Redis作为缓存和数据库的思考

区别

缓存 数据可丢失 存取速度快
数据库 数据绝对不能丢，速度 + 持久化

缓存

1 击穿
      缓存击穿：少量缓存数据失效，访问直接到达数据库
2 穿透
      缓存中不存在用户请求数据，请求直接到达数据库
3 雪崩
      缓存中数据大量过期失效，大量访问直接到达数据库（雪崩分为两种情况：时点性有关 和时点性无关）
      时点性有关------即到时间点缓存必须失效，如0点数据清零，重新初始换数据，此时可以延迟用户访问；
      时点性无关-----即缓存大面积失效，需要考虑如何限流或者熔断。

思考

redis里的数据怎么能随着业务变化，只保留热数据，因为内存大小式有限的，也就是瓶颈

key 有效期

1，会随着访问延长？不对！！
2，发生写，会剔除过期时间
3，倒计时，且，redis不能延长
4，定时
5，业务逻辑自己补全

淘汰冷数据

内存多大呢？
maxmemory <bytes>
maxmemory-policy noeviction
淘汰策略：1： LFU 碰了多少次； 2：LRU 多久没碰他

持久化（数据库）

快照/日志

Redis持久化策略

1. RDB
   时点性
   save（时点可能会混乱，使用场景：停机落数据）
   bgsave (fork创建子线程，时点不会混乱)
   优点：
   类似java中的序列化恢复的速度相对快
   缺点
   1 不支持拉链只有一个dump.rdb
   2 丢失数据相对多一些,时点与时点之间窗口数据容易丢失
    如：8点得到一个rdb，9点刚要落一个rdb，挂机了
2. AOF
   AOF: redis的写操作记录到文件中
   优点
   1 丢失数据少
   2 redis中，RDB和AOF可以同时开启，如果开启了AOF只会用AOF恢复
   缺点
   1 体量无线变大 》 恢复慢
   优点如果能保住，还是可以用的，可以设计一个方案让日志AOF足够小