redis内存模型
redis大致内存模型如下图
---
单机版的redis最多只能支持大概几万的QPS，缓存一般来说都是用来支撑读高并发的，写的请求是比较少的，要想支持更高的并发量，可将redis做成读写分离的主从架构。
如下图所示：架构做成主从架构，一主多从，主负责写，并且将数据同步复制到其他slave节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。加假如原来一台机器只能支撑5万QPS，四台机器就能支撑20万QPS了
redis五种数据类型应用场景
String： KV缓存
hash： 这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。 redis hash用法
key=150
value={
“id”: 150,
“name”: “zhangsan”,
“age”: 20
}
hget 150：id 将返回150
list：有序集合，比如某个话题被哪些用户关注
set：无序集合，自动去重 比如两个话题的关注者的交集
sorted set：排序的set，可以用在排行榜
添加数据
zadd board 85 zhangsan
zadd board 72 wangwu
zadd board 96 lisi
zadd board 62 zhaoliu
结果
96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu
62 zhaoliu
zrevrange board 0 3获取排名前3的用户
96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu
zrank board zhaoliu 获取赵六的排名
4
如何防止redis缓存雪崩
1.事前，保证redis集群高可用。
2.本地ehcache。
3.hystrix限流（QPS不超过2000） 超过的走降级，返回一个默认提示。
4.事后，redis持久化机制，恢复集群，从磁盘加载数据恢复磁盘上的数据。
1.主从模式（master/slaver）
一个master配多个slave，默认配置下，master节点可以进行读和写，slave节点只能进行读操作，写操作被禁止。
缺点：master节点挂了以后，redis就不能对外提供写服务了，因为剩下的slave不能成为master
这个缺点影响是很大的，尤其是对生产环境来说，是一刻都不能停止服务的，所以一般的生产坏境是不会单单只有主从模式的。所以有了下面的sentinel模式。
2.sentinel模式
sentinel的中文含义是哨兵、守卫。也就是说既然主从模式中，当master节点挂了以后，slave节点不能主动选举一个master节点出来，那么我就安排一个或多个sentinel来做这件事，当sentinel发现master节点挂了以后，sentinel就会从slave中重新选举一个master。
当使用sentinel模式的时候，客户端就不要直接连接Redis，而是连接sentinel的ip和port，由sentinel来提供具体的可提供服务的Redis实现，这样当master节点挂掉以后，sentinel就会感知并将新的master节点提供给使用者。sentinel模式基本可以满足一般生产的需求，具备高可用性。但是当数据量过大到一台服务器存放不下的情况时，主从模式或sentinel模式就不能满足需求了，这个时候需要对存储的数据进行分片，将数据存储到多个Redis实例中，就是下面要讲的。
3.cluster模式
cluster的出现是为了解决单机Redis容量有限的问题，将Redis的数据根据一定的规则分配到多台机器。对cluster的一些理解：
cluster可以说是sentinel和主从模式的结合体，通过cluster可以实现主从和master重选功能，所以如果配置两个副本三个分片的话，就需要六个Redis实例。
因为Redis的数据是根据一定规则分配到cluster的不同机器的，当数据量过大时，可以新增机器进行扩容
这种模式适合数据量巨大的缓存要求，当数据量不是很大使用sentinel即可。
如何防止redis缓存穿透
缓存穿透：访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。
解决方案：访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间。
如何防止redis缓存击穿
缓存击穿：一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。
解决方案：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。
-----
