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目录
- 引出
- Redis事务支持，AOF和RDB持久化
- 1、Redis的事务支持
- 2、Redis的持久化
- Redis冲冲冲——缓存三兄弟：缓存击穿、穿透、雪崩
- 缓存击穿
- 缓存穿透
- 缓存雪崩
- 总结
引出
Redis冲冲冲——事务支持，AOF和RDB持久化
Redis事务支持，AOF和RDB持久化
1、Redis的事务支持
事务：一段具有明确开始，结束标记的，并且执行顺序是有序的执行过程！
比如：张三给李四转钱 5000
ACID：原子性，一致性，隔离性，持久性
咱们Redis同样支持事务！配合关系型数据库进行事务支持！
开启事务：multi
执行事务：exec
撤销事务：discard
监控某Key：watch 采用原理：乐观锁
乐观锁：依靠版本控制来进行实现，底层原理：CAS Comparable And Swap 比较并交换 （用户在操作库的时候，乐观的认为：一定没有人和我同时操作同一条数！）
悲观锁：（用户在操作库的时候，悲观的认为：一定有人和同时操作同一条数据），依旧数据库底层上锁：在SQL语句后，添加：select * from 表 for update;
在需要控制事务的方法上，添加注解@Transactional
2、Redis的持久化
Redis的数据，更多的依赖于内存，问题：可能存在数据丢失的问题
解决：Redis提供持久化机制（RDB,AOP）
所以Redis为了解决内存不靠谱的问题， 提供2种：硬盘持久化方案
RDB AOF
（1）、RDB
Redis Database Backup file
RDB （Redis Database）是Redis默认的一种持久化方案！叫：快照模式
原理：dump.rdb文件来进行存储Redis当前的数据状态！
下载Redis的配置文件：
curl -o redis.conf https://raw.githubusercontent.com/redis/redis/6.0/redis.conf
60S—-1分钟范围内，如果redis监控到有10000条数据的变化，开始持久化
300S—5分钟范围内，如果redis监控到有10条数据的变化，开始持久化
900S —15分钟范围内，如果redis监控到有1条数据的变化，开始持久化
所以RDB在一定程度上，可能存在数据丢失的问题
Redis服务器，会定时开启子进程，在固定时间扫描内存的数据变化 ，当条件满足，则将变化先通过临时文件中去，最后
再将临时文件的内容，写入到dump.rdb文件中，即可完成持久化
如果需要修改：
取消本机绑定
取消本机客户端保护模式
为了保护redis，请大家设置连接密码：
提醒下：在vim中使用“/关键字”快速查找关键字；并通过N或n 快速定位上一个/下一个
修改redis.conf的权限
chmod 777 redis.conf
重新创建一个Redis的Docker容器：
docker run --name myredis -p 6379:6379 -v /root/redis/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf -v /root/redis/data:/data --privileged=true -d redis:latest redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
（2）、AOF
AOF Append Only File 采用日志追加的方式，来记录Redis的相关操作命令！
MySQL 有一种二进制日志文件，记录：用户对CUD的所有SQL语句！
AOF 记录是用户对Redis所有的命令！不是默认开启的，需要 运维 手动通过配置文件进行开启！
产生一个文件：appendonly.aof
追加方法：everysec （每秒追加一次日志）, always（记录每次操作），no （不记录）
修改配置文件，开启AOF：
配置追加方式：
AOF重写的原理：
Redis 会自动监控AOF文件的变化，当AOF文件达到64M，或达到上次重写文件的2倍，就会触发AOF文件重写机制！
通过重写AOF文件来实现持久化，Redis将进程分叉为2个进程，一个主进程，一个子进程；主进程继续响应其他操作，子进程开启重写机制！
在重写时，会产生2个文件，一个AOF的临时文件，一个AOF的缓存文件，临时文件用于重写，缓存文件用于主进程记录最新的命令操作；
子进程通过重写整合命令至新的临时文件，整合完成之后重命名为AOF文件，并整合缓存文件中的其他命令，完成重写
AOF & RDB 如何选择？
Redis冲冲冲——缓存三兄弟：缓存击穿、穿透、雪崩
缓存击穿
缓存击穿：redis中没有，但是数据库有
顺序：先查缓存，判断缓存是否存在；如果缓存存在，直接返回数据；如果缓存不存在，則查询数据库，将数据库的数据存入到缓存
解决方案：将热点数据设置过期时间长一点；针对数据库的热点访问方法上分布式锁；
缓存穿透
缓存穿透：redis中没有，数据库也没有
解决方案：
（1）将不存在的key，在redis设置值为null；
（2）使用布隆过滤器;
原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/616911933
布隆过滤器：
如果确认key不存在于redis中，那么就一定不存在；
它说key存在，就有可能存在，也可能不存在！ （误差）
布隆过滤器
1、根据配置类中的 key的数量 ，误差率，计算位图数组【二维数组】
2、通过布隆过滤器存放key的时候，会计算出需要多少个hash函数，由hash函数算出多少个位图位置需要设定为1
3、查询时，根据对应的hash函数，判断对应的位置值是否都为1；如果有位置为0，则表示key一定不存在于该redis服务器中；如果全部位置都为1，则表示key可能存在于redis服务器中；
缓存雪崩
缓存雪崩：
Redis的缓存雪崩是指当Redis中大量缓存数据同时失效或者被清空时，大量的请求会直接打到数据库上，导致数据库瞬时压力过大，甚至宕机的情况。
造成缓存雪崩的原因主要有两个：
1.相同的过期时间：当Redis中大量的缓存数据设置相同的过期时间时，这些数据很可能会在同一时间点同时失效，导致大量请求直接打到数据库上。
2.缓存集中失效：当服务器重启、网络故障等因素导致Redis服务不可用，且缓存数据没有自动进行容错处理，当服务恢复时大量的数据同时被重新加载到缓存中，也会导致大量请求直接打到数据库上。
预防缓存雪崩的方法主要有以下几种：
1.设置不同的过期时间：可以将缓存数据的过期时间分散开，避免大量缓存数据在同一时间点失效。
2.使用加锁：可以将所有请求都先进行加锁操作，当某个请求去查询数据库时，如果还没有加载到缓存中，则只让单个线程去执行加载操作，其他线程等待该线程完成后再次进行判断，避免瞬间都去访问数据库从而引起雪崩。
3.提前加载预热：在系统低峰期，可以提前将部分热点数据加载到缓存中，这样可以避免在高峰期缓存数据失效时全部打到数据库上。
4.使用多级缓存：可以在Redis缓存之上再使用一层缓存，例如本地缓存等，当Redis缓存失效时，还能够从本地缓存中获取数据，避免直接打到数据库上。
本地缓存：ehcache oscache spring自带缓存 持久层框架的缓存
总结
Redis冲冲冲——事务支持，AOF和RDB持久化