Redis 缓存有哪些淘汰策略？

• 默认，超过maxmeory时，不会淘汰数据，noevction策略，redis不提供服务。
  设置过期时间的淘汰
• volatile-ttl：根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
• volatile-random：随机进行删除
• volatile-lru：LRU算法淘汰（最近最少使用）
• volatile-lfu：LFU算法淘汰，在lru的基础上考虑了访问时效性和访问次数

所有数据淘汰

• allkeys-random：所有key中随机删除
• allkeys-lru：LRU 算法进行筛选
• allkeys-lfu：LFU 算法进行筛选

由于普通的lru算法依赖链表，并且需要移动，会降低redis的性能。
redis进行了简化。

• 记录每个数据的最近访问时间，redisobject的lru字段
• 在决定淘汰数据时，随机选择N个数据，将其中lru最小的数据淘汰。
• maxmemory-samples 中配置候选数据集
• 再次淘汰数据时，挑选数据放入前一次被淘汰的集合，入选的数据的lru字段需要小于候选集合中最小的lru值。

lfu

• 为每个数据添加计数器，过期时把访问次数最低的淘汰，相同的话，淘汰上一次访问时间最久的。
• 把原来24bit的lru字段，变成了 16+8bit, ldt(访问时间戳) + counter(数据的访问次数)
• 8bit最大255，如果超过255counter值就一样了，这样根据时间淘汰就不太合理了
• lfu进行了优化：每当数据被访问一次时，首先，用计数器当前的值乘以配置项 lfu_log_factor 再加 1，再取其倒数，得到一个 p 值；然后，把这个 p 值和一个取值范围在（0，1）间的随机数 r 值比大小，只有 p 值大于 r 值时，计数器才加 1
  
• 还实现了counter值的衰减机制，LFU 策略使用衰减因子配置项 lfu_decay_time 来控制访问次数的衰减。LFU 策略会计算当前时间和数据最近一次访问时间的差值，并把这个差值换算成以分钟为单位。然后，LFU 策略再把这个差值除以 lfu_decay_time 值，所得的结果就是数据 counter 要衰减的值。
• 如果业务应用中有短时高频访问的数据的话，建议把 lfu_decay_time 值设置为 1，这样一来，LFU 策略在它们不再被访问后，会较快地衰减它们的访问次数

LRU 策略更加关注数据的时效性，而 LFU 策略更加关注数据的访问频次。

1. 如果数据有明显的冷热数据，优先使用allkeys-lru
2. 没有明显的冷热数据，优先选择allkeys-random
3. 如果有置顶的业务，使用 volatile-lru，同时不设置过期时间

缓存雪崩

• 缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。
  • 给过期时间添加随机时间
  • 服务降级：非核心数据暂停查询缓存，返回预定义信息、空值、或者报错，核心数据 任然可以查询数据库
• redis宕机
  • 服务熔断和请求限流
  • 搭建集群

缓存击穿

• 热点数据访问缓存失效
  • 不设置过期时间。

缓存穿透

• 数据既不在redis也不在缓存

• 误操作：数据库数据和redis数据都被误删除

• 恶意攻击

  • 缓存空值，
  • 布隆过滤器（误判可能，空间和误判率的平衡，redis的布隆过滤器string实现，单独部署实例，big key问题）
  • 请求前检测（对参数不合理，参数非法，字段不存在）直接过滤
  • IP封禁

• 如果是刚上线没数据，这是正常情况

Redis分布式锁

Redlock

• 客户端获取当前时间。
• 客户端依次向N个Redis实例执行加锁操作。（客户端给一个实例超时没成功，会给下一个实例上锁，超时时间远小于锁的有效时间）
• 一旦客户端完成对所有实例的加锁操作，客户端就要计算加锁总耗时。

客户端满足下面两个条件，才认为是加锁成功。

• 客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 实例上成功获取到了锁；
• 客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

Redis事务

原子性

事务正常执行，multi和exec可以保证原子性。
失败的话分情况。

• EXEC前，命令本来就错误，入队时会记录错误，EXEC拒绝执行所有错误，保证原子性。
• 事务入队，命令和数据类型不匹配，没检查出错误，错误命令报错，正确命令执行，无法保证原子性。
• 执行EXEC，Redis发生故障，事务失败。如果AOF记录了，可以把未执行的去除，但是没有开启就保证不了原子性。

一致性

• 入队就报错，可以保证。
• 如果没报错，执行报错，保证一致性。
• EXEC执行时故障，可以保证一致性。

隔离性

• 操作在EXEC前执行，通过WATCH保证，不然无法保证。
  • 如果在WATCH之后，其他客户端修改了监控的键，就放弃事务执行。
• 并发操作在EXEC后执行，隔离性可以保证。

持久性

• RDB快照未执行前 宕机，持久性不能保证。
• AOF no,every,always都会存在数据丢失的情况。