進程完成對新 RDB 文件的寫入時，Redis 用新 RDB 文件替換原來的 RDB 文件，並刪除舊的 RDB 文件。

這種工作方式使得 Redis 可以從寫時復制（copy-on-write）機制中獲益，與AOF相比,在恢復大的數據集的時候，RDB方式會更快一些.
RDB是一個非常緊湊的文件,它保存了某個時間點得數據集,非常適用於數據集的備份,比如你可以在每個小時報保存一下過去24小時內的數據,同時每天保存過去30天的數據,這樣即使出了問題你也可以根據需求恢復到不同版本的數據集.
在命令行里，可以通過 save 或 bgsave，命令來手動立刻觸發生成內存快照

RDB配置

dbfilename dump.rdb      ##內存快照物理文件地址
save 60 1000        ##該設置會讓 Redis 在滿足“ 60 秒內有至少有 1000 個鍵被改動”這一條件時， 自動保存一次數據集，可以設置多個

##配置文件里面，有以下默認配置
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

AOF日志追加

工作方式

AOF 重寫和 RDB 創建快照一樣，都巧妙地利用了寫時復制機制:

• Redis 執行 fork() ，現在同時擁有父進程和子進程。
• 子進程開始將新 AOF 文件的內容寫入到臨時文件。
• 對於所有新執行的寫入命令，父進程一邊將它們累積到一個內存緩存中，一邊將這些改動追加到現有 AOF 文件的末尾,這樣樣即使在重寫的中途發生停機，現有的 AOF 文件也還是安全的。
• 當子進程完成重寫工作時，它給父進程發送一個信號，父進程在接收到信號之后，將內存緩存中的所有數據追加到新 AOF 文件的末尾。
• 搞定！現在 Redis 原子地用新文件替換舊文件，之后所有命令都會直接追加到新 AOF 文件的末尾。
  AOF吸取RDB的優點，在第一次使用AOF的時候，

AOF配置

appendfilename "appendonly.aof"        ##aof文件存儲位置
appendonly yes        ##打開aof功能，默認no

###aof寫入磁盤的機制，關閉aof后，可以將他們都注釋，默認是appendfsync everysec，以下三種方式3選1
# appendfsync always          ##每次有新命令追加到 AOF 文件時就執行一次 fsync ：非常慢，也非常安全
# appendfsync everysec      ##每秒 fsync 一次：足夠快（和使用 RDB 持久化差不多），並且在故障時只會丟失 1 秒鍾的數據。（默認）
# appendfsync no          ##從不 fsync ：將數據交給操作系統來處理。更快，也更不安全的選擇。
推薦（並且也是默認）的措施為每秒 fsync 一次， 這種 fsync 策略可以兼顧速度和安全性。

aof-use-rdb-preamble yes        ##aof結合rdb的功能，默然開啟，建議開啟

在redis的配置文件中，大概1000多行的位置，有一個描述

redis的AOF持久功能，實際是結合了rdb的功能的，在首次進行AOF追加的時候，會將內存現有的數據以RDB快照的形式儲存在aof文件的開始位置，然后如果有追加，就會在AOF文件中將command加入到末尾。
也可以通過命令BGREWRITEAOF，將redis現在的數據，以RDB快照的形式重寫進aof文件中，並覆蓋aof文件中原有的數據（命令記錄就消失，只有rdb快照，文件變小了））。
存有rdb快照的aof文件內容如下：

redis集群

redis主從模式

在 Redis 復制的基礎上，使用和配置主從復制非常簡單，能使得從 Redis 服務器（下文稱 slave）能精確得復制主 Redis 服務器（下文稱 master）的內容。每次當 slave 和 master 之間的連接斷開時， slave 會自動重連到 master 上，並且無論這期間 master 發生了什么， slave 都將嘗試讓自身成為 master 的精確副本。
這個系統的運行依靠三個主要的機制：

• 當一個 master 實例和一個 slave 實例連接正常時， master 會發送一連串的命令流來保持對 slave 的更新，以便於將自身數據集的改變復制給 slave ， ：包括客戶端的寫入、key 的過期或被逐出等等。
• 當 master 和 slave 之間的連接斷開之后，因為網絡問題、或者是主從意識到連接超時， slave 重新連接上 master 並會嘗試進行部分重同步：這意味着它會嘗試只獲取在斷開連接期間內丟失的命令流。
• 當無法進行部分重同步時， slave 會請求進行全量重同步。這會涉及到一個更復雜的過程，例如 master 需要創建所有數據的快照，將之發送給 slave ，之后在數據集更改時持續發送命令流到 slave 。
  

配置文件（slave從機上配置即可）

replicaof 172.17.0.5 6379         ##在從機上指定master主機的IP和端口
masterauth 123456          ##指定主機的認證密碼
replica-read-only yes        ##從機使用只讀模式

Sentinel哨兵模式

Redis 的 Sentinel 系統用於管理多個 Redis 服務器（instance）， 該系統執行以下三個任務：

• 監控（Monitoring）： Sentinel 會不斷地檢查你的主服務器和從服務器是否運作正常。
• 提醒（Notification）： 當被監控的某個 Redis 服務器出現問題時， Sentinel 可以通過 API 向管理員或者其他應用程序發送通知。
• 自動故障遷移（Automatic failover）： 當一個主服務器不能正常工作時， Sentinel 會開始一次自動故障遷移操作， 它會將失效主服務器的其中一個從服務器升級為新的主服務器， 並讓失效主服務器的其他從服務器改為復制新的主服務器； 當客戶端試圖連接失效的主服務器時， 集群也會向客戶端返回新主服務器的地址， 使得集群可以使用新主服務器代替失效服務器。

Redis Sentinel 是一個分布式系統， 你可以在一個架構中運行多個 Sentinel 進程（progress）， 這些進程使用流言協議（gossip protocols)來接收關於主服務器是否下線的信息， 並使用投票協議（agreement protocols）來決定是否執行自動故障遷移， 以及選擇哪個從服務器作為新的主服務器。
雖然 Redis Sentinel 釋出為一個單獨的可執行文件 redis-sentinel ， 但實際上它只是一個運行在特殊模式下的 Redis 服務器， 你可以在啟動一個普通 Redis 服務器時通過給定 –sentinel 選項來啟動 Redis Sentinel 。

配置文件（sentinel.conf）

##Sentinel 去監視一個名為 mymaster 的主服務器， 
##這個主服務器的 IP 地址為 127.0.0.1 ， 端口號為 6379 ， 
##而將這個主服務器判斷為失效至少需要 2 個 Sentinel 同意 （只要同意 Sentinel 的數量不達標，自動故障遷移就不會執行）
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

##master服務器的認證密碼
sentinel auth-pass mymaster 123456          

##指定Sentinel 認為服務器已經斷線所需的毫秒數。
##不過只有一個 Sentinel 將服務器標記為主觀下線並不一定會引起服務器的自動故障遷移： 
##只有在足夠數量的 Sentinel 都將一個服務器標記為主觀下線之后， 
##服務器才會被標記為客觀下線（objectively down， 簡稱 ODOWN ）， 這時自動故障遷移才會執行。
sentinel down-after-milliseconds mymaster 60000

##多個sentinel之間投票表決超時時間
sentinel failover-timeout mymaster 180000

##parallel-syncs 選項指定了在執行故障轉移時， 
##最多可以有多少個從服務器同時對新的主服務器進行同步， 這個數字越小， 完成故障轉移所需的時間就越長。
sentinel parallel-syncs mymaster 1

啟動方式

##第一種
redis-server /path/to/sentinel.conf --sentinel

##第二種
redis-sentinel /path/to/sentinel.conf 

集群啟動順序

1. 啟動sentinel集群
2. 啟動redis master主機
3. 啟動redis slave從機

下以是當主機掛掉后，在sentinel控制台打印的日志信息

需要注意的是：
sentinel監聽到master主機掉線后，會通過選舉算法，產生新的master主機，並通知其它在線的從機（除剛剛被選為master的那台以外）連接到新的主機上面，所以在master和slave上的認證密碼應該相同，需要在master和slave所有redis機器上面配置 masterauth password，剛剛斷掉的主機如果重新啟動的話，會被sentinel集群當作從機，並連接到選舉產生的主機上面。同里sentinel會將現在的master監聽信息固化（持久化）到自己的sentinel.conf配置文件里

Cluster模式

為什么要實現redis cluster?

1. 主從復制不能實現高可用
2. 隨着公司發展，用戶數量增多，並發越來越多，業務需要更高的QPS，而主從復制中單機的QPS可能無法滿足業務需求
3. 數據量的考慮，現有服務器內存不能滿足業務數據的需要時，單純向服務器添加內存不能達到要求，此時需要考慮分布式需求，把數據分布到不同服務器上
4. 網絡流量需求：業務的流量已經超過服務器的網卡的上限值，可以考慮使用分布式來進行分流
5. 離線計算，需要中間環節緩沖等別的需求

常見的分區方式

全量數據，單機Redis節點無法滿足要求，按照分區規則把數據分到若干個子集當中

• 節點取余分區：
  
  節點取余方式是非常簡單的一種分區方式
  節點取余分區方式有一個問題：即當增加或減少節點時，原來節點中的80%的數據會進行遷移操作，對所有數據重新進行分布
  節點取余分區方式建議使用多倍擴容的方式，例如以前用3個節點保存數據，擴容為比以前多一倍的節點即6個節點來保存數據，這樣只需要適移50%的數據。數據遷移之后，第一次無法從緩存中讀取數據，必須先從數據庫中讀取數據，然后回寫到緩存中，然后才能從緩存中讀取遷移之后的數據
• 一致性哈希分區：
  
  對每一個key進行hash運算，被哈希后的結果在哪個token的范圍內，則按順時針去找最近的節點，這個key將會被保存在這個節點上。
  
  在上面的圖中，有4個key被hash之后的值在在n1節點和n2節點之間，按照順時針規則，這4個key都會被保存在n2節點上，
  如果在n1節點和n2節點之間添加n5節點，當下次有key被hash之后的值在n1節點和n5節點之間，這些key就會被保存在n5節點上面了
  在上面的例子里，添加n5節點之后，數據遷移會在n1節點和n2節點之間進行，n3節點和n4節點不受影響，數據遷移范圍被縮小很多
  同理，如果有1000個節點，此時添加一個節點，受影響的節點范圍最多只有千分之2
  一致性哈希一般用在節點比較多的時候
• 虛擬槽位分配：
  虛擬槽分區是Redis Cluster采用的分區方式
  預設虛擬槽，每個槽就相當於一個數字，有一定范圍。每個槽映射一個數據子集，一般比節點數大
  
  1. 把16384槽按照節點數量進行平均分配，由節點進行管理
  2. 對每個key按照CRC16規則進行hash運算
  3. 把hash結果對16383進行取余
  4. 把余數發送給Redis節點
  5. 節點接收到數據，驗證是否在自己管理的槽編號的范圍
     如果在自己管理的槽編號范圍內，則把數據保存到數據槽中，然后返回執行結果
     如果在自己管理的槽編號范圍外，則會把數據發送給正確的節點，由正確的節點來把數據保存在對應的槽中

需要注意的是：Redis Cluster的節點之間會共享消息，每個節點都會知道是哪個節點負責哪個范圍內的數據槽

redis cluster槽位管理

把16384個槽平均分配給節點進行管理，每個節點只能對自己負責的槽進行讀寫操作
由於每個節點之間都彼此通信，每個節點都知道另外節點負責管理的槽范圍

客戶端訪問任意節點時，對數據key按照CRC16規則進行hash運算，然后對運算結果對16383進行取作，如果余數在當前訪問的節點管理的槽范圍內，則直接返回對應的數據
如果不在當前節點負責管理的槽范圍內，則會告訴客戶端去哪個節點獲取數據，由客戶端去正確的節點獲取數據

1.每個節點通過通信都會共享Redis Cluster中槽和集群中對應節點的關系
2.客戶端向Redis Cluster的任意節點發送命令，接收命令的節點會根據CRC16規則進行hash運算與16383取余，計算自己的槽和對應節點
3.如果保存數據的槽被分配給當前節點，則去槽中執行命令，並把命令執行結果返回給客戶端
4.如果保存數據的槽不在當前節點的管理范圍內，則向客戶端返回moved重定向異常
5.客戶端接收到節點返回的結果，如果是moved異常，則從moved異常中獲取目標節點的信息
6.客戶端向目標節點發送命令，獲取命令執行結果

key過期策略

定期刪除（主動）

redis 會將每個設置了過期時間的 key 放入到一個獨立的字典中，以后會定期遍歷這個字典來刪除到期的 key。
Redis 默認會每秒進行十次過期掃描（100ms一次），過期掃描不會遍歷過期字典中所有的 key，而是采用了一種簡單的貪心策略。

1. 從過期字典中隨機 20 個 key；
2. 刪除這 20 個 key 中已經過期的 key；
3. 如果過期的 key 比率超過 1/4，那就重復步驟 1；

配置文件

hz 10          ##默認情況下，每秒執行10次過期key掃描（100ms/次）

redis默認是每隔 100ms就隨機抽取一些設置了過期時間的key，檢查其是否過期，如果過期就刪除。注意這里是隨機抽取的。為什么要隨機呢？你想一想假如 redis 存了幾十萬個 key ，每隔100ms就遍歷所有的設置過期時間的 key 的話，就會給 CPU 帶來很大的負載。

惰性刪除（被動）

所謂惰性策略就是在客戶端訪問這個key的時候，redis對key的過期時間進行檢查，如果過期了就立即刪除，不會給你返回任何東西。
總結：定期刪除是集中處理，惰性刪除是零散處理。

內存淘汰策略

為什么需要內存淘汰策略

有了以上過期策略的說明后，就很容易理解為什么需要淘汰策略了，因為不管是定期采樣刪除還是惰性刪除都不是一種完全精准的刪除，就還是會存在key沒有被刪除掉的場景，同里redis服務器內存容量有限，所以就需要內存淘汰策略進行補充。
通過閱讀redis的配置文件，所提供的內存淘汰策略一共有8種

淘汰策略

1. noeviction：當內存使用超過配置的時候會返回錯誤，不會驅逐任何鍵
2. allkeys-lru：加入鍵的時候，如果過限，首先通過LRU算法驅逐最久沒有使用的鍵
3. volatile-lru：加入鍵的時候如果過限，首先從設置了過期時間的鍵集合中驅逐最久沒有使用的鍵
4. allkeys-random：加入鍵的時候如果過限，從所有key隨機刪除
5. volatile-random：加入鍵的時候如果過限，從過期鍵的集合中隨機驅逐
6. volatile-ttl：從配置了過期時間的鍵中驅逐馬上就要過期的鍵
7. volatile-lfu：從所有配置了過期時間的鍵中驅逐使用頻率最少的鍵
8. allkeys-lfu：從所有鍵中驅逐使用頻率最少的鍵

LRU：最久沒有使用
LFU：使用頻率最少

配置文件

maxmemory-policy noeviction        ##redis默認采用的是noeviction策略，即容量滿了后，返回錯誤。不會淘汰任何key。

緩存擊穿

概念

緩存擊穿是指緩存中沒有但數據庫中有的數據（一般是緩存時間到期的某條），這時由於並發用戶特別多，同時讀取緩存沒讀到這條數據，又同時去數據庫去取數據，引起數據庫壓力瞬間增大，造成過大壓力

解決方案

1. 設置熱點數據永遠不過期。
2. 加互斥鎖，互斥鎖參考代碼如下
   

緩存穿透

概念

緩存穿透是指緩存和數據庫中都沒有的數據，而用戶不斷發起請求，如發起為id為“-1”的數據或id為特別大不存在的數據。這時的用戶很可能是攻擊者，攻擊會導致數據庫壓力過大。

解決方案

1. 接口層增加校驗，如用戶鑒權校驗，id做基礎校驗，id<=0的直接攔截（布隆過濾器）；
2. 從緩存取不到的數據，在數據庫中也沒有取到，這時也可以將key-value對寫為key-null，緩存有效時間可以設置短點，如30秒（設置太長會導致正常情況也沒法使用）。這樣可以防止攻擊用戶反復用同一個id暴力攻擊

緩存雪崩

概念

緩存雪崩是指緩存中數據大批量到過期時間，而查詢數據量巨大，引起數據庫壓力過大甚至down機。和緩存擊穿不同的是，緩存擊穿指並發查同一條數據，緩存雪崩是不同數據都過期了，很多數據都查不到從而查數據庫。

解決方案

1. 緩存數據的過期時間設置隨機，防止同一時間大量數據過期現象發生。
2. 如果緩存數據庫是分布式部署，將熱點數據均勻分布在不同搞得緩存數據庫中。
3. 設置熱點數據永遠不過期。