Redis为什么快
- 基于内存
- NIO：IO多路复用
- Redis是单线程吗？
- 不是，对于读写线程来说是单线程，但是Redis本身还会做持久化，这些是多线程
- 另外，新版本Redis已经支持多线程的读写
本地数据库+Redis的缓存，我们一般称之为：一级缓存，除此之外还有二级缓存
- 本地缓存 + 分布式缓存，如
- Caffeine/Guava/Ehcache + Redis/Memcached
- 常用的二级缓存架构：Caffeine+Redis，这种适合非常高的读低频的写
- 二级缓存本质上就是用两个非关系型的数据库
redis常见的数据类型
redis中的五种数据类型以及应用场景
string：啥都能存，就是最基本的键值对 （key：啊 value ：ss）
hash 存储对象信息，购物车（商品，名字，销量） （大key 小key value）
list：浏览记录，朋友圈 （左边插入，右边弹出）
set：点赞收藏 （去重）（意思就是点赞过就不能再点了，本质数据只存储一次）
zset：排行榜：游戏积分榜（game:rank 中，用户A → 90分、用户B → 80）（key member score ）
- 除此之外还有几种高级的数据结构
- 用来签到的bitmap，做网站点击、访问量统计的hyperloglog，用来做地理坐标检索的geo
怎么保证双写一致性？怎么保证数据一致性？怎么保证Redis和MySQL的一致性？
加锁（强一致性）、MQ（最终一致性）
除了上述方案，还有一个非常经典的解决方案：延迟双删（最终一致性）
- 强一致性：优先事务（本地 / 分布式），适合金融、支付等核心场景（牺牲性能）。
- 最终一致性：优先异步补偿 + 过期时间，适合社交、电商等非核心场景（兼顾性能）。
- Redis 与 MySQL 的一致性：推荐 “Cache Aside + 先更 MySQL 再删 Redis + 延迟双删 + 过期时间”，平衡一致性与性能。
方案二：
一致性要求不高，不做处理
时效性数据，设置过期时间
，一致要求高时效性不那么高的可以使用MQ（异步）
时效性和一致性要求比较高的，使用分布式事务，seata的tcc模式
数据淘汰策略
8种：noeviction ：不淘汰任何的key，内存满不允许写入会报错， 默认的
volatile-ttl：对设置ttl的key，比较key的ttl剩余值，ttl越小先被淘汰
allkeys-random：对全体key，随机淘汰
volatile-random ：对设置了ttl的key随机淘汰
allkeys-lru：对全体的key 基于lru算法淘汰（最近最少使用）
volatile-lru：对设置ttl的key 基于lru算法淘汰（最近最少使用）
allkeys-lfu：对全体的key 基于lfu算法淘汰（最少使用频率）
volatile-lfu：对设置ttl 的key 基于lfu算法淘汰（最少使用频率）
场景：
有冷热数据区分：优先使用allkeys-lru，确保热点数据留在缓存中（allkeys-lfu不使用的原因：频率不一定代表热点）
Redis持久化策略
RDB（全量）快照文件，把内存中的所有数据记录到磁盘中，主要命令save（主进程执行），bgsave（子进程执行，直接fork 主线程）fork过程中采用copy-on-write，技术，读操作读取共享内存，写操作在副本，最终由子进程写入磁盘
AOF（增量 ）追加文件，记录每一次的执行命令，默认关闭
RDB是二进制文件，体积小，恢复比较快，但是会丢失数据
AOF恢复速度慢，丢失数据风险小，可以设置刷盘策略（always（同步，性能影响大）、everysec（最多丢失1秒，常用）、no（操作系统控制）
数据过期策略（Redis）
两种：
一个是惰性删除，当需要对应的key时先去检查key是否过期，过期则删除，只有需要时才检查
定期删除
两种：slow模式 定时任务 执行频率是10hz 每次不超过25ms 可通过修改配置文件进行调整 fast模式 执行频率不固定，两次间隔不超过2毫秒，每次耗时不超过1ms
