Redis

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Redis使用手册

Reids使用场景

Redis使用问题及解决方案

Redis服务器宕机引起的缓存丢失

缓存穿透

缓存击穿

缓存雪崩

占用内存过多

同类产品对比选型

在大数据量及高并发场景下，关系型数据库会出现查询慢和请求过多导致的不可用问题，此时就可以引入Redis来解决性能、并发及可用的问题。

Redis使用手册

Redis主要有五种基本类型、三种特殊类型，使用方法可直接看官网使用手册

Introduction to Redis – Redis

Reids使用场景

• 热点数据缓存
• 分布式锁
• 排行榜
• 作计数器限流

Redis使用问题及解决方案

• Redis服务器宕机引起的缓存丢失

通过Redis的RDB或AOF对缓存进行持久化

• 缓存穿透

指不停请求缓存和数据库都不存在的数据，导致数据库压力。

1. 可通过设置空value，在缓存层进行拦截
2. 可在接口增加校验，在接口层进行拦截

• 缓存击穿

指大量请求缓存不存在的数据，导致大量请求同时到数据库，导致数据库压力。

1. 可通过互斥锁限制并发

• 缓存雪崩

指大批数据同时过期，导致大量请求同时到数据库，导致数据库压力。

1. 设置缓存过期时间随机，防止同时过期
2. 设置热点数据永不过期

• 占用内存过多

服务器的内存是有限制的，当存有大量缓存，导致内存占用过多，此时需要对缓存进行过期。

缓存淘汰策略：

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据中挑选最近最少使用的数据淘汰；
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据中挑选将要过期的数据淘汰；
• volatile-random：从已设置过期时间的数据中任意选择数据淘汰；
• allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰；
• allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰；
• no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

同类产品对比选型

	Redis	Memcache	MongoDB	Hbase	Neo4J
应用场景	分布式缓存		文档数据库	分布式文件系统	构建关系图谱
优点	查找速度快		数据结构要求不严格	查找速度快，易进行分布式扩展	简单利用图结构算法
缺点			查询性能不高