目录

一·、Redis如何保证指令原⼦性

二、何时会触发RDB备份

三、混合持久化策略

四、分布式锁

五、缓存穿透

六、热点缓存key重建优化

七、Redis对于过期键有三种清除策略

一·、Redis如何保证指令原⼦性

Redis的整体线程模型可以简单解释为客户端多线程，服务端单线程。
1.复合指令 
Redis内部提供了很多复合指令，他们是⼀个指令，可是明显⼲着多个指令的活。 
⽐如 MSET(HMSET)、GETSET、SETNX、SETEX。这些复合指令都能很好的保持原⼦性。
2.Redis事务
Redis的事务并不是像数据库的事务那样，保证事务中的指令⼀起成功或者⼀起失败。Redis的事务作⽤，仅仅只是保证事务中的原⼦操作是⼀起执⾏，⽽不会在执⾏过程中被其他指令加塞。
3.lua脚本
lua语⾔最⼤的特点是他的线程模型是单线程的模式。所以，在Redis中执⾏⼀段lua脚本，天然就是原⼦性的。

二、何时会触发RDB备份

1.到达配置⽂件中默认的快照配置时，会⾃动触发RDB快照

2.⼿动执⾏save或者bgsave指令时，会触发RDB快照。 其中save⽅法会在备份期间阻塞主线程。 bgsve则不会阻塞主线程。但是他会fork⼀个⼦线程进⾏持久化，这个过程中会要将数据复制⼀份，因此会占⽤更多内存和CPU。

3.主从复制时会触发RDB备份。

三、混合持久化策略

RDB + AOF 结合使用（默认开启）
前半段：RDB 全量快照 
后半段：AOF 增量命令 
恢复时：先加载 RDB，再重放 AOF

四、分布式锁

1.简单分布式锁

Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId, 30, TimeUnit.SECONDS); 
f (clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
                stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}

2.redisson分布式锁

RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);//获取分布式锁
redissonLock.lock();//加锁
redissonLock.unlock();

五、缓存穿透

缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中，导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。
1.缓存空对象
2.布隆过滤器
当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。
向布隆过滤器中添加 key 时，会使用多个 hash 函数对 key 进行 hash 算得一个整数索引值然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个 hash 函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为1就完成了 add 操作。 
向布隆过滤器询问 key 是否存在时，跟 add 一样，也会把 hash 的几个位置都算出来，看看位数组中这几个位置是否都为 1，只要有一个位为 0，那么说明布隆过滤器中这个key 不存在。如果都是 1，这并不能说明这个 key 就一定存在，只是极有可能存在，因为这些位被置为 1 可能是因为其它的 key 存在所致。需要合适长度的位数组，可以用redisson实现布隆过滤器。
这种方法适用于数据命中不高、 数据相对固定、 实时性低（通常是数据集较大） 的应用场景， 代码维护较为复杂， 但是缓存空间占用很少。

六、热点缓存key重建优化

当前key是一个热点key（例如一个热门的娱乐新闻），并发量非常大。 或者重建缓存不能在短时间完成， 可能是一个复杂计算， 例如复杂的SQL、 多次IO、 多个依赖等。在缓存失效的瞬间， 有大量线程来重建缓存， 造成后端负载加大， 甚至可能会让应用崩溃。 要解决这个问题主要就是要避免大量线程同时重建缓存。
可以利用分布式锁来解决，此方法只允许一个线程重建缓存， 其他线程等待重建缓存的线程执行完， 重新从缓存获取数据即可。

七、Redis对于过期键有三种清除策略

1.被动删除
当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key
2.主动删除
由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批已过期的key
3.主动清理策略

LRU 算法（Least Recently Used，最近最少使用，是淘汰很久没被访问过的数据，以最近一次访问时间作为参考）        
LFU 算法（Least Frequently Used，最不经常使用）
当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略
总共8种清理策略
4种针对设置了过期时间的key做处理
volatile-ttl（会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除）
volatile-random
volatile-lru 淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以次数作为参考。
volatile-lfu（其中LFU 算法（Least Frequently Used，最不经常使用，是淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据，以次数作为参考）
3种针对所有的key做处理
allkeys-random 
allkeys-lru 
Allkeys-lfu
1种不处理
不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息，此时Redis只响应读操作。