Redis

项目中的使用场景

基本数据类型和使用场景

String

数据类型安全
k-v对
可以设置key的过期时间

java
set key value
get key
set expiretime key
setnx key value

使用场景
只要数据可以按照 k-v对形成字符串类型，都可以使用string存储，并可以设置精确到key的ttl
可用于缓存对象，用incr命令统计文章的阅读量等

List

单键多值
按照插入顺序排序

java
lpush key value1 value2...
rpop key 从list右边删除一个元素
llen key # 查看list的长度
lrange key 0 -1 # 查看该key的所用元素

使用场景
消息队列，按照时间周期性更新的排行榜（lrange）等

Hash

单键多值，每个value类似Java中的Map类型

java
hset key field1 value1 field2 value2...
hget key field

使用场景
存储对象实例，用户的购物车（hset userId skuId nums）

Set

元素不可重复的集合

java
sadd key member1 member2 ...
smembers key # 去除一个集合中的所有元素
sinter key1 key2 .. # 对多个集合取交集
sunion key1 key2 .. # 对多个集合取并集
sdiff key1 key2 .. # 对多个集合取差集

使用场景
共同关注好友等（sinter）

Zset

数据不可重复的集合
数据按照score进行排序

java
zadd key score1 member1 socre2 member2 ... # 向集合加入元素
zrangebyscore key start end withsocres # 从集合中取出指定score范围的数据，默认从小到大

使用场景
排行榜等问题（zadd rank value1 key1 value2 key2 ； ZREVRANGEBYSCORE rank 3 0取前三名）

项目中使用Flink状态和Redis作为旁路缓存的对比

Flink的状态收到flink内部的管理，无法使用其他的进程访问Flink内部的状态做缓存的更新，故排除
使用旁路缓存需要考虑的点：

旁路缓存中数据需要更新如何保证数据源和缓存的一致性

java
# 主要考虑维度数据发生变更时，将缓存中的旧维度数据做一个同步的更新
# 则当向HBase写维度数据，判断通过maxwell实时采集的ODS层数据是否类型为Update？，为Update，则说明维度数据发生了变更
# 此时需要删除redis中的旧缓存即可，保证了redis总是最新的维度数据

对缓存长期未命中的数据是否需要设置过期时间，否则冷数据将会占用大量的内存

java
# 项目中使用了热缓存的方式，即设置了缓存的ttl，为2天，主要是维度数据
// 写维度数据到redis  
String key = tableName + ":" + id;  
// 并设置key的生命周期为2天  
client.setex(key,24 * 2 * 60 * 60,dim.toJSONString());

缓存击穿

何为缓存击穿？单一数据热点，高并发访问导致缓存失效
一般来说维度数据读取不会存在高并发访问的情况，故不会出现缓存击穿

缓存穿透

大量无效的key即不存在与redis，也不存在数据库，造成数据的访问压力
HBase中维度总是来源于ODS中过滤出的维度数据，之后写入HBase；当DWS层需要维度，首先向Redis读取，redis无所需的数据，才会向HBase读取，稍后就写入Redis，不会出现缓存穿透问题

缓存雪崩

缓存雪崩指的是大量的热点数据无法在 Redis 缓存中处理(大面积热点数据缓存失效、Redis 宕机)，流量全部打到数据库，导致数据库极大压力
目前的系统是存在缓存雪崩的问题的！！！！

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