最全redis缓存核心知点（原理+图解）

一、主流应用架构

• 1.穿透查询，缓存层里没有客户端需要的数据，需要穿透缓存层，访问存储层。
• 2.回种，穿透查询得到数据后，会回写到缓存层，以便下次同样的数据请求可以直接快速从缓存层返回。
• 3.熔断，如果存储层挂掉或者不提供服务，直接可以从缓存层返回数据。

二、缓存知识考点

2.1 缓存中间件——Memcache和Redis的区别？

Memacache:代码层次类似Hash，简单易用。

• 1.支持简单数据类型
• 2.不支持数据持久化存储
• 3.不支持主从
• 4.不支持分片，分割数据进行存储

2.2 Redis:主流缓存中间件

• 1.数据类型丰富
• 2.支持数据磁盘持久化存储
• 3.支持主从
• 4.支持分片

2.3 从海量Key里查询出某一固定前缀的Key

首先，摸清数据规模，问清楚边界。

1.使用Keys对线上业务的影响，Keys pattern：查找所以符合给定模式pattern的key。

• 1.KEYS指令一次性返回所有匹配的key。
• 2.健的数量过大会使服务卡顿，对于内存的消耗、redis的服务都会有影响。

2.使用SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

• 1.SCAN指令可以无阻塞的提取出指定pattern模式的key列表，每次执行都只会返回少量元素，可以用于生产环境，不会带来阻塞服务器的问题。其中cursor为游标。
• 2.基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程。
• 3.以0作为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标0万次一次遍历。
• 4.不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询。
• 5.一次返回的数量不可控，只能是大概率符合count参数。
• 6.每次返回的是匹配到的数据和匹配到哪的cursor，返回的游标cursor不是递增的，因此会匹配到重复的值，需要外部程序（hash Set）进行去重。分批次遍历，因此花费的时间较keys更长。

2.4 业务：记录每个用户访问网站的次数？

方案：只需拼接用户id和当前日期（精确到日即可）的字符串作为key，每次用户访问该页面，对key进行一次incr操作即可。

2.5 如何通过redis实现分布式锁?

分布式锁是控制分布式系统访问共享资源的一种锁的实现。

分布式锁需要解决的问题：

• 1.互斥性，任一时刻只能有一个客户端获取锁。
• 2.安全性，只能由持有该锁的客户端删除。
• 3.死锁，获取锁的客户端因为各种原因无法释放锁，而导致其他客户端不能获取锁。
• 4.容错，

方法一：使用setnx、expire实现，当一个客户端A setnx返回1，表示获取锁。另一个客户B setnx返回为0，便会进行阻塞，直到调用expire设置key的生存时间，key过期（）时，表示A释放锁。B setxnx返回为1，表示获得锁。虽然两个操作都是原子性，但是组合在一起就是非原子性。缺点：原子性得到不满足。

RedisServer redisServer = SpringUtils.getBean(RedisServer.class);
long status = rediServer.setnx(key,"1");
if (status == 1){
   
  redisServer.expire(key,expire);
  //执行业务
}

方法二：SET key value [EX seconds] [px milliseconds] [NX|XX]（EX second：设置键的过期时间为second秒、px milliseconds：设置键的过期时间为milliseconds毫秒、NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作，效果与setnx类似、XX：只在键已经存在时，才对键进行设置操作，效果与setnx相反、SET操作成功完成时，返回OK，否则返回nil）。

RedisServer redisServer = SpringUtils