Redis耗费空间比较大
24 | 替换策略：缓存满了怎么办？
我们现在有数据 6、3、9、20、5。如果数据 20 和 3 被先后访问，它们都会从现有的链表位置移到 MRU 端，而链表中在它们之前的数据则相应地往后移一位。因为，LRU 算法选择删除数据时，都是从 LRU 端开始，所以把刚刚被访问的数据移到 MRU 端，就可以让它们尽可能地留在缓存中。
缓存和数据库 数据一致性
针对大量数据同时失效带来的缓存雪崩问题，我给你提供两种解决方案。
一旦发生了缓存雪崩，数据库的每秒请求数突然增加到每秒 1 万个，此时，我们就可以启动请求限流机制，在请求入口前端只允许每秒进入系统的请求数为 1000 个，再多的请求就会在入口前端被直接拒绝服务。所以，使用了请求限流，就可以避免大量并发请求压力传递到数据库层。
对于这种情况，在命令入队时，Redis 就会报错并且记录下这个错误。此时，我们还能继续提交命令操作。等到执行了 EXEC 命令之后，Redis 就会拒绝执行所有提交的命令操作，返回事务失败的结果。这样一来，事务中的所有命令都不会再被执行了，保证了原子性。
pipeline不保证原子，lua保证
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Redis秒杀
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Redis 6.0 多线程
四、为什么redis6.0引入多线程？
Redis6.0中的多线程，也只是针对网络请求过程采用了多线程，而数据的读写命令仍然是单线程处理的。
为什么呢？不是多路复用技术已经大大提高IO利用率了吗？
主要对Redis有着更高的要求。
根据测算，Redis 将所有数据放在内存中，内存的响应时长大约为 100 纳秒，对于小数据包，Redis 服务器可以处理 80,000 到 100,000 QPS，这么高的对于 80% 的公司来说，单线程的 Redis 已经足够使用了。
但随着越来越复杂的业务场景，有些公司动不动就上亿的交易量，因此需要更大的 QPS。
为了提升QPS，很多公司的做法是部署Redis集群，并且尽可能提升Redis机器数。但是这种做法的资源消耗是巨大的。
而经过分析，限制Redis的性能的主要瓶颈出现在网络IO的处理上，虽然之前采用了多路复用技术。但是我们前面也提到过，多路复用的IO模型本质上仍然是同步阻塞型IO模型。
下面是多路复用IO中select函数的处理过程：
从上图我们可以看到，在多路复用的IO模型中，在处理网络请求时，调用 select （其他函数同理）的过程是阻塞的，也就是说这个过程会阻塞线程，如果并发量很高，此处可能会成为瓶颈。
虽然现在很多服务器都是多个CPU核的，但是对于Redis来说，因为使用了单线程，在一次数据操作的过程中，有大量的CPU时间片是耗费在了网络IO的同步处理上的，并没有充分的发挥出多核的优势。
如果能采用多线程，使得网络处理的请求并发进行，就可以大大的提升性能。多线程除了可以减少由于网络 I/O 等待造成的影响，还可以充分利用 CPU 的多核优势。
所以，Redis 6.0采用多个IO线程来处理网络请求，网络请求的解析可以由其他线程完成，然后把解析后的请求交由主线程进行实际的内存读写。提升网络请求处理的并行度，进而提升整体性能。
但是，Redis 的多 IO 线程只是用来处理网络请求的，对于读写命令，Redis 仍然使用单线程来处理。
那么，在引入多线程之后，如何解决并发带来的线程安全问题呢？
这就是为什么我们前面多次提到的"Redis 6.0的多线程只用来处理网络请求，而数据的读写还是单线程"的原因。
Redis 6.0 只有在网络请求的接收和解析，以及请求后的数据通过网络返回给时，使用了多线程。而数据读写操作还是由单线程来完成的，所以，这样就不会出现并发问题了。
场景题目
Redis里有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知前缀开头的，如何将它们全部找出来？
keys指令性能差，会导致单线程的Redis阻塞；所以需要使用scan指令，这个可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，做去重复就可以了。但是花费时间比keys指令长
scan命令的特点：
1、复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进行的，不会阻塞线程;
2、提供 limit 参数，可以控制每次返回结果的最大条数，limit 只是一个 hint，返回的结果可多可少;
3、同 keys 一样，它也提供模式匹配功能;
4、服务器不需要为游标保存状态，游标的唯一状态就是 scan 返回给客户端的游标整数;
5、返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点非常重要;
6、遍历的过程中如果有数据修改，改动后的数据能不能遍历到是不确定的;
7、单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，而要看返回的游标值是否为零
Redis 分区，则不能使用Redis事务，不能对两个集合取交集
Redis中 Jedis和Redisson对比有什么优缺点？
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能简单，不支持字符串操作，不支持排序，事务，管道，分区等Redis特性
