Redis
- C语言实现，非阻塞式IO多路复用
- 全内存数据库、单线程，没有上下文切换问题
- 支持多种数据结构，支持持久化、主从和集群模式
Redis数据类型
- String：字符串，内部可转换成对应的，数字、二进制数组
- Hash：对应着一个Map集合，这个集合中的field和value只能存储字符串
- Set：基于Hash实现，支持集合间的操作
- List：基于链表实现
- ZSet：每个元素都多存储了一个分数信息，用于排序
- GEO：基于ZSet实现，用于存储地理信息，可以计算距离和范围
- Bitmap：其实就是字符串，位图提供了一种操作字符串中单个二进制位的API
- HyperLogLog：基于HyperLogLog算法，使用极小空间，来完成数量统计的数据结构，但是有一定误差，本质还是字符串
Redis内存淘汰机制
- 默认策略：当内存使用达到阈值的时候，就会报错
- volatile/allkeys前缀，是针对设置了过期时间的key或全部key
- lru/lfu/random/ttl算法，全部时间段内最近最少未使用，一段时间内最近最少未使用，随机移除，最早过期
Redis持久化
RDB
快照方式，将数据写入到二进制文件中，恢复的时候加载这个RDB文件，相对于AOF，在数据集很大时，启动效率更高
如果有老的RDB文件，就会先创建一个临时文件，备份命令执行完毕后，再对老文件进行替换，如果持久化时Redis发生故障，就会发生数据丢失
在异步备份时，会调用Linux系统的fork()函数，来创建一个子进程，由子进程来完成备份操作后再通知主进程，有可能在调用fork()方法时阻塞，因为创建子进程也需要内存和时间的
AOF
写日志方式，将命令写在硬盘的缓冲区中，再刷新到AOF文件中，恢复时加载这个AOF文件
有三种向硬盘刷新数据的策略，单个命令刷入，IO开销大；每秒刷入，可能会丢失一秒的数据；由操作系统来决定刷入时机，不可控
相对于RDB文件更大，所以就提供了AOF重写，对数据库本身进行回溯，生成AOF文件，从而减少AOF文件的体积
选择
单独使用RDB可能会造成数据丢失，单独使用AOF恢复速度慢， 而Redis支持同时开启开启两种持久化方式，如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，在Redis重启的时候，会优先使用AOF恢复，因为AOF数据更加完整
缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
- 缓存雪崩：一时间请求流量直接倒向数据库，数据库无法承受访问压力而崩溃
- 缓存倾斜导致的雪崩：缓存服务器宕机，导致流量直接流向数据库；可以保证缓存服务器的高可用或者做二级缓存来解决
- 缓存同时失效导致的雪崩：可以在进行缓存预热时设置随机过期时间来解决
- 缓存击穿现象导致的雪崩：热点key失效，缓存重建时间比较长，有很多线程都会去查询来重建缓存，导致流量直接流向数据库，可使用互斥锁（分布式锁）来解决，只有第一个线程进行缓存重建，将其他线性阻塞
- 缓存穿透：用户查询数据，数据库和缓存中都不存在，导致无效查询都要经过数据库，可以使用缓存空对象或布隆过滤器来解决
布隆过滤器
就是使用多个相互独立的哈希函数，也就可以得到数据的多个hash值，将二进制向量中对应的bit位置1，在查询时如果是相同的数据，得出的hash值是一样的，所以就能判断出数据是否在数据集中，因为hash碰撞，所以会有一定的错误率，但是一定能保证在数据集中的数据，一定在数据集中，因为要计算的哈希函数是不变的，只能适用于固定数据集，因为当删除数据时，无法准确将某个bit位置0，所以可以再使用一个二进制数组，存储得到该hash值的数量，在删除数据时将该值减1，当减为0时，再将对应的bit位置为0
分布式锁
使用set nx命令，如果key存在则设置失败，返回0，根据返回值判断锁是否被占用，如果没有占用再操作；否则让线程阻塞一段时间后再尝试占用，最好使用ex/px参数，同时设置失效时间，来防止因为某个线程崩溃导致无法释放锁的问题
RedisSentinel
分为哨兵节点和Redis主从节点，客户端通过连接哨兵系统，获得redis主从节点信息，之后再与主从节点进行通信
哨兵节点不存储数据，只用来做故障判断和故障转移，并通知给客户端，如果半数哨兵发现主节点无响应，会选出一个哨兵作为领导，从存活从节点中，选一个复制量最完整的从节点，作为主节点，通知其他的从节点成为新主节点的从节点，然后通知客户端，如果老的主节点复活，就会成为从节点
RedisCluster
所有节点都相互连接、监控和通信，集群节点最好有对应的从节点，否则可能会导致一个节点宕机，以至于整个集群不可用
数据分布主要采用，一致性哈希分区，约定一个长度为2^32^的哈希环（就是哈希值的范围，将范围看作一个环），将每个节点均匀分布到环上，计算出的哈希值一定落在环上，顺时针选择节点对应的数据进行操作，能解决添加一个节点时，所带来的全部数据迁移，因为会添加到环上，一定是在两个节点之间，只会影响到相邻的两个节点，不会影响其他节点，但是任然存在，少量的数据迁移，而且还会导致数据分布不均匀，可以成倍伸缩节点，达到数据分布均匀目的
RedisCluster是采用预设虚拟槽方式，每个槽都对应环上一个虚拟节点，RedisCluster采用CRC16哈希算法进行哈希值的计算，再对16383（即16383个槽）取模，来决定放入哪一个虚拟节点，再让用户决定虚拟节点到物理节点的映射，就算添加新节点，也不会立刻数据迁移，只有用户将虚拟槽分配给新节点时，才会发生数据迁移，从而减少数据迁移过程中，丢数据的可能
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