Nosql：Not-Only SQL（泛指非关系型数据库），作为关系型数据库的补充

作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题

redis：C语言开发的一个开源的高性能键值对数据库

特征：

1、数据之间没有必然的关联关系

2、内部采用单线程机制工作

3、高性能

4、多数据类型支持（string、list、hash、set、sorted_set）

5、支持持久化（可以进行数据灾难恢复）

redis应用：

1、为热点数据加速查询（热点商品、热点新闻等）

2、任务队列（秒杀、抢购、购票排队等）

3、即时信息查询（各类排行榜、网站访问统计等）

4、时效性信息控制（验证码控制）

5、分布式数据共享（分布式集群架构中的session共享）

6、消息队列

7、分布式锁

数据类型相关命令：

string：字符串

命令	说明
set [key] [value]	添加、修改数据
get [key]	获取数据
del [key]	删除数据
mset [key1] [value1] [key2] [value2] ...	添加、修改多个数据
mget [key1] [key2] ...	获取多个数据
strlen [key]	获取数据字符个数（字符串长度）
append [key] [value]	追加信息到原信息尾部（如果原来信息存在就追加，否则新建）
incr [key]	数据自增1
incrby [key] [increment]	数据增加指定整数范围
incrbyfloat [key] [increment]	数据增加指定小数范围
decr [key]	数据自减1
decrby [key] [increment]	数据减去自定范围整数
setex [key] [seconds] [value]	设置数据具有制定的生命周期（秒）
psetex [key] [milliseconds] [value]	设置数据具有制定的生命周期（毫秒）

hash：哈希表结构

命令	说明
hset [key] [field] [vaule]	添加、修改数据
hget [key] [field]	获取数据
hgetall [key]	获取全部数据
hdel [key] [field1] [field2] ...	删除数据
hlen [key]	获取哈希表中字段的数量
hexists [key] [field]	哈希表中是否存在该字段（返回存在的个数）
hkeys [key]	获取哈希表中所有字段名
hvals [key]	获取哈希表中所有字段值
hincrby [key] [field] [increment]	设置指定字段的数值数据增加指定范围的值（整数）
hincrbyfloat [key] [field] [increment]	设置指定字段的数值数据增加指定范围的值（小数）
hsetnx [key] [field] [value]	存在字段不更新，不存在新增

list：有序的双向链表

命令	说明
lpush [key] [value1] [value2] ...	添加、修改数据（左）
rpush [key] [value1] [value2] ...	添加、修改数据（右）
lrange [key] [start] [stop]	从左边获取数据，start（从0）开始，stop（-1代表倒1位置）结束
lindex [key] [index]	从左边读取index位置的数据，index从0开始
llen [key]	获取数据个数
lpop [key]	从左边获取一个数据并移除
rpop [key]	从右边获取一个数据并移除
blpop [key1] [key2] ... [timeout]	规定时间内从左边获取并移除数据，timeout秒级
brpop [key1] [key2] ... [timeout]	规定时间内从右边获取并移除数据，timeout秒级
lrem [key] [count] [value]	从左移除指定数据，count移除个数，value移除的数据

set：数据不重复

命令	说明
sadd [key] [member1] [member2] ...	添加数据
smembers [key]	获取全部数据
srem [key] [member1] [member2] ...	删除数据
scard [key]	获取集合数据总量
sismember [key] [member]	判断集合中是否包含指定数据，返回个数
srandmember [key] [count]	随机从集合中抽取count个数据，原集合不变
spop [key]	随机获取集合中的某个数据，并移出集合
sinter [key1] [key2]	求两个集合的交集
sunion [key1] [key2]	求两个集合的并集
sdiff [key1] [key2]	求两个集合的差集，有顺序的，key1 - key2的差集
sinterstore [key3] [key1] [key2]	求（key1，key2）两个集合的交集，并存储到key3中
sunionstore [key3] [key1] [key2]	求（key1，key2）两个集合的并集，并存储到key3中
sdiffstore [key3] [key1] [key2]	求（key1，key2）两个集合的差集，并存储到key3中
smove [source] [destination] [member]	把数据member从集合source移动到集合destination中

sorted_set：有序的set集合

命令	说明
zadd [key] [score1] [member1] [score1] [member1] ...	添加（多个）数据，按照score排序
zrange [key] [start] [stop] [withscores]	获取数据（升序），withscores会展示score值，start、stop为索引
zrevrange [key] [start] [stop] [withscores]	获取数据（降序）
zrem [key] [member1] [member2] ...	删除（多个）数据
zrangebyscore [key] [min] [max] [withscores] [limit]	按条件升序获取，min < score值 < max，limit限制条数
zrevrangebyscore [key] [max] [min] [withscores] [limit]	按条件降序获取
zremrangebyrank [key] [start] [stop]	根据索引范围删除
zremrangebyscore [key] [min] [max]	根据score值范围删除
zcard [key]	获取集合数据总量
zcount [key] [min] [max]	获取指定的score值范围中的数据条数
zinterstore [destination] [keynumber] [key1] [key2] ...	集合交集，keynumber为要操作的集合个数
zunionstore [destination] [keynumber] [key1] [key2] ...	集合并集，keynumber为要操作的集合个数
zrank [key] [member]	获取指定数据的索引（升序）
zrevrank [key] [member]	获取指定数据的索引（降序）
zscore [key] [member]	获取指定数据的score值
zincrby [key] [increment] [member]	给指定的member数据的score值增加increment

key通用操作：

命令	说明
del [key]	删除指定key
exists [key]	获取key是否存在
type [key]	获取key的类型
expire [key] [second]	为指定key设置有效期，秒级
pexpire [key] [milliseconds]	为指定key设置有效期，毫秒级
ttl [key]	获取key的有效时间（秒），返回-2说明key不存在，返回-1说明key存在
pttl [key]	获取key的有效时间（毫秒）
persist [key]	切换key从时效性转换为永久性
rename [key] [newkey]	为key改名，newkey如果已存在会覆盖原先的值
renamenx	为key改名，newkey如果已存在不会改名
sort	排序

key查询模式规则：

keys pattern

db基本操作：

命令	说明
select [index]	切换数据库（0-16）
ping	返回pong说明数据库是连通的
quit	退出
move [key] [dbindex]	数据移动
dbsize	当前库中key的总量
flushdb	清除当前库的数据
flushall	清除所有库的数据

redis持久化：

1、rdb：以快照的形式记录数据

save：保存命令

bgsave：后台保存，会开启子进程进行数据保存

save [second] [count]：自动保存，在second（秒）时间内，改变count次

2、aof：记录历史命令，后台会重写

重写的作用：

​ 1）、降低磁盘占用量，提高磁盘利用率

​ 2）、提高持久化效率，降低持久化写时间，提高IO性能

​ 3）、降低数据恢复用时，提高数据恢复效率

重写规则：

1、已超时的数据不再写入

2、忽略无效指令，只保留最终数据的写入命令

3、对同一数据的多条写命令合并为一条命令（list，set，hash，zset指令一次性最多写入64个元素）

bgrewriteaof：手动重写

redis事务：

multi：开启事务（设定事务的开启位置，此命令执行后，后续的所有命令均加入到该事务中）

exec：执行事务（设定事务的结束位置，同时执行事务。与multi成对使用）

discard：取消事务（终止当前事务，发生在multi之后）

redis监控锁：

watch [key1] [key2] ... ：对key添加监视锁，在执行exec前如果key发生变化，终止事务执行

unwatch：取消对所有key的监视

redis：分布式锁（公共锁）：

setnx lock-[key] value：设置公共锁

del lock-[key]：释放锁

expire lock-[key] [second]：为锁key添加时间限定，到时不释放，自动释放锁（秒）

pexpire lock-[key] [milliseconds]：为锁key添加时间限定，到时不释放，自动释放锁（毫秒）

redis删除策略：

1、定时删除：用时间换空间

​ 好：节约内存，无占用

​ 坏：不分时段占用CPU资源，频度高

2、惰性删除：访问某个key时，判断该key是否过期，过期则清除

​ 好：延时执行，CPU利用率高

​ 坏：内存占用严重

3、定期删除：每隔一定的时间，扫描一定数量的key，并清除其中过期的key。

redis同时使用惰性删除和定期删除这两种过期策略

redis逐出策略：

相关配置

maxmemory：最大可使用内存

maxmemory-samples：每次选取待删除的数据个数

哨兵模式：

定义：监控主从结构中各个redis服务器工作过程，当master出现故障时，通过投票机制选出新的master，并将所有的slave连接到新的master

工作原理：

1、监控master和各个slave

2、各个哨兵之间互通信息

3、当一个哨兵发现master出现故障，会通知其他哨兵复核，超出一半的哨兵发现master故障，会投票选出一个哨兵进行故障处理，选出一台slave作为新master，通知其他slave连接到新的master

缓存预热：系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，避免在用户请求的时候，直接查询数据库，再将数据进行缓存的问题。让用户直接查询事先被预热的缓存数据。

缓存雪崩：一段时间内，大量的缓存数据过期，请求直接访问数据库，导致数据库服务器造成大量压力。

解决：

1、热点数据使用永久key

2、为key设置不同的有效期

缓存击穿：单个key数据过期瞬间，数据访问量较大，大量对数据库访问，导致对数据库服务器造成压力。

解决：

1、热点数据使用永久key

2、为key设置不同的有效期

缓存穿透：大量访问不存在的数据，对数据库服务器造成压力。

解决：

1、返回结果为null也进行缓存，有效时间短

2、采用布隆过滤器

布隆过滤器：二进制数组，key经过多个hash函数得出的值就是数组的索引，索引对应位置的值会设置为1。新的key经过同样步骤得出索引值，如果对应位置的值不全是1，说明这个key不存在，直接过滤掉。

问题：存在误判。不同的值hash后可能结果一致，会导致不存在的key判断为存在。

如何保证redis和数据库数据一致性
1、先更新数据库，再删除redis（下次读取时重新加载）
2、更新redis，同步更新数据库（两步操作在同一个事务中）
3、更新redis，发送消息同步到数据库（redis挂了，未同步数据容易丢失）
4、更新数据库，Canal监听Binglog，通过MQ更新redis
5、延迟双删，更新数据库前后删除redis（第二次删除延迟500ms）
6、分布式锁，加锁，更新数据库和删除缓存，释放锁