Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis支持的数据类型有String、Hash、List、Set、Sorted Set。除了这5种数据类型之外还有 Bitmap、HyperLogLog、Stream等。
1.Redis作用
设置缓存，加速查询（缓存数据都放在内存中，不用执行缓慢的I/O操作）
2.定期删除
应用程序自行设置超时时间，将超时的过期内容删除，腾出内存空间。
过期内容太多，全面扫描耗费大量时间，影响查询，因此随机删除其中的一部分。
3.惰性删除
定期删除中，存在一直未被随机算法选中的过期内容。对于此类数据，采用惰性删除（被动式触发）：
当查询遇到超时数据时，则将其删除。
4.内存淘汰策略
即使有 定时删除 + 惰性删除， 但若出现过期内容未被查询或设置的超时时间过长， 还是很容易出现内存用尽的情况。
因此在二者的基础上，提出 8 种内存淘汰策略供应用程序选择：
5.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
缓存穿透（Cache penetration）指访问一个缓存和数据库中都不存在的key，由于这个key在缓存中不存在，则会到数据库中查询；
数据库中也不存在该key，无法将数据添加到缓存中，所以每次都会访问数据库导致数据库压力增大。
解决方法：
- 将空key添加到缓存中。
- 使用布隆过滤器过滤空key。
- 一般对于这种访问可能由于遭到攻击引起，可以对请求进行身份鉴权、数据合法行校验等。
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缓存击穿（Cache breakdown）指大量请求访问缓存中的一个key时，该key过期了，导致这些请求都去直接访问数据库，短时间大量的请求可能会将数据库击垮。
解决方法：
- 添加互斥锁或分布式锁，让一个线程去访问数据库，将数据添加到缓存中后，其他线程直接从缓存中获取。
- 热点数据key不过期，定时更新缓存，但如果更新出问题会导致缓存中的数据一直为旧数据。
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缓存雪崩（Cache avalanche）指在系统运行过程中，缓存服务宕机或大量的key值同时过期，导致所有请求都直接访问数据库导致数据库压力增大。
解决方法：
- 将key的过期时间打散，避免大量key同时过期。（过期时间均匀分布）
- 对缓存服务做高可用处理。
- 加互斥锁，同一key值只允许一个线程去访问数据库，其余线程等待写入后直接从缓存中获取。
对于缓存击穿和缓存雪崩常采用：过期时间均匀分布 + 热点数据永不过期
