redis整理超详细

话不多少 先上图

Redis支持的五大数据类型包括
String（字符串 用法： 键 值），
Hash（哈希 类似Java中的 map 用法： 键 键值对），
List（列表 用法：键 集合 不可以重复），
Set（集合 用法：键 集合 可以重复），
Zset（sorted set 有序集合 用法： 键 值 值）

单线程，多线程

在一开始的时候，Redis采用的是单线程模型，因为Redis是一个基于内存的数据库，将所有的数据放入内存，所以使用单线程的操作效率是最高的， 多线程会上下文切换消耗大量时间，对于内存系统来说，单线程才能产生更高的效率。但是单线程不意味着整个Redis就一个线程，Redis其他模块还有各自的线程

Redis基于内存操作，CPU并不是性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽。在6.0的版本中引入了多线程。

这个I/O threads 指的是网络I/O处理方面使用了多线程，如网络数据的读写和协议解析等，这是因为读写网络的read/write在Redis执行期间占用了大部分CPU时间，如果把这部分模块使用多线程方式实现会对性能带来极大地提升。但是Redis执行命令的核心模块还是单线程的。

目前最新的6.0版本中，I/O多线程处理模式需要在配置文件中开启。

单线程为什么快

1. 纯内存操作

2. 单线程操作避免了上下文的切换

3. 采用了非阻塞i/o多路复用机制

Redis大部分操作在内存完成

采用IO多路复用机制

非CPU密集型任务

单线程的优势

Redis大部分操作在内存完成

采用了非阻塞i/o多路复用机制

单线程操作避免了上下文切换导致的性能损耗

避免多线程上下文切换导致的性能损耗

避免多线程访问共享资源加锁导致的性能损耗

所以Redis正是基于有以上这些优点，所以采用了单线程模型来完成请求处理的工作。

雪崩，穿透，击穿

一、缓存穿透

1.问题描述：

在查询一个一定不存在的数据时，由于数据库中没有，不会缓存到redis中，所以缓存百分百不会命中，将去数据库中查询，数据库也没有此记录，循环往复，每次查询缓存无法命中，对数据库（数据存储层）造成压力，失去了缓存的意义。

2.风险:

利用数据库中不存在的数据，进行恶意攻击,数据库瞬时压力增大，导致数据库崩溃。

3.解决办法：

将查询到的null结果也缓存到redis中，并加入短暂的过期时间

最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈 希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存 储系统的查询压力。

二、缓存雪崩

1.问题描述：

缓存雪崩是设置缓存时，设置了相同的过期时间，在大并发量不间断的访问下，缓存在某一时刻全部失效，此时所有的查询压力都会分配到数据库，数据库瞬时压力过大导致雪崩。

2.解决办法：

在原有的失效时间基础上，增加一个1-5分钟随机值，使其缓存时间不一样，减少重复率，减小数据库查询压力，降低了集体缓存失效的概率。

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。

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。

三、缓存击穿

1.问题描述：

对于热点数据来说，在不间断的大并发量情况下，还设置了过期时间，可能在失效的那一瞬间，被高频访问，此时redis中的缓存已经失效，所有查询压力都会落到数据库上，这种现象就叫做缓存击穿。

2.解决办法：

加锁处理。

思路：大量并发前来查询，只让一个线程去数据库查询，其他线程等待，查到后该线程释放锁，其他人获取锁，在获取到锁后，先查寻redis缓存中是否有数据，如果没有为第一个获取到锁的线程，查询数据库；有数据则直接返回。

减少重复率，减小数据库查询压力，降低了集体缓存失效的概率。

Redis key的淘汰策略有哪些

no evictionno??v?k?n

Redis 默认淘汰策略，对于写请求不再提供服务php单线程，直接返回错误（ DEL 请求和部分特殊请求除外）

all keys - lru

从所有 key 中使用 LRU 算法进行淘汰

volatile - lru

从设置了过期时间的 key 中使用 LRU 算法进行淘汰

all keys - random

从所有 key 中随机淘汰数据

volatile - random

从设置了过期时间的 key 中随机淘汰

volatile - ttl

从设置了过期时间的 key 中，根据 key 的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰

当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误

LRU算法

又称最近最少使用算法，它的基本思想是长期不被使用的数据，在未来被用到的几率也不大，所以当新的数据进来时我们可以优先把这些数据替换掉。

key的删除策略

定时删除

含义：在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时，对key进行删除

优点：保证内存被尽快释放

缺点：若过期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间紧张的情况下，CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿，还需要去花时间删除这些key

定时器的创建耗时，若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器（将会有大量的定时器产生），性能影响严重没人用

惰性删除

含义：key过期的时候不删除，每次从数据库获取key的时候去检查是否过期，若过期，则删除，返回null。

优点：删除操作只发生在从数据库取出key的时候发生，而且只删除当前key，所以对CPU时间的占用是比较少的，而且此时的删除是已经到了非做不可的地步（如果此时还不删除的话，我们就会获取到了已经过期的key了）

缺点：若大量的key在超出超时时间后，很久一段时间内，都没有被获取过，那么可能发生内存泄露（无用的垃圾占用了大量的内存）

定期删除

含义：每隔一段时间执行一次删除过期key操作

优点：通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对CPU时间的占用

缺点：在内存友好方面，不如"惰性删除" 在CPU时间友好方面，不如"定时删除"

难点：合理设置删除操作的执行时长（每次删除执行多长时间）和执行频率（每隔多长时间做一次删除）（这个要根据服务器运行情况来定了）

redis锁的两种意外

a.如果redis中的锁已经过期了，然后锁过期的那个请求又执行完毕，回来删锁，删除的是其他线程的锁，怎么办？

答案：用key获取value值，判断value值与set时是否一致

b.如果碰巧在查询redis锁还没有删除的时候，正在网络传输时，锁过期了，怎么办？

jedis.eval(“lua”);可与用lua脚本，在查询到key的同时删除该key，防止高并发下的意外的发生

redis内存优化方案 lru

1、缩减key和value的长度。key尽量简写如s:a:id。value不存储不需要数据。

2、开启共享内存池，纯数字数据可以公用内存。但是无法使用过lru的内存淘汰策略

3、如果编辑数据长度变化较大，尽量删除后重新存储。因为redis的预分配机制，追加操作，将会预留更大的存储空间。

4、尽量使用复杂度更低的编码方式，编码方式不可逆。如果数据变简单，情况允许，可以重新创建。

5、控制hash中键的数量。数量最好不要超过1000。因为ziplist编码，超过1000后，cpu消耗增加

先整理到这吧 一句话 想要学好还是要先看底层

（编辑：威海站长网）

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