Redis常见的问题
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如
DB）。
缓存穿透是指在高并发下查询key不存在的数据，会穿过缓存查询数据库。导致数据库压力过大而宕机
解决方案：
对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间（ttl）设置短一点，或者该key对应的数据insert了
之后清理缓存。
问题：缓存太多空值占用了更多的空间
使用布隆过滤器。在缓存之前在加一层布隆过滤器，在查询的时候先去布隆过滤器查询 key 是否
存在，如果不存在就直接返回，存在再查缓存和DB。
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机hash映射函数。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般
的算法。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个Hash函数将这个元素映射成一个数组中的K
个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如
DB)带来很大压力。
突然间大量的key失效了或redis重启，大量访问数据库，数据库崩溃
解决方案:
1、 key的失效期分散开 不同的key设置不同的有效期
2、设置二级缓存（数据不一定一致）
3、高可用（脏读）
缓存击穿
对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热
点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓
存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
解决方案：
1、用分布式锁控制访问的线程
使用redis的setnx互斥锁先进行判断，这样其他线程就处于等待状态，保证不会有大并发操作去操作数据库。
2、不设超时时间，volatile-lru 但会造成写一致问题
当数据库数据发生更新时，缓存中的数据不会及时更新，这样会造成数据库中的数据与缓存中的数据的
不一致，应用会从缓存中读取到脏数据。可采用延时双删策略处理，这个我们后面会详细讲到。
数据不一致
缓存和DB的数据不一致的根源 ： 数据源不一样
如何解决
强一致性很难，追求最终一致性（时间）
- 保证数据的最终一致性(延时双删)
1、先更新数据库同时删除缓存项(key)，等读的时候再填充缓存
2、2秒后再删除一次缓存项(key)
3、设置缓存过期时间 Expired Time 比如 10秒 或1小时
4、将缓存删除失败记录到日志中，利用脚本提取失败记录再次删除（缓存失效期过长 7*24）
升级方案
通过数据库的binlog来异步淘汰key，利用工具(canal)将binlog日志采集发送到MQ中，然后通过ACK机制确认处理删除缓存。
数据并发竞争
这里的并发指的是多个redis的client同时set 同一个key引起的并发问题。
多客户端（Jedis）同时并发写一个key，一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2。
第一种方案：分布式锁+时间戳
第二种方案：利用消息队列
Hot Key
当有大量的请求(几十万)访问某个Redis某个key时，由于流量集中达到网络上限，从而导致这个redis的服务器宕机。造成缓存击穿，接下来对这个key的访问将直接访问数据库造成数据库崩溃，或者访问数据库回填Redis再访问Redis，继续崩溃。
如何发现热key
1、预估热key，比如秒杀的商品、火爆的新闻等
2、在客户端进行统计，实现简单，加一行代码即可
3、如果是Proxy，比如Codis，可以在Proxy端收集
4、利用Redis自带的命令，monitor、hotkeys。但是执行缓慢（不要用）
5、利用基于大数据领域的流式计算技术来进行实时数据访问次数的统计，比如 Storm、Spark
Streaming、Flink，这些技术都是可以的。发现热点数据后可以写到zookeeper中
如何处理热Key：
1、变分布式缓存为本地缓存
发现热key后，把缓存数据取出后，直接加载到本地缓存中。可以采用Ehcache、Guava Cache都可
以，这样系统在访问热key数据时就可以直接访问自己的缓存了。（数据不要求时时一致）
2、在每个Redis主节点上备份热key数据，这样在读取时可以采用随机读取的方式，将访问压力负载到
每个Redis上。
3、利用对热点数据访问的限流熔断保护措施
每个系统实例每秒最多请求缓存集群读操作不超过 400 次，一超过就可以熔断掉，不让请求缓存集群，直接返回一个空白信息，然后用户稍后会自行再次重新刷新页面之类的。（首页不行，系统友好性差）通过系统层自己直接加限流熔断保护措施，可以很好的保护后面的缓存集群。
Big Key
大key指的是存储的值（Value）非常大，常见场景：
热门话题下的讨论
大V的粉丝列表
序列化后的图片
没有及时处理的垃圾数据
大key的影响：
大key会大量占用内存，在集群中无法均衡
Redis的性能下降，主从复制异常
在主动删除或过期删除时会操作时间过长而引起服务阻塞
如何发现大key：
1、redis-cli –bigkeys命令。可以找到某个实例5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。
但如果Redis 的key比较多，执行该命令会比较慢
2、获取生产Redis的rdb文件，通过rdbtools分析rdb生成csv文件，再导入MySQL或其他数据库中进行分析统计，根据size_in_bytes统计bigkey
大key的处理：
优化big key的原则就是string减少字符串长度，list、hash、set、zset等减少成员数。
1、string类型的big key，尽量不要存入Redis中，可以使用文档型数据库MongoDB或缓存到CDN上。
如果必须用Redis存储，最好单独存储，不要和其他的key一起存储。采用一主一从或多从。
2、单个简单的key存储的value很大，可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用mget获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多次操作中，降低对redis的IO影响。
hash， set，zset，list 中存储过多的元素，可以将这些元素分拆。（常见）
3、删除大key时不要使用del,因为del是阻塞命令，删除时会影响性能。
4、使用 lazy delete (unlink命令)
删除指定的key(s),若key不存在则该key被跳过。但是，相比DEL会产生阻塞，该命令会在另一个线程中回收内存，因此它是非阻塞的。 这也是该命令名字的由来：仅将keys从key空间中删除，真正的数据删除会在后续异步操作。
单线程的redis为什么这么快
redis在内存中操作，持久化只是数据的备份，正常情况下内存和硬盘不会频繁swap
多机主从，集群数据扩展
maxmemory的设置+淘汰策略
数据结构简单，有压缩处理，是专门设计的
单线程没有锁，没有多线程的切换和调度，不会死锁，没有性能消耗
使用I/O多路复用模型，非阻塞IO
构建了多种通信模式，进一步提升性能
进行持久化的时候会以子进程的方式执行，主进程不阻塞
Redis 为什么是单线程的，优点
Redis采用单线程多进程集群方案
Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈
瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽
单线程的设计是最简单的
但是对多核CPU利用率不够，所以Redis6采用多线程。
单线程优点：
代码更清晰，处理逻辑更简单 不用去考虑各种锁的问题，
不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗
不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
Proxy端分区—Codis集群
在客户端和服务器端引入一个代理或代理集群，客户端将命令发送到代理上，由代理根据算法，将命令
路由到相应的服务器上。常见的代理有Codis（豌豆荚）和TwemProxy（Twitter）。