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什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？
缓存雪崩
指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。
- 解决其实很简单：
- 让其到期时间均匀即可。
- 或者设置热点数据永远不过期，有更新操作就更新缓存就好了（比如运维更新了首页商品，那你刷下缓存就完事了，不要设置过期时间），电商首页的数据也可以用这个操作，保险。
缓存穿透
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，我们数据库的 id 都是1开始自增上去的，如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大，严重会击垮数据库。
如何解决？
- 如果是非法请求，我们在 API 入口，对参数进行校验，过滤非法值。
- 如果查询数据库为空，我们可以
给缓存设置个空值，或者默认值。但是如果有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当的过期时间。（业务上比较常用，简单有效） - 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。(利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在数据库中存在，不存在你return就好了，存在你就去查了DB刷新KV再return)
缓存击穿
指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db
如何解决？
- 使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载 db 数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。
如果redis里的数据为空的话，就请求数据库，就在请求数据库这一步给它上锁，那么这时候就只有一个线程，能获取到这个锁，所以也就只有一个线程能操作数据库，那么这个时候对数据库的压力就非常小，当查询到这个数据之后，就把缓存重新写到redis中去，其他没有抢到锁的线程，让它先睡几毫秒，然后再重新去redis里面去查询。分布式锁实现方式：redis 和 zookeeper - “永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。
Redis 过期策略和内存淘汰策略
怎么实现Redis的高可用？其实就是多点部署
通过三种模式实现：
- 主从模式
- 哨兵模式
- 集群模式
主从模式
主节点负责读写，从节点只负责读操作。主从节点会进行数据同步，机制就是主从同步机制。
主从同步机制有两种：全量复制，增量复制。一般当 slave 第一次启动连接 master，或者认为是第一次连接，就采用全量复制，全量复制流程如下：
这里的 AOF 写命令，就可以等价于 epoll 中的 overlist 。如果后续再发生更新，那就是增量
更新操作。
- replicationFeedSlaves 函数：把用户执行的命令发送到所有的slave节点，让slave节点执行。
- 判断用户执行的命令是否有数据更新
- 判断 slave节点是否为空
哨兵模式
主从模式中，一旦主节点由于故障不能提供服务，需要人工将从节点晋升为主节点，同时还要通知应用方更新主节点地址。显然，多数业务场景都不能接受这种故障处理方式。Redis 从 2.8开始正式提供了Redis Sentinel（哨兵）架构来解决这个问题。
哨兵模式，由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统，它可以监视所有的Redis主节点和从节点，并在被监视的主节点进入下线状态时，自动将下线主服务器属下的某个从节点升级为新的主节点。但是呢，一个哨兵进程对Redis节点进行监控，就可能会出现问题（单点问题），因此，可以使用多个哨兵来进行监控Redis节点，并且各个哨兵之间还会进行监控。
哨兵模式的作用
- 发送命令，等待Redis服务器（包括主服务器和从服务器）返回监控其运行状态；
- 哨兵监测到主节点宕机，会自动将从节点切换成主节点，然后通过发布订阅模式通知其他的从节点，修改配置文件，让它们切换主机。
- 哨兵之间还会相互监控，从而达到高可用。
集群模式
哨兵模式基于主从模式，实现读写分离，它还可以自动切换，系统可用性更高。但是它每个节点存储的数据是一样的，浪费内存，并且不好在线扩容。因此，Cluster集群应运而生，它在 Redis3.0 加入的，实现了 Redis 的分布式存储。对数据进行分片，也就是说每台Redis节点上存储不同的内容，来解决在线扩容的问题。并且，它也提供复制和故障转移的功能。
节点之间使用 Gossip 协议通信，交换的信息内容包括节点出现故障、新节点加入、主从节点变更信息、slot信息等等。常用的Gossip消息分为4种，分别是：ping、pong、meet、fail。
使用：Hash Slot 插槽算法。
Redis 集群的数据分布之分片
MySQL与Redis 如何保证双写一致性
- 缓存延时双删
- 删除缓存重试机制
- 读取biglog异步删除缓存
Redis 的 Hash 冲突怎么办
- 链式解决
- 渐进式 rehash
Redis 与 Memcached 的区别
- Redis 的键数据类型更多
- 速度快
- 可以持久化数据
Gossip 协议详解
Gossip协议是基于六度分隔理论（Six Degrees of Separation）哲学的体现，简单的来说，一个人通过6个中间人可以认识世界任何人。
传播过程
- 种子节点
周期性的散播消息【假定把周期限定为 1 秒】。 被感染节点随机选择 N 个邻接节点散播消息【假定fan-out(扇出)设置为6，每次最多往6个节点散播】。- 节点只接收消息不反馈结果。
每次散播消息都选择尚未发送过的节点进行散播。- 收到消息的节点不再往发送节点散播：A -> B，那么B进行散播的时候，不再发给 A。
消息类型 (Anti-Entropy(反熵传播)和Rumor-Mongering(谣言传播))
反熵传播：传播全量数据
谣言传播：传播增量数据
通信方式
- 推送模式、拉取模式、Push/Pull。
- Push: 节点 A 将数据 (key,value,version) 及对应的版本号推送给 B 节点，B 节点更新 A 中比自己新的数据
- Pull：A 仅将数据 key, version 推送给 B，B 将本地比 A 新的数据（Key, value, version）推送给 A，A 更新本地
- Push/Pull：与 Pull 类似，只是多了一步，A 再将本地比 B 新的数据推送给 B，B 则更新本地
轻松理解CAP理论
CAP 即：
- Consistency（一致性）:强调的是
数据正确且最新。 - Availability（可用性）：强调的是
系统返回不出错，但是返回的结果不一定是最新的 - Partition tolerance（分区容忍性）：会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉。
