Redis持久化与过期机制

1. 持久化机制

1.1 RDB（默认）

机制
- 指定时间内、指定次数写操作 -> 会将内存中的数据写入磁盘（dump.rdb文件）
- 重启Redis将会加载磁盘中已持久化的数据
优点：恢复速度快，适用于大多数场景
缺点：数据的数据完整性、一致性不高（因为如果内存中的数据写入磁盘之前，程序挂了或者宕机，会导致新的数据没有被持久化）

1.2 AOF

机制
- 将每个写操作以日志的方式记录并追加到文件中
- 重启Redis将会读取日志文件进行恢复
优点：数据的完整性、一致性更高
缺点：日志记录较多，恢复速度慢

2. 过期机制

2.1 根据过期策略删除数据

定时删除：内存占用低，CPU消耗高。每100ms进行一次随机抽样（100个key），删除过期的key。如果删除的key超过抽样总数的25%（即25个），那么立即进行下一次抽样检查。
惰性删除：内存占用高，CPU消耗低。当key被访问时，才检查key是否过期，如果过期则删除这个key，并返回空。
定期删除：定时删除与惰性删除的结合版。如果删除频次较高，转为定时删除，如果删除频次较低，转为惰性删除。

2.2 当内存过大装不下新数据时，将启用淘汰机制

一般为了防止Redis占用内存过大，影响整个服务器，会设置其最大内存值，即maxmemory
当内存超过maxmemory时，将根据maxmemory_policy释放内存
- noeviction：写入新数据时，直接报错
- allkeys-lru：写入新数据时，删除所有数据中最近最少使用的key
- allkeys-lfu：写入新数据时，删除所有数据中使用频次最少的key
- allkeys-random：写入新数据时，随机删除所有数据中的key
- volatile-lru：写入新数据时，删除设置了过期时间的数据中最近最少使用的key
- volatile-lfu：写入新数据时，删除设置了过期时间的数据中使用频次最少的key
- volatile-random：写入新数据时，随机删除设置了过期时间的数据中的key
- volatile-ttl：写入新数据时，优先删除过期时间较早的key
补充
- LRU -> least recently used
- LFU -> least frequently used

3. 其他

3.2 如何解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？

缓存穿透 ->
- 布隆过滤器
缓存击穿 ->
- 去数据库（例如MySQL）取值时，先在Redis中为该key设置一个占位值，这样后续大量针对该key的请求就不会直接传到后面的数据库
- 二级缓存
- 分布式锁（Redis、Zookeeper）
缓存雪崩 ->
- 为Redis生成带过期时间的key时，给一个随机的浮动时间，防止同一时间大量key一起过期
另外，内存足够的话，建议将热门数据设置无过期时间

3.3 应该为什么样的数据提前做缓存？

这个和具体的业务相关，要根据实际场景来分析
提前做好缓存是为了降低后面到来的流量高潮导致的压力
注意：这里主要强调提前做缓存，是主动的。内存足够时，建议直接设置无过期或是较长的过期时间。
举例（主要是可预测的热点数据）
- 电商中促销活动商品的数据
- 节日相关的商品的数据
- 实时热点文章的数据
- 热搜词相关的商品的数据
- 新上映的电影相关的数据

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文章目录

Redis持久化与过期机制

1. 持久化机制

1.1 RDB（默认）

1.2 AOF

2. 过期机制

2.1 根据过期策略删除数据

2.2 当内存过大装不下新数据时，将启用淘汰机制

3. 其他

3.1 Redis快的原因

3.2 如何解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？

3.3 应该为什么样的数据提前做缓存？

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