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事务

 2、Redis的乐观锁 Watch

Redis的持久化

1、RDB （Redis DataBase）

2、AOF（Append Only File）

Redis缓存穿透和雪崩

缓存击穿

是什么？

为什么？

怎么解决？（面试会考）

缓存穿透

是什么？

怎么解决？

缓存雪崩

是什么？

怎么解决？

·相关系列：

redis入门

数据库中事务

事务

事务的本质：

一组命令的集合！

一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，会按照顺序执行！

一次性，顺序性，排他性，执行一系列的命令！

• MySQL中的事务，要么同时成功，要么同时失败，必须保证原子性！
• Redis单条命令是保证原子性的，但是Redis的事务不保证原子性！
• Redis事务是没有隔离级别的概念

1、Redis的事务机制

Redis的事务使用过程：

开启事务 -- multi

命令入队 -- ....

执行事务 -- exec

所有的命令在事务中，并没有直接被执行！只有发起执行命令的时候才会执行！

 2、Redis的乐观锁 Watch

        悲观锁： 很悲观，认为什么时候都会出问题，无论做什么都会加锁！但是影响效率！

        乐观锁： 很乐观，认为什么时候都不会出问题，所以不会加锁！更新数据时去判断一下，在此期间是否有人 修改过这个数据！MySQL的version的使用：先获取version，更新数据时比较version，看version 是否被修改

Redis的持久化

       Redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘中，那么一旦服务器进程退出，服务 器中的数据库状态也会消失。所以Redis提供了持久化的功能。

1、RDB （Redis DataBase）

        在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是Snapshot快照，它恢复时是将快照文 件直接读到内存中。

         Redis会单独创建（fork）一个子进程来进程持久化，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一次持久化好的文件。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。如果需要进程大规模数据的恢复，且对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。

2、AOF（Append Only File）

        将所有写操作的命令都记录下来，类似history，恢复时将所有的命令都执行一遍！ AOF保存的文件是appendonly.aof 如果这个aof文件被恶意修改，这个时候redis是启动不起来的，我们需要修复这个aof文件！ redis提供的一个工具 redis-check-aof --fix 来修改aof文件

面试：RDB\AOF区别？

        AOF完整性好、修复速度慢于RDB

Redis缓存穿透和雪崩

缓存击穿

是什么？

        缓存穿透的就是用户想要查询一个数据，发现Redis中没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数 据库发起查询，发现也没有这个数据，于是本次查询失败。当用户很多的情况下，缓存都没有命中，又 都去请求持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于缓存穿透。

为什么？

        （量太大，缓存过期）：本来时间就拥有大量的并发，被很多人访问。

怎么解决？（面试会考）

        解决方案1 -- 布隆过滤器 布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合 的则丢弃，从而避免对持久层数据库的查询压力。

        解决方案2--缓存空对象 当存储层不命中后，及时返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个 数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。

缓存穿透

是什么？

        （查不到）是用户想要查询一个数据，发现Redis中没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数 据库发起查询，发现也没有这个数据，于是本次查询失败。当用户很多的情况下，缓存都没有命中，又 都去请求持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于缓存穿透。

怎么解决？

        解决方法1 -- 热点数据永不过期 从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题。

        解决方案2 -- 加互斥锁 分布式锁： 使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得 分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁 的考验比较大。

缓存雪崩

是什么？

        是在某一时间段，缓存集中过期失效，或者Redis宕机。比如：在写文本的时候，马上 要到双十一零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。 那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就过期了。从而对这批商品的访问查询，都落到了后台数 据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调 用量会暴增，造成存储层也会宕机的情况。

怎么解决？

        解决方案1 -- Redis高可用 这个思想就是说既然Redis有可能挂掉，我就多增设几台Redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续 工作，其实就是搭建缓存服务器集群。（异地多活）

        解决方案2 -- 限流降级 这个思想就是在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读写数据库的线程数量。比如对某个key只允 许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

        解决方案3 -- 数据预热 数据预热的含义就是在正式部署之前，先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数 据就会加载到缓存中，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间， 让缓存失效的时间点尽量均匀。