Redis使用细节（持续更新中）
Redis使用细节
分布式锁
因为Redis是单线程的，所以可以用setnx来模拟锁的获取释放从而实现分布式锁
在用setnx实现分布式锁时，会出现一些问题
- 业务超时解锁，导致并发问题。业务执行时间超过了锁超时的时间
- redis主从切换临界点问题，主从切换后，A持有的锁还没有同步到新的主节点，B在新的主节点获取到了锁
- redis集群脑裂，导致出现多个主节点
大key和热key
大key定义
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String类型：value的字节数大于10KB即为大Key
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Hash/Set等复杂结构类型：元素个数大于5000个或总value字节数大于10M即为大key
大key危害
- 读取成本高
- 容易导致慢查询
- 主从复制异常，服务阻塞，无法正常响应请求
消除大key的方法
1.拆分
将大key拆分为小key，例如一个String拆分成多个String
2.压缩
将value压缩后写入Redis，读取时解压后再用，注意选择一个合适的算法
3.集合类结构hash消除的方法
- 拆分，用hash取余，位掩码的方式决定放在哪个key中
- 区分冷热：比如榜单列表场景使用zset，只缓存前10页数据，后续的数据走db
热key定义
用户访问一个key的QPS特别高，导致server出现CPU负载突增或者不均的情况，热key没有明确的标准，一般QPS超过500就有可能被识别为热Key
解决热Key的方法
1.设置Localcache
在访问Redis前，在业务侧设置Localcache，降低访问Redis的QPS，如果Localcache过期或者未命中，则从Redis中将数据更新到LocalCache
2.拆分
将一个热key复制写入多份，访问的时候访问多个key，但是value是同一个，但是代价是更新时需要更新多个key
慢查询场景
容易导致慢查询的操作
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批量操作一次性传入过多的key/value，如mset/hmset等操作，建议单批次不要超过100
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zset大部分命令都是O(logn)，当大小超过5k以上时，简单的zadd/zerm也可能导致慢查询
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操作大key
缓存穿透和缓存雪崩
缓存穿透：热点数据查询绕过缓存，直接查询数据库
缓存雪崩：大量缓存同时过期
缓存穿透的危害：
- 查询一个一定不存在的数据，这样的所有请求都会打到db上
- 缓存过期时，一个热key过期，也会有大量的请求同时击穿至db
减少缓存穿透的方法
- 缓存空值，在查询到在缓存和数据库中都不存在，则可以缓存一个空值
- 布隆过滤器，使用一个算法来存储合法key
避免缓存雪崩的方法
- 将缓存失效的时间分散开，比如在原有的失效时间基础上增加一个随机值
- 使用缓存集群，避免单机宕机造成的缓存雪崩