redis:
redis的数据类型
redis支持的几种数据类型：
String(字符串) Hash（哈希） List（有序可重复元素集合） Set（无序不重复元素集合） ZSet（有序不重复元素集合）
String:
键和值都是字符串，存储简单字符串数据类型，一个键最大能存储512M 。
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| set key value | 设置值（多次设置相同的key的value值会覆盖） |
| get key | 获取值 |
| setnx key value | 不存在则设置值 |
| del key | 删除键值 |
| setex key 有效期时间 value | 键值有效期之后自动失效 |
| mset key1 value1 key2 value2 …keyn valuen | 一次设置多个值 |
| getset key value | 一次获取多个值 |
| incr / decr key | 对一个值进行自增或自减 |
| incrby / decrby key 步长 | 对一个值进行步长自增或自减 |
| append key val | 给key的value追加val的字符串 |
| strlen key | 返回key对应的字符串的长度 |
| mget key1 key2 …keyn | 一次获取多个值 |
Hash：
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
可以理解为：filed=对象，key=对象的属性，value=对象的属性的值
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| hset filed key value | 存一个键值到名字为filed的hash里面 |
| hget filed key | 从名为filed的hash里面取出key的value |
| hsetnx filed key value | 不存在则设置value值 |
| hexists filed key | hash里面是否存在key |
| hlen filed | hash里面所有键的数量 |
| hdel filed key | 删除名称为filed的hash里面可以对应的键值 |
| hkeys filed | 获取hash里面所有的key |
| hvals filed | 获取hash里面所有的value |
| hgetall filed | 获取hash里面所有的key，value |
| hmset filed key1 value1 key2 value2 …keyn valuen | 一次设置多个值 |
| hmget filed key1 key2 … keyn | 一次获取多个值 |
| hincrby/hdecrby filed key 步长 | hash里面对应的key的value的步长自增，自减 |
list:
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。列表最多可存储 使用的底层数据结构是双向链表，所以获取越接近两端的元素就越快。这意味着即使数据量很大，获取两头的少量数据也是极快的。双端链表，可以称为栈，也可以成为队列。
一个key对应多个value：
lkey:
value1
value2
value3
...
valuen
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| lpush list_name value | 从左边加入元素 |
| rpush list_name value | 从右边加入元素 |
| lrange list_name 0 -1 | 取出list里面的所有元素 0 -1代表所有元素 |
| linsert list_name before value insertvalue | 在value之前插入insertvalue |
| lset list_name 下标 value | 将指定下标的值替换为value |
| itrim list_name 下标 上标 | 保留下标到上标的元素 |
| lpop list_name | 从list的左边删除元素，并返回删除的元素 |
| rpop | 从list的右边删除吧元素，并返回删除的元素 |
| rpoplpush list_name1 list_name2 value | 先从list_name1的右边取出元素，在将该元素添加到list——name2的左边 |
| lindex liat_name 下标 | 返回下标处的元素 |
| llen list_name | 返回元素的个数 |
Set:
Redis的Set是string类型的无序集合。
集合是通过哈希表（hashtable）实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1).set还提供了几个集合之间的交集，并集，差集的运算
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| sadd set_name value | 向set_namwe 的set中添加value值 |
| srem set_name value | 移除set_name中的value值 |
| spop set_name | 移除并返回集合中的一个随机元素 |
| smembers set_name | 查看set中的所有元素 |
| sdiff set_name1 set_name2 | 取两个集合的差集，哪个集合在前面就以哪个集合为标准 |
| sdiffrtore set_name1 set_name2 set_name3 | 取set1 和set2的差集并储存到set3 |
| sinter set_name1 set_name2 | 取2个集合的交集 |
| sinterstore set_name3 set_name1 set_name2 | 取set1 和set2的交集储存到set3 |
| sunion set_name1 set_name2 | 取2个集合的并集 |
| sunionstore set_name3 set_name1 set_name2 | 取set1 set2的并集存储到set3 |
| smove set_name1 set_name2 value | 将set1的value值移到set2中 |
| scard set_name | 查看元素的集合个数 |
| sismember set_name value | 查看value是否在set中 |
| srandmember set_name | 随机返回set中的一个元素 |
ZSet:
Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数（相当于每一个元素的一个权重）。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复，ZSet也是使用hashtable实现的。
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| zadd set_name score value | 向集合中添加元素并给一个分数 |
| zrange set_name 0 -1 | 列出集合中的所有元素，并显示分数 |
| zrem set_name value | 删除set_name中的value |
| zincrby set_name increment member 步长 | 以步长自动递增或递减 |
| zrangebyscore set_name min max | 返回分数在min 和 max之间的元素 |
| zremrangebyrank set_name start stop | 删除set中指定排名区间rank区间的所有数据 |
| zrank set_name value | 返回元素的分数 |
| zrevrank set_name value | 返回value在集合中的排名，有序的元素集合按照分数从大到小排名 |
| zcard set_name | 返回集合中元素的个数 |
| zcount set_name min max | 返回所有符合条件min<score<=max的成员个数 |
redis的持久化方案
redis的持久化方案有2种：rdb和aof方式
rdb方式：
rdb的持久化方式是通过快照实现的当符合一定条件时redis自动将内存中的数据进行快照并持久化到磁盘.快照生成的文件名为dump.rdb
rdb是redis默认的持久化方式
参数设置：
持久化条件设置
sava 开头的一行就是持久化配置，可以配置多个条件（每行配置一个条件）
sava 900 1 每隔900秒有1次增删改操作就生成rdb文件
sava 300 10 每隔300秒有10次增删改操作就生成rdb文件
sava 60 10000 每隔60秒有10000次增删改操作就生成rdb文件
redis启动后以正当行为停机了，最后修改的数据会持久化到dump文件中，下次redis启动时会读取dump文件，将数据加载到内存（数据不丢失）。如果redis异常中断，则最后修改的数据不会持久化到磁盘（数据丢失）
存在问题 通过rbd方式实现持久化，一旦redis异常退出，就会丢失最后一次快照以后更改的数据，如果数据很重要以至于无法承受任何损失，考虑使用aof方式进行持久化。
优点：减少磁盘的I/O次数，性能会更好
aof方式
默认情况下redis没有开启aof的持久化方式
可以通过修改redis.conf配置文件中的appendonly参数开启。
appendonly yes
开启aof持久化化后每执行一条会更改redis的数据的命令，redis就会将该命令写入磁盘中的aof文件，aof文件和rdb的文件位置相同，都是通过dir参数设置的。默认的文件名是appendonly.aof
注：如果开启了aof持久化方式，则rdb会和aof持久化方式同时生效。
缓存穿透
缓存穿透本质上是查询一个缓存和数据库中都不存在的key值，redis的缓存层无法命中，导致请求再次指向执行数据库层的情况。
由于是查询到值不存在（当然也不存在redis缓存中），导致请求总是“穿透”redis发往数据库层，因此缓存层失去了“保护”关系数据库层的意义。
缓存击穿
缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
缓存击穿和缓存穿透的解决方案：
1.布隆过滤
对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。
布隆过滤参考我的另一篇文章：https://editor.csdn.net/md/?articleId=102906737
2.缓存空对象
当存储层不命中后，即使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；
缺点：
1.如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；
2.即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响
缓存雪崩
缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i3UHWJNn-1583396788019)(https://i.loli.net/2020/03/05/mCDAhOfpUEFrdbi.png)]
缓存雪崩解决方案
1.redis搭建高可用集群
2流量降级：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。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。
要保持一致性的业务会有影响
缓存雪崩
缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况
[外链图片转存中…(img-i3UHWJNn-1583396788019)]
缓存雪崩解决方案
1.redis搭建高可用集群
2流量降级：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。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。
数据预热：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。
来源：CSDN
作者：袁非非
链接：https://blog.csdn.net/weixin_42146996/article/details/104677622