分布式缓存
单节点Redis存在着：
- 数据丢失问题：单节点宕机，数据就丢失了。
- 并发能力和存储能力问题：单节点能够满足的并发量、能够存储的数据量有限。
- 故障恢复问题：如果Redis宕机，服务不可用，需要一种自动的故障恢复手段。
Redis持久化
RDB持久化
RDB（Redis database backup file，Redis数据库备份文件）
bgsave开始时会fork主进程得到子进程，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时，访问共享内存
- 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作。
AOF持久化
AOF全称为Append Only File（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。
Redis主从
Redis数据同步原理
全量同步
主从节点间的第一次同步采用的是全量同步，全量同步的流程如下：
- slave节点请求增量同步
- master节点判断replid，如果发现id不一致拒绝增量同步，id不一致说明是第一次同步，master会返回master的数据版本信息，尝试建立全量同步。
- slave收到后，保存版本信息。
- master节点执行bgsave，生成RDB，生成RDB期间的所有命令会保存在repl-backlog中，随后向slave发送RDB文件。
- slave收到RDB文件后，清空本地数据，加载master节点发来的RDB文件。
- 后序master节点会发送repl-baklog文件，slave收到后执行其中的命令，保持与master的数据同步。
增量同步
主从第一次同步是全量同步，但如果slave重启后同步，则执行增量同步。
Redis哨兵
哨兵的作用和原理
sentinel（哨兵）的三个作用是什么？
- 监控
- 故障转移
- 通知
sentinel如何判断一个Redis实例是否健康？
- 每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没响应，认为是主观下线
- 如果超过一半的sentinel都认为实例主观下线，则判断服务客观下线。
master出现故障后，新的master选择过程是怎样的？
故障转移的步骤有哪些？
- 首先选定一个slave作为新的master，执行slaveof no one
- 然后让所有的节点都执行slaveof 新的master
- 修改故障节点配置，添加slaveof 新的master
项目中配置RedisTemplate哨兵模式
步骤：
Redis分片集群
主从和哨兵可以解决高可用、高并发持续的问题，但是依然有两个问题没有解决：
- 海量数据存储问题
- 高并发读写的问题
分片集群中有多个master，每个master都可以有多个slave节点，master间通过ping监测彼此健康状态，此时就不再需要哨兵机制了。
Redis散列插槽
Redis会把一个master的节点映射到 0 - 16383个插槽上，数据的key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。
Redis如何判断某个key应该在哪个实例？
- 将16384个插槽分配到不同的实例。
- 根据key的有效部分计算哈希值，对16384取余。
- 余数作为插槽，寻找插槽所在的实例即可。
如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？
- 这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeid}为前缀。
Redis集群伸缩
集群伸缩的概念就是动态添加和移除节点
项目中RedisTemplate配置访问分片集群
Redis多级缓存
多级缓存就是充分利用请求处理的各个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能。
- 浏览器、客户端缓存
- Nginx本地缓存
- Redis缓存
- Tomcat进程缓存
JVM进程缓存
Caffeine
Caffeine实现本地进程缓存案例
第一步：
构建缓存配置类，创建2个缓存的Bean对象：
第二步：
在使用的地方，将缓存对象注入，编写缓存查询和缓存未命中业务逻辑。
Redis实战经验
Redis键值设计
优雅的key结构
解决BigKey
选择恰当的数据类型
将大型的哈希表，进行拆表，拆解为小型的哈希表：
批处理优化
通过批处理执行，减少网络传输耗时。
pipeline
集群下的批处理
spring的Redistemplate已经提供了并行slot的集群下的批处理实现。
服务端优化
持久化配置
Redis持久化虽然可以保证数据安全，但也会带来很多额外的开销，因此持久化请遵循下列建议：
- 用来做缓存的Redis实例尽量不要开启持久化，因为做缓存的数据只是为了加快响应速度，重要性没那么高。但是对于用来做分布式锁的数据，必须开启持久化，保证数据安全。
- 建议关闭RDB持久化功能，使用AOF持久化。RDB持久化虽然文件占用更小，恢复更快，但是RDB在fork进程，生成RDB文件过程中，可能导致数据丢失。
- 利用脚本定期在slave节点做RDB，实现数据备份。
慢查询
内存配置
