Redis 的一些东西
- 什么是Redis
- 为什么用Redis
- 性能优秀
- 数据类型丰富
- string
- hash
- list
- set
- sorted set
- 怎么用Redis
- 使用Redis可能会遇到的问题
- 缓存异常
什么是Redis
Redis是一种Not-only-SQL的数据库，是用C语言编写的key-value型的内存数据库，可以用来缓存，做数据库，做消息中间件等。
为什么用Redis
Redis 优势
① 性能优秀：数据在内存中，读写速度非常快，支持并发 10W QPS。单进程单线程，是线程安全的，采用 IO 多路复用机制。
② 数据类型丰富：支持字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等。
③ 支持数据持久化：可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载。
④ 运用场景丰富：主从复制，哨兵，高可用。可以用作分布式锁。可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。
性能优秀
为什么说Redis的速度非常快呢？
Redis采用的是单线程的方式，完全采用内存的操作，也就意味着CPU不是瓶颈，瓶颈可能是内存大小或者网络带宽，所以没必要采用多线程的模式。
① 纯内存操作 redis将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制
② 单线程操作 避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题；
③ I/O多路复用 非阻塞I/O多路复用机制
④ 灵活的数据结构 针对不同场景可以使用不同的数据结构，减少内存的使用
数据类型丰富
首先需要了解Redis的redisObject的格式
可以通过不同的数据类型和编码方式进行组合，编码方式这一部分后续再记录和学习。主要记录一下这几种数据类型的运用
数据类型 | 特点 | 运用场景 |
string | 可以包含任何数据，如图片或者序列化编码 | 很多都可以使用 |
hash | 类似与map类型 | 适合于存储对象 |
list | 双向链表，增删快 | 最新消息排行，消息队列 |
set | hash表，添加删除查询都是O(1) | 共同好友，唯一IP |
sorted set | 有天然的排序 | 排行榜，带权重的消息 |
string
- decr key 或 incr key： 适用于商品库存数场景，+1，-1之类的。
- setex key seconds value：设置key过期时间，手机验证码类的过期销毁场景
hash
Redis 中每个 hash 可以存储 2^32 - 1 键值对（40多亿）。
- hmset key1 val1 key2 val2 key3 val3： 适用于存储多属性数据，淘宝购物车
list
一个列表最多可以包含 2^32 - 1 个元素
- lpush key value 或 rpop key：类似队列的左右操作，构建消息队列
- ltrim key start stop：可以设置长度，获得区间内元素，适用于最新上架的商品
set
集合中最大的成员数为 2^32 - 1
- sadd key value：利用set不重复的特性，抽奖操作
- sinter key1 [key2]：交集操作，好友类操作
sorted set
- zadd key scores value：利用有序，制作排行榜，或者热搜榜
怎么用Redis
在C++中，采用hiredis作为接口，使用几个指令就可以完成对redis的操作
//Demo
#include <hiredis.h>
int main()
{
redisContext* c = redisConnect("127.0.0.1", 6379);
redisReply* reply = (redisReply*) redisCommend(c, "set test 1");
freeReplyObject(reply);
redisFree(c);
return 0;
}使用Redis可能会遇到的问题
缓存异常
i. 缓存雪崩
情况：12点开始大促，请求量超高，这时缓存在同一时间失效，那么请求量就落在了数据库上，数据库超出了处理能力，可能就会宕机。
处理方式：为缓存设置随机的过期时间，避免同一时间大面积失效；或者更新缓存而不是设置失效时间；或者设置双重缓存，一个短期一个长期。
ii. 缓存穿透
情况：不断的发起请求数据查询，但是缓存和数据库中都没有这一数据。
处理方式：① 接口处增加校验，id<0 则直接舍去；② 缓存空数据，哪怕查询结果为空，也将这个结果缓存，缓存的存活时间较短； ③ 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
iii. 缓存击穿
情况：对一个数据有很高的请求，当这一数据的缓存出现问题时，超高的请求量就会落在数据库上，超过数据库的处理能力。
处理方式：设置热点数据永不过期或者加互斥锁
PERSIST KEY_NAME （取消key的过期时间）
下一章是：淘汰策略，主从机制，哨兵机制，持久化
