一.双写一致性:

含义:当数据库中的数据被修改了以后，我们也需要同时修改缓存，使缓存和数据库的数据保持一致

（1）读操作:当请求发来的时候，先去看redis里面是否有对应的数据，如果有直接返回，如果没有则去查看数据库，并把数据库里的结果存储到redis里面，然后再返回

（2）写操作:采用延迟双删

为啥要用延迟双删的策略？先删缓存，再修改数据库行不行？

 如果像这种情况，线程1先清空缓存，假设以前的缓存v=10,然后更新数据库  v=20,然后线程2去缓存里查v这条数据，发现没有就去数据库里查看，发现此时v=20,则把v=20写入了缓存

但是如果像这种情况，线程1先删除缓存，假设当前缓存中v的值为10，然后线程2去缓存中查看v，缓存中没有，则去看数据库，数据库当中v的值为10，读取出来以后写入到了缓存，然后线程1更新数据库当中v的值为20，这时就出现v的值在缓存中和数据中不一致的情况

那可不可以是先更新数据库，然后再删缓存呢？

如果是这种情况是可以的，但是如果是下面这种情况

假设线程1在查找v的值的时候，此时缓存中的值恰好过期了，那么线程1就会去数据库里读取到v=10，这时线程2更新数据库把v的值改为20，然后删掉了缓存，此时线程1再去把它读到的v的值也就是10写入了缓存，这时这时就出现v的值在缓存中和数据中不一致的情况。

因此，我们采用了删除缓存-修改数据库-延时  删除缓存的策略

 为啥要延时呢？因为数据库有主库和从库，主库同步到从库需要时间，但是即使采用双删的策略

也并不能完全解决会出现脏数据的风险。

那如何解决呢?

我们可以利用Redisson提供的读写锁

当线程去读取数据的时候会加读锁，加锁之后，其他线程可以共享读操作。当线程进行写的时候会加写锁，阻塞其他线程读写操作，因为缓存中的数据大都是读多写少的场景，采用读写锁，既可以保证数据的强一致性，也能提高并发的性能 

加读写锁的适应于强一致性的业务，对于允许延时一致的业务，我们还可以用 异步通知的方式

异步通知的方式有两种:

一种是使用MQ 的中间件，更新数据之后，MQ通知缓存删除

第二种是利用canal中间件，我们不需要修改业务代码，伪装为mysql的一个从节点，canal通过读取binlog数据更新缓存 

二.Redis的持久化机制

Redis的持久化方式只要有两种:RDB和AOF

1.(1)含义:

 RDB也叫做Redis的数据快照，简单来说就是把内存中的所有数据记录到磁盘当中，当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。

(2)RDB的执行原理:

 Redis内部有触发RDB的机制，可以在redis.conf文件中找到

bgsava开始时会fork进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据，完成fork后读取内存数据并写入RDB文件，fork采用的是copy-on-write技术

当主进程执行读操作的时候，访问共享内存

当主进程执行写操作的时候，则会拷贝一份数据，执行写操作

当我们直接去访问修改物理内存 数据的时候是没有办法直接修改的，需要通过虚拟地址映射到物理地址间接访问，而页表则是记录虚拟地址与物理地址的映射关系的，主进程会fork一个子进程并复制页表一份给子进程，当进行读操作的时候，会设置为read-only,当进行写操作的时候会拷贝数据的副本，然后再数据的副本进行修改，子进程也会写新的RDB文件，来替换磁盘当中旧的RDB文件。

2.AOF

(1)含义:

AOF也叫追加文件，Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件

（2）执行流程

AOF 文件记录了 Redis 所有的写命令，当 Redis 宕机，会逐条执行redis中的写命令，也可以根据 AOF 文件恢复数据。

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件开启AOF

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配置: 

 

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大很多，而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但是最后一次写操作，通过执行bgrewritead命令。可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同结果。

 

 

3.RDB和AOF的区别:

 

三.数据的淘汰策略

含义:

当Redis中的内存不够的时候，此时向redis添加新的key,那redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉，这种数据的删除规则被称为内存的淘汰策略

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key

 (1)noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是策略

（2）volatile-ttl:对设置了TTL的key,比较剩余的TTL值，TTL越小越先被淘汰

（3）allkeys-random  ：对全体的key，随机进行淘汰

（4）volatile-random：对设置了TTL的key,随机进行淘汰

（5）allkeys-lru:对全体key，基于LRU算法进行淘汰

（6）volatile-lru:对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰

（7）allkeys-lfu:对全体key，基于LFU算法进行淘汰

（8）volatile-lfu:对设置TTL的key,基于LFU算法进行淘汰

LRU:最近最小使用，先淘汰最后一次访问的

LFU：最小频率使用,统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高

数据淘汰策略的面试问题:

   (1）数据库有100万数据，Redis只能缓存20w数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据?

   使用allkeys-lru策略，淘汰最近最少使用的数据，留下的都是经常访问的热点数据

（2）Redis的内存用完了会发生什么

主要看数据淘汰策略是什么？如果是默认的配置会直接报错

四.Redis分布式锁

1.分布式锁的使用的场景:

集群情况下的定时任务、抢单、幂等性场景

Redis实现分布式锁主要是利用Redis的setnx命令

 下面是获取锁的具体流程图：

这里存在一个问题：当服务宕机的时候会自动释放锁，但是如果我们的业务还没有执行完咋办？我们还得重新加锁

为了解决这个问题，我们引入了“看门狗”对锁进行续期

 

2.Redisson的可重入锁  

可重入锁是如何实现的呢? 

 我们先来看一段代码

当线程1调用add1()获取名称为heimalock的锁 ，然后又调用add2()方法，再次加heimalock，能成功加上，说明是可重入锁，那是如何实现的呢？其实是利用hash结构来实现的，key是锁，value的field是线程，value是加锁的次数，当是同一个线程进行加锁，就行将value值加1，当不是同一个线程加锁的时候，则会互斥

3.Redisson实现的分布式锁可以保证主从一致性吗？

答案是:不可以

如图线程1加了锁，然后进行主从同步，但是如果主节点一旦挂了，那么根据哨兵模式从节点有一个会成为主节点，但是因为数据还没有同步过来，另一个线程再去获取锁，就会成功的加到锁，这时就会出现两个线程同时持有一把锁的情况。 

为了解决这个问题:

引入了红锁:

RedLock(红锁）：不只在一个redis实例上创建锁，要在多个redis实例上创建锁（n/2+1），避免

在一个redis实例上创建锁

但是这种方式实现复杂，性能差，运维繁琐,如果要保证主从强一致性需要使用zookeeper