标签：AOF 缓存 Redis 问题 面试 RDB 服务器 数据

1.什么是Redis

Redis(Remote Dictionary Server) ，即远程字典服务，开源的高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。另外，Redis 也经常用来做分布式锁、高速缓存、发布订阅系统、地图信息分析、计时器、计数器（浏览量！），Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

2.Reids数据结构

五大数据类型string、list、set、hash、zset，三种特殊数据类型geospatial（地理位置）、Hyperloglog（技术统计算法）、bitmap（位图）

1）String :这是最简单的类型，就是普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存。应用场景有：

缓存功能：String字符串是最常用的数据类型，不仅仅是Redis，各个语言都是最基本类型，因此，利用Redis作为缓存，配合其它数据库作为存储层，利用Redis支持高并发的特点，可以大大加快系统的读写速度、以及降低后端数据库的压力。

计数器：许多系统都会使用Redis作为系统的实时计数器，可以快速实现计数和查询的功能。而且最终的数据结果可以按照特定的时间落地到数据库或者其它存储介质当中进行永久保存。

共享用户Session：用户重新刷新一次界面，可能需要访问一下数据进行重新登录，或者访问页面缓存Cookie，但是可以利用Redis将用户的Session集中管理，在这种模式只需要保证Redis的高可用，每次用户Session的更新和获取都可以快速完成。大大提高效率。
2）hash

这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。单点登录可以用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

3)list

使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。

4)set

set堆放的是一堆不重复值的集合,可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。

5)sorted set(zset 有序集合)

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。
6）HyperLogLog ,是用来做基数统计的算法,就是去重统计，有0.81% 错误率！ 可以用来统计网页的浏览量。
7)**Geospatial:**可以用来保存地理位置，并作位置距离计算或者根据半径计算位置等。实现附近的人或者计算最优地图路径

8)Bitmap :位图是支持按 bit 位来存储信息，可以用来实现 布隆过滤器（BloomFilter）、任务打卡。

3. 数据持久化

Redis 是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一旦服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失。所以 Redis 提供了持久化功能,把内存中的数据同步到硬盘文件来保证数据持久化。当Redis重启后通过把硬盘文件重新加载到内存，就能达到恢复数据的目的。

RDB（快照）：Redis默认的持久化方式。按照一定的时间周期策略把内存的数据以快照的形式保存到硬盘的二进制文件。它恢复时是将快照文件直接读到内存里。
Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，将当前父进程的数据库数据复制到子进程的内存中，然后由子进程写入到临时文件中，，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的。这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。
我们默认的就是RDB，一般情况下不需要修改这个配置！有时候在生产环境我们会将这个文件进行备份！
触发机制：
1、save的规则满足的情况下，会自动触发rdb规则
2、执行 flushall 命令，也会触发我们的rdb规则！
3、退出redis，也会产生 rdb 文件！
备份就自动生成一个 dump.rdb
只需要将rdb文件放在我们redis启动目录就可以，redis启动的时候会自动检查dump.rdb 恢复其中的数据！

RDB 的优点:
RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。 这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

RDB 的缺点:
如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

**AOF（只追加文件）：**Redis会将每一个收到的写命令都通过Write函数追加到文件最后。当Redis重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。
如果这个 aof 文件有错位，这时候 redis 是启动不起来的吗，我们需要修复这个aof文件redis 给我们提供了一个工具 redis-check-aof --fix

AOF 的优点:
使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。

Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到FLUSHALL 执行之前的状态。

AOF 的缺点:
对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ： 因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。 （举个例子，阻塞命令BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。） 测试套件里为这种情况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

4. 如何选择合适的持久化方式

同时使用AOF 持久化和 RDB 持久化时， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集，因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。

只做缓存，如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不
使用任何持久化

RDB 把整个 Redis 的数据保存在单一文件中，比较适合用来做灾备，但缺点是快照保存完成之前如果宕机，这段时间的数据将会丢失，另外保存快照时可能导致服务短时间不可用。

AOF 对日志文件的写入操作使用的追加模式，少了很多磁盘寻址的开销了，写入性能惊人，文件也不容易破损。有灵活的同步策略，支持每秒同步、每次修改同步和不同步。适合做灾难性数据误删除的紧急恢复了，缺点就是相同规模的数据集，AOF 要大于 RDB，AOF 在运行效率上往往会慢于 RDB。

5.性能建议

• 因为RDB文件只用作后备用途，建议只在Slave上持久化RDB文件，而且只要15分钟备份一次就够了，只保留 save 900 1 这条规则。
• 如果Enable AOF ，好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据，启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了，代价一是带来了持续的IO，二是AOF rewrite 的最后将 rewrite 过程中产
  生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可，应该尽量减少AOF rewrite
  的频率，AOF重写的基础大小默认值64M太小了，可以设到5G以上，默认超过原大小100%大小重
  写可以改到适当的数值。
• 如果不Enable AOF ，仅靠 Master-Slave Repllcation 实现高可用性也可以，能省掉一大笔IO，也
  减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave 同时倒掉，会丢失十几分钟的数据，
  启动脚本也要比较两个 Master/Slave 中的 RDB文件，载入较新的那个，微博就是这种架构。

6. reids的过期策略以及内存淘汰机制

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.
定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。

7.Redis的内存淘汰策略有哪些

Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

• 全局的键空间选择性移除
  noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
  allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。（这个是最常用的）
  allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
• 设置过期时间的键空间选择性移除
  volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
  volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
  volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。

总结
Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。

8.Redis线程模型

Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler）。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。

文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。

当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。

虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。

9.redis事务

9.1 Redis 事务的本质是

通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结说：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

Redis事务的三个阶段
事务开始 MULTI
命令入队
事务执行 EXEC

事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排

事务管理（ACID）概述

• 原子性（Atomicity）
  原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。

• 一致性（Consistency）
  事务前后数据的完整性必须保持一致。

• 隔离性（Isolation）
  多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行

• 持久性（Durability）
  持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响

Redis的事务总是具有ACID中的一致性和隔离性，其他特性是不支持的。当服务器运行在_AOF_持久化模式下，并且appendfsync选项的值为always时，事务也具有持久性。

9.2 Redis事务支持隔离性吗

Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。

9.3 Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗

Redis中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。

9.4 Redis事务其他实现

基于Lua脚本，Redis可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行，
其同时也不提供事务运行错误的回滚，执行过程中如果部分命令运行错误，剩下的命令还是会继续运行完

基于中间标记变量，通过另外的标记变量来标识事务是否执行完成，读取数据时先读取该标记变量判断是否事务执行完成。但这样会需要额外写代码实现，比较繁琐

10. 发布订阅

Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。微信、微博的关注系统！
原理：
Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。通过 SUBSCRIBE 命令订阅某频道后，redis-server 里维护了一个字典，字典的键就是一个个 频道！，而字典的值则是一个链表，链表中保存了所有订阅这个 channel 的客户端。SUBSCRIBE 命令的关键，就是将客户端添加到给定 channel 的订阅链表中。通过 PUBLISH 命令向订阅者发送消息，redis-server 会使用给定的频道作为键，在它所维护的 channel字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者。

Pub/Sub 从字面上理解就是发布（Publish）与订阅（Subscribe），在Redis中，你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅，当一个key值上进行了消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。
使用场景：
1、实时消息系统！
2、事实聊天！（频道当做聊天室，将信息回显给所有人即可！）
3、订阅，关注系统都是可以的！
稍微复杂的场景我们就会使用 消息中间件 MQ

11.主从复制

11.1概念

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点
(master/leader)，后者称为从节点(slave/follower)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
Master以写为主，Slave 以读为主。
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；
且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。

11.2主从复制的作用主要包括：

1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务
的冗余。
3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
4、高可用（集群）基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。

11.3 不能只使用一台Redis的（宕机）原因

1、从结构上，单个Redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较大；
2、从容量上，单个Redis服务器内存容量有限，就算一台Redis服务器内存容量为256G，也不能将所有内存用作Redis存储内存，一般来说，单台Redis最大使用内存不应该超过20G。

电商网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是"多读少写"。
主从复制，读写分离！ 80% 的情况下都是在进行读操作！减缓服务器的压力！架构中经常使用！ 一主二从！只要在公司中，主从复制就是必须要使用的，因为在真实的项目中不可能单机使用Redis！

11.4 复制原理

Slave 启动成功连接到 master 后会发送一个sync同步命令
Master 接到命令，启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行，完毕之后，master将传送整个数据文件到slave，并完成一次完全同步。
全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。
增量复制：Master 继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave，完成同步
但是只要是重新连接master，一次完全同步（全量复制）将被自动执行！ 我们的数据一定可以在从机中看到。

12. 哨兵模式（自动选举master）

当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例
。

这里的哨兵有两个作用

• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服
  务器，修改配置文件，让它们切换主机。

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover[故障转移]操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。
优点：
1、哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有
2、 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好
3、哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮！
缺点：
1、Redis 不好在线扩容的，集群容量一旦到达上限，在线扩容就十分麻烦！
2、实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多选择！

13. 高可用

高可用：指服务存在异常的时候，可以自动进行容错或者抵抗异常，从而达到不影响到用户正常使用的一种技术。

主从复制并不是高可用：主从复制，若主节点出现问题，则不能提供服务，需要人工修改配置将从变主，其它的节点成为新主节点的从节点，并从新节点复制数据，需要人工干预，无法实现高可用。

哨兵机制：Sentinel（哨兵）是Redis 的高可用性解决方案：由一个或多个Sentinel 实例 组成的Sentinel 系统可以监视任意多个主服务器，以及这些主服务器属下的所有从服务器，并在被监视的主服务器进入下线状态时，自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器。（https://blog.csdn.net/lianggzone/article/details/110944123）

原理：当主节点出现故障时，由Redis Sentinel自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性

哨兵组件主要功能：

• 集群监控： 负责监控 Redis master 和 slave 进程是否正常工作。

• 消息通知：如果某个 Redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。

• 故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。

• 配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。

缺点：主从模式，切换需要时间丢数据，没有解决 master 写的压力

14. Redis缓存穿透（查不到）

用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀！），于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

• 布隆过滤器
  布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；
  
• 缓存空对象
  当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
  
  但是这种方法会存在两个问题：
  1、如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多
  的空值的键；
  2、即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于
  需要保持一致性的业务会有影响。

15. 缓存击穿（量太大，缓存过期！）

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大。

解决方案

• 1.设置热点数据永不过期
  从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。
• 2.加互斥锁
  分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。
  

16. 缓存雪崩

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 宕机！
产生雪崩的原因之一，比如马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

redis高可用

既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。

限流降级

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。加锁排队只是为了减轻数据库的压力，并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下，缓存重建期间key是锁着的，这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时，这是个治标不治本的方法。

数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

缓存标记

给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

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