Java基于Redis实现的各种数据结构： https://github.com/redisson/redisson
Redis为什么快？
- 基于内存
- 支持的数据类型丰富，可以减少数据类型转换所需时间，数据类型实现高效。
- IO高效：非阻塞IO多路复用
- 单线程、无锁
Redis默认的删除策略？
首先，redis会定期扫描每个key的ttl，每隔100ms删除一次过期的key；
其次，当访问某个key时，如果发现它的ttl已到，则删除它。这叫做定期删除+惰性删除相结合的方式。
如果上面两种方式依旧无法解决内存不足的问题，则redis就要使用内存淘汰策略
maxmemory-policy volatile-lru
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。 2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。推荐使用，目前项目在用这种。 3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。应该也没人用吧，你不删最少使用Key,去随机删。 4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐 5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。依然不推荐 6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐 ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。
allkeys和volatile：
- volatile指的是设置了ttl的key
- allkeys指的是所有的key
缓存穿透
概念访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。 解决方案：
- 采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤；
- 访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间。
缓存雪崩
大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。 解决方案
- 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效；
- 采用限流算法，限制流量；
- 采用分布式锁，加锁访问。
redis线程模型
Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler）。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。
- 文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
- 当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。
虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。