0 使用理由
0.1 高性能
- 纯内存操作，比在硬盘操作数据的速度有极大提升
0.2 高并发
- 承受请求比直接操作数据库大得多
0.3 单线程
- 至于redis单线程的原因。有点意思。CPU不是Redis的主要瓶颈，因为Redis通常是内存或网络绑定。例如，一般Linux系统上运行的Redis每秒甚至可以提供100万个请求，因此不会使用太多的CPU。言下之意，就是说redis根本不需要多线程，况且多线程会有上下文切换消耗。当然可以通过启动多个redis实例，达到利用cpu的目的。
1 缓存使用
1.1 使用场景
- 读对于写，为了减少数据库访问的id操作，可以将数据缓存，提高系统性能
1.2 使用方法
- 查询
- 查出数据后，利用json将数据转成String类型，存进reids
- 更新
- 先把数据更新到数据库
- 删除reids的key
2 缓存雪崩
2.1 what
- 由于缓存时间相近或者redis宕机导致缓存数据同一时间大面积失效，使得数据库短时间请求增多，增加数据库压力，减低数据库访问性能
2.2 how（解决）：
- 事前：
- 宕机导致：的保证redis高可用，发现机器宕机，及时补上。选择合适的内存淘汰策略
- 缓存失效时间相同导致的：在设计时间的时候随机加减几分钟
- 事后:
- 宕机导致的： 利用redis持久化机制保存的数据及时恢复缓存
3 缓存穿透
3.1 what（是什么）
- 请求缓存中不存在的数据，使得数据库压力增大，从而崩掉
3.2 how：（解决）
- 布隆过滤器
- 直接缓存他(空的)，设计一个较短时间，使其失效
4 Redis数据类型
- String 字符串
- Hash哈希 ：用户ID
- List列表 ：粉丝列表
- Set集合 ：共同好友
- Sorted Set有序集合：排行榜
5 主从复制
5.1 定义/解释
建立一个与主数据库一样的数据库环境，称为从数据库，主复制库一般是准实时的业务数据库。
5.2 作用
- 作为备用数据库，主数据库发生故障后，切换到从数据库
- 架构扩展，业务量增大，io访问频繁，做多库的存储，提高io性能
- 实现读写分离。
5.3 原理
- 将主数据库中的bin-log文件的sql语句复制到从数据库中的relay-log文件，再次执行。
5.4 Redis哨兵
- 用途：
- 监视主从数据库运行情况
- 主数据库发生故障后，自动切换到从数据库
6 卡顿现象
6.1 解决方法：
- 使用show global status
- 使用show processlist
- 使用查询日志
7 大数据查询优化
- 优化sql语句 索引
- 使用主从复制，实现读写分离
- 加入缓存 如redis