一、概述
1、为什么使用redis
2、使用redis有什么缺点
3、单线程的redis为什么这么快
4、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
5、redis的过期策略以及内存淘汰机制
6、redis和数据库双写一致性问题
7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
8、如何解决redis的并发竞争问题
二、详细说明
1、为什么使用redis
主要是从两个角度去考虑:性能和并发。redis还具备可以做分布式锁等其他功能。
（一）性能
在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
（二）并发
在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。
2、使用redis有什么缺点
使用redis都会碰到一些问题，主要是四个问题
(一)缓存和数据库双写一致性问题
(二)缓存雪崩问题
(三)缓存击穿问题
(四)缓存的并发竞争问题
3、单线程的redis为什么这么快
redis内部机制，redis是单线程工作模型。主要是以下三点
(一)纯内存操作
(二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换
(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制
下面类比到真实的redis线程模型，如图所示
参照上图，简单来说，就是。我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。
需要说明的是，这个I/O多路复用机制，redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库
4、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
002-redis-数据类型（string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)）
一共五种
(一)String
最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。
(二)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。在做单点登录的时候，就是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。
(三)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。生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。
(四)set
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
(五)sorted set
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。
5、redis的过期策略以及内存淘汰机制
分析:比如你redis只能存5G数据，可是你写了10G，那会删5G的数据。怎么删的？数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，原因?
：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。
在redis.conf中有一行配置
# maxmemory-policy volatile-lru
该配置就是配内存淘汰策略的
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。不推荐使用。
2）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。推荐使用，目前项目在用这种。
3）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。不推荐使用，你不删最少使用Key,去随机删。
4）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。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐
5）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。依然不推荐
6）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。不推荐
ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。
6、redis和数据库双写一致性问题
分析:一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
分析:一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。
回答:如下所示
缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
解决方案:
(一)利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
(二)采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
(三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。
缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
解决方案:
(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
(三)双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点
-
I 从缓存A读数据库，有则直接返回
-
II A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
-
III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。
8、如何解决redis的并发竞争key问题
分析:这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？大家思考过么。需要说明一下，博主提前百度了一下，发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此，redis的事务机制，十分鸡肋。
回答:
(1)如果对这个key操作，不要求顺序
这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可，比较简单。
(2)如果对这个key操作，要求顺序
假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.
期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下
系统A key 1 {valueA 3:00}
系统B key 1 {valueB 3:05}
系统C key 1 {valueC 3:10}
那么，假设这会系统B先抢到锁，将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做set操作了。以此类推。
其他方法，比如利用队列，将set方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。
成、
参看原文：https://blog.csdn.net/developerFBI/article/details/103615730
地方