Redis笔记&常用指令合集

1.简介

  NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。NoSQL不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

NoSQL特性

• 不遵循sql标准
• 不支持ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性）
• 远超于SQL的性能

NoSQL适用场景

• 对数据高并发的读写
• 海量数据的读写
• 对数据高可扩展性的

NoSQL不适用的场景

• 需要事务支持
• 基于sql的结构化查询存储，处理复杂的关系，需要即席查询

2.redis文件结构

• redis-benchmark:性能测试工具，可以在自己本地运行，看看自己本地性能如何
• redis-check-aof：修复有问题的AOF文件
• redis-check-rdb：修复有问题的dump.rdb文件
• redis-cli：客户端，操作入口
• redis-sentinel：Redis集群使用
• redis-server：Redis服务器启动命令

3.启动redis

3.1.前台启动（不推荐）

执行命令redis-server可以在前台启动redis，但是这种方式启动redis会导致如果窗口关闭，redis的服务也会关闭

3.2.后台启动

1. 在redis的解压目录下找到他的配置文件redis.conf，把它cp一份到etc目录下
2. vim redis.conf进入文件，用/daem找到daemonize，将daemonize no设置为daemonize yes
3. :wq保存
4. 执行redis-server /etc/redis.conf指令，这个目录就是你的conf文件存放的位置
5. 使用ps -ef | grep redis查看进程，如图
   
   表明redis后台启动成功

4.redis关闭

1. 可以使用redis-cli shutdown来关闭
2. 可以找到他的进程号，如3.2 他的进程号是29722，使用kill -9 29722来杀掉他的进程

5.redis常用五大基础数据类型

redis指令大全

5.1.key键操作

• keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)
• exists key判断某个key是否存在
• type key查看你的key是什么类型
• del key删除指定的key数据
• unlink key根据value选择非阻塞删除
  仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
• expire key 1010秒钟：为给定的key设置过期时间
• ttl key查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
• select [0-15]命令切换数据库，默认使用的数据库是0，总共有16个数据库
• dbsize查看当前数据库的key的数量
• flushdb清空当前库
• flushall通杀全部库

5.2.字符串String

常用命令

• set <key><value>添加键值对
  *NX：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库
  *XX：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥
  *EX：key的超时秒数
  *PX：key的超时毫秒数，与EX互斥
• get <key>查询对应键值
• append <key><value>将给定的<value>追加到原值的末尾
• strlen <key>获得值的长度
• setnx <key><value>只有在 key 不存在时 设置 key 的值
• incr <key>
  将 key 中储存的数字值增1
  只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
• decr <key>
  将 key 中储存的数字值减1
  只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
• incrby / decrby <key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
• mset <key1><value1><key2><value2> .....
  同时设置一个或多个 key-value对
• mget <key1><key2><key3> .....
  同时获取一个或多个 value
• msetnx <key1><value1><key2><value2> .....
  同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。
  原子性，有一个失败则都失败
• getrange <key><起始位置><结束位置>
  获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
• setrange <key><起始位置><value>
  用<value>覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。
• setex <key><过期时间><value>
  设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
• getset <key><value>
  以新换旧，设置了新值同时获得旧值。

数据结构
  String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

  如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

5.3.列表List

常用命令

• lpush/rpush <key><value1><value2><value3> ....从左边/右边插入一个或多个值。
• lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
• rpoplpush <key1><key2>从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
• lrange <key><start><stop>
  按照索引下标获得元素(从左到右)
  lrange mylist 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
• lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)
• llen <key>获得列表长度
• linsert <key> before <value><newvalue>在<value>的前面插入<newvalue>插入值，其中before可以切换成after，意为在<value>的后面插入值
• lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)
• lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value

5.4.集合Set

  Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
  Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
  一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变

常用命令

• sadd <key><value1><value2> .....
  将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
• smembers <key>取出该集合的所有值。
• sismember <key><value>判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0
• scard<key>返回该集合的元素个数。
• srem <key><value1><value2> ....删除集合中的某个元素。
• spop <key>随机从该集合中吐出一个值。
• srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
• smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
• sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。
• sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。
• sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)

5.5.哈希Hash

常用命令

• hset <key><field><value>给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
• hget <key1><field>从<key1>集合<field>取出 value
• hmset <key1><field1><value1><field2><value2>...批量设置hash的值
• hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
• hkeys <key>列出该hash集合的所有field
• hvals <key>列出该hash集合的所有value
• hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
• hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .

5.6.有序集合Zset

  Redis 有序集合 zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
  不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
  因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
  访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

常用命令

• zadd <key><score1><value1><score2><value2>…
  将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
• zrange <key><start><stop> withscores
  返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素
  带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
• zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
  返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
• zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]
  同上，改为从大到小排列。
• zincrby <key><increment><value>为元素的score加上增量
• zrem <key><value>删除该集合下，指定值的元素
• zcount <key><min><max>统计该集合，分数区间内的元素个数
• zrank <key><value>返回该值在集合中的排名，从0开始。

6.redis的发布与订阅

客户端可使用subscribe 频道名来订阅消息
当其他客户端使用publish 频道名 消息发送消息后，所有订阅这个频道的客户端都会收到这个消息

7.redis新数据类型

7.1. Bitmaps

Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

常用命令

• setbit <key> <offset> <value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
• getbit <key> <offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值
• bitcount <key> [start end]统计字符串被设置为1的bit数，如果加上start end，那么可以让计数只在特定的位（1byte=8bit）上进行计数
• bitop and(or/not/xor) [key...]在多个Bitmaps间取and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）

用处
Bitmaps可以用少量的空间来获取某网站每天的活跃用户，但需要注意的是，只有在活跃用户比例较高的时候，使用Bitmaps会更节省空间。当网站存在大量的僵尸用户时，使用set可能会更好

7.2.HyperLogLog

  HyperLogLog主要是被设计出来用于解决基数问题的，在redis中，hash、set、bitmaps也可以用于解决基数问题，但随着数据的不断增大，其占用的内存也是越来越大，很明显使用这些数据结构来解决非常大的数据的基数问题是不切实际的，而HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。
  当然，也因此，HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

常用命令
pfadd <key>< element> [element ...]添加指定元素到 HyperLogLog 中
pfcount<key> [key ...]计算基数
pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...]将一个或多少HLL合并后存储在另一个HLL中

7.3.Geospatial

GEO是Geographic，地理位置的缩写，这是redis提供的一种针对地理位置的数据类型，包括经纬度的范围查询以及距离查询

常用命令

• geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...]添加地理位置（经度、纬度、名称）
• geopos <key><member> [member...]获得指定地区的坐标值
• geodist<key><member1><member2> [m|km|ft|mi ]获得两个位置之间的直线距离，m表示米、km表示千米、ft表示英尺、mi表示英里
• georadius<key>< longitude><latitude>radius m|km|ft|mi以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

8.事务

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队

8.1.redis事务的三特性

• 单独的隔离操作
  事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
• 没有隔离级别的概念
  队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
• 不保证原子性
  事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

8.2.事务指令

multi开启事务，接下来所有的命令都会进入队列，但不会执行
exec执行事务，将队列中的命令依次执行
discard放弃组队，放弃执行队列

8.3.事务出现错误

值得注意的是，不同于mysql中事务的原子性，在mysql中，一旦事务中出错，则会回滚，之前执行的命令也会无效。在redis中，出现事务错误有两种情况。

1. 情况1：组队阶段出错
   在组队阶段命令出现错误，那么在执行时，整个队列都会被取消，不会执行。
2. 情况2：执行阶段出错
   在执行阶段某条命令出错，那么除了这一条命令，其他没有出错的命令仍会继续执行，不会回滚。

8.4.解决事务冲突

当多个事务同时调用一个数据时，可能会出现事务冲突的情况。例如在买东西时，多人共用一个账号，账号中有100元余额，A买东西需要80元，B买东西需要60元，两人同时购买，在事务执行结束后，可能会出现余额-40元的情况，为了解决这种事务的冲突，我们需要给事务进行上锁

1. 悲观锁
   顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
2. 乐观锁
   顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。
   

8.5.乐观锁watch

在执行multi开启事务之前先执行watch key...可以用来监视一个或多个key，如果在事务执行之前，这些key被其他命令改动，那么事务将被打断

在该例中，我监控了k3，这是一个String类型的数字，在该事务开启后，我在另一个服务端口修改了k3的值，此时k3的版本号已经被改变了，当我exec执行这个事务时，很明显，返回值是null，修改失败
unwatch取消对所有key的监视

9.持久化之rdb（redis database）

  Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到 一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。 整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

rdb的配置
如果想要使用rdb的方法来进行持久化
那么需要手动在redis的配置文件redis.conf中修改一些参数,下文中有且仅有save是开启rdb必须修改的

1. save
   例如 save 20 3意为在20s内如果在redis中修改（包括添加删除等）了三次或三次以上的key值，那么从第一次修改开始后的第20s将执行持久化的操作。
2. dbfilename
   rdb持久化文件的名称，默认是dump.rdb
3. dir
   rdb持久化文件的保存路径，默认是 ./
4. stop-writes-on-bgsave-error
   当redis无法写入磁盘的话（比如磁盘爆满），直接关闭掉redis的写操作，推荐yes
5. rdbcompression
   对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。
   如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能。推荐yes.
6. dbchecksum
   在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，
   但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能

想要关闭rdb只需要将save给注释掉即可,可以直接使用命令redis-cli config set save ""表示给save空值

10.持久化之aof（append only file）

  以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)， 只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis 重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作

aof的配置

1. appendfilename
   aoe持久化文件的名称，默认是appendonly.aof
2. appendonly
   启用aof，默认为no
3. appendfsync always
   始终同步，每日redis的写入都会立即计入日志；性能较差，但是数据完整性比较好。
4. appendfsync everysec
   每秒同步，每秒计入日志一次，如果宕机，本秒的数据可能丢失
5. appendfsync no
   redis不会主动进行同步，把同步的时机交给操作系统

注意点

1. 当aof和rdb两种持久化同时开启时，系统会默认读取aof的数据，当然，在存储数据时两者并不会有冲突
2. 当appendonly.aof文件损坏时，我们可以使用命令redis-check-aof --fix appendonly.aof来修复文件
3. 为了避免aof文件过大，aof将会使用Rewrite压缩，将原来流水账的操作进行整合，例如
   set a a
set b b
   在整合后就变成了set a a b b，这种重写的操作由redis的配置文件中的几条属性来进行控制
   1. auto-aof-rewrite-percentage
      默认是100，意思是当文件是原来重写的2倍时触发
   2. auto-aof-rewrite-min-size
      默认是64，即最小文件64m，文件达到这个值时开始重写

11.主从复制

主机数据更新后根据配置和策略， 自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主，这样做的好处是：

1. 读写分离，性能扩展
2. 容灾快速恢复

在同一服务器上建立模拟一主两仆的主从关系

为了方便起见，我专门建立一个文件并将几个配置文件都集中存放在一起

1. mkdir myredis在根目录建立一个文件
2. cp一份redis.conf文件到我们建立的文件
3. vim redis6379.conf创建编辑一份6379端口要使用的配置文件，配置如下

   include /myredis/redis.conf
   pidfile /var/run/redis_6379.pid
   port 6379
   dbfilename dump6379.rdb
   

   除此之外，再创建两个配置文件，端口分别为6380和6381
4. 使用redis-server redisxxxx.conf分别启动三个端口，xxxx为端口号
5. 使用redis-cli -p 端口号分别在三个客户端进入操作页面
6. 配从不配主，在两个从属的客户端6380和6381中执行slaveof 127.0.0.1 6379，使其成为6379端口的从属关系
7. 在主客户端中执行info replication可以查看到已经和另外两个客户端建立了从属关系,如图
   

薪火相传

上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他 slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。
其建立方式与一主两仆相比仅仅只是slaveof指向的不同

反客为主

当一个master宕机后，后面的slave可以立刻升为master，其后面的slave不用做任何修改。
在主机宕机后，在从机使用slaveof no one指令即可使其变为主机

哨兵模式

反客为主中，我们可以将从机切换为主机，但是这是手动的，而哨兵模式就是反客为主的自动版，它能够监控主机是否发生故障，如果主机发生故障，则会根据投票数自动将从机切换为主机
使用方法：

1. 新建sentinel.conf文件，名字不能错！
2. 在sentinel.conf文件中写入sentinel monitor 自定义哨兵名称 127.0.0.1 6379 1，其中，1是有多少个哨兵同意迁移的数量
3. redis-sentinel /sentinel.conf启动哨兵

注意点：

1. 在主机宕机后，哨兵选择从机的条件依次为：
   1. 选择优先级靠前的；在redis.conf文件中有一个属性replica-priority，在redis早先版本中，其属性名为slave-priority,其默认值为100，这个值越低，那么优先级越高。
   2. 优先级相同的情况下，选择偏移量最大的，通俗点说，哪个从机的数据更全，就选择哪一个
   3. 偏移量也相同的情况下，选择runid最小的从机，每个redis实例启动后都会随机生成一个40位的runid
2. 在哨兵更换了主机后，即使原主机重启，也只是作为新的主机的从机
3. 由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

12.集群

容量不够，redis如何进行扩容？
并发写操作， redis如何分摊？
另外，主从模式，薪火相传模式，主机宕机，导致ip地址发生变化，应用程序中配置需要修改对应的主机地址、端口等信息。
之前通过代理主机来解决，但是redis3.0中提供了解决方案。就是无中心化集群配置。

1.建立集群的步骤

1. 开启daemonize yes，redis后台模式
2. 指定port端口
3. 指定dump.rdb名字
4. Appendonly关掉或者换名字
5. 指定pidfile /var/run/redis_6379.pid
6. cluster-enable yes 开启集群模式
7. cluster-config-file node-6379.conf 设置节点配置文件名
8. cluster-node-timeout 15000 设置节点失联时间，超过时间（毫秒）集群自动进行主从切换
9. firewall-cmd --zone=public --add-port=集群端口/tcp --permanent、
   firewall-cmd --zone=public --add-port=集群总线端口/tcp --permanent
   开放防火墙端口，其中集群总线端口为集群端口+10000
10. 使用指令redis-cli -a 密码 --cluster create --cluster-replicas 1 公网ip:端口号 公网ip:端口号 公网ip:端口号 公网ip:端口号 公网ip:端口号 公网ip:端口号建立集群
    一个集群当中至少要有三个主节点，上文--cluster-replicas 1表示至少为集群中的每个主节点创建一个从节点，分配原则是尽量保证每个主数据库运行在不同的ip地址，每个从库和主库不在一个ip地址

2.slots

一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个
集群中的每个节点负责处理一部分插槽。 举个例子， 如果一个集群可以有主节点， 其中：
节点 A 负责处理 0 号至 5460 号插槽。
节点 B 负责处理 5461 号至 10922 号插槽。
节点 C 负责处理 10923 号至 16383 号插槽。

3.集群的操作

1. redis-cli -c -p 端口号其中-c的意思是以集群的方式登录
2. cluster nodes可以查看集群信息
3. 在集群中因为slot不能使用mget、mset等多键操作，但是可以用{}来定义组的概念，从而使key中{}内容相同的键值对放到一个slot中去，例如mset name{user} lucy age{user} 20
4. cluster countkeysinslot 插槽号可以判断插槽中键的数量，cluster getkeysinslot 插槽号可以判断插槽中有哪些键，需要注意的是，这两种命令需要在控制该插槽的主节点中使用才行

4.注意点

1. cluster-require-full-coverage
   当某一段插槽的主从都挂掉，如果这个值被设置为yes，那么整个集群都挂掉，如果设置为no，那么该插槽数据全部不能使用，也无法存储

13.redis相关问题（待完善）

1.缓存穿透

1. 问题提出
   用户请求的key对应的数据在数据源不存在，每次针对此key的请求都在缓存中获取不到，因而会把请求转交给数据库查询，进而导致数据源被压垮。比如利用一个不存在的用户id非法获取用户信息，这个信息无论是在缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
   
2. 问题解决
   • 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟
   • 设置可访问的名单（白名单）：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。
   • 采用布隆过滤器：(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(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。
     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，缺点是有一定的误识别率和删除困难。)
     将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmaps拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
   • 进行实时监控：当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务

2.缓存击穿

1. 问题提出
   key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，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。例如微薄热点这些。
   
2. 问题解决
   • 预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
   • 实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
   • 使用锁：
     （1）就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db。
     （2）先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX）去set一个mutex key
     （3）当操作返回成功时，再进行load db的操作，并回设缓存,最后删除mutex key；
     （4）当操作返回失败，证明有线程在load db，当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。

3.缓存雪崩

1. 问题提出
   key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，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。
   缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key
   正常访问
   
   缓存失效瞬间
   
2. 问题解决
   • 构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）
   • 使用锁或队列：
     用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况
   • 设置过期标志更新缓存：
     记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。
   • 将缓存失效时间分散开：
     比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

4.分布式锁

1. 问题描述
   随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！
2. 问题解决
   分布式锁主流的实现方案：
   1. 基于数据库实现分布式锁
   2. 基于缓存（Redis等）(性能最高)
      使用setnx来实现加锁，在过期之前其他请求无法进行set
      使用del来手动释放锁
      使用set key value nx ex 释放时间（单位秒）来实现原子化的上锁以及自动释放，这样能够防止在没有设置expire时，系统崩溃导致锁无法释放的问题。
   3. 基于Zookeeper(可靠性最高)