一、Redis企业级解决方案

1 RedisDesktopManager

一款好用的Redis桌面管理工具，支持命令控制台操作，以及常用，查询key，rename，delete等操作。

RedisDesktopManager不支持集群操作。

1. 傻瓜式安装该工具

2. 安装成功后，启动该工具

3. 启动后，创建新的连接

4. 创建连接成功

5. 双击进入数据库，可以查看所有的key及value、过期时间，同时可以修改key或删除key

6. 在数据库上右键可以选择新增key或筛选key

筛选出来包含1的key

注：对key更改后(新增、修改、删除)，需要通过右键连接名->reload重新加载

2 Redis脑裂

2.1 概念

1. 假设现在有三台机器，分别安装了redis服务，结构如图

2. 如果此时master服务器所在区域网络通信出现异常，导致和两台slave机器无法正常通信，但是和客户端的连接是正常的。那么sentinel就会从两台slave机器中选举其中一个作为新的master来处

理客户端请求。

3. 这个时候，已经存在两台master服务器，client发送的数据会持续保存在旧的master服务器中，而新的master和slave中没有新的数据。如果一分钟以后，网络恢复正常，服务之间能够正常通信。此时，sentinel会把旧的master会变成新的master的slave节点。

4. 问题出现了，我们都知道，slave会从master中同步数据，保持主从数据一致。这个时候，变成了slave节点的旧master会丢失掉通信异常期间从客户端接收到的数据。

2.2 解决方案

redis.conf配置参数：

min-replicas-to-write 1
min-replicas-max-lag 10

第一个参数表示最少的slave节点为1个

第二个参数表示数据复制和同步的延迟不能超过10秒

配置了这两个参数：如果发生脑裂：原master会在客户端写入操作的时候拒绝请求。这样可以避免大量数据丢失。

3 缓存预热

新启动的系统没有任何缓存数据，在缓存重建数据的过程中，系统性能和数据库负载都不太好，所以最好是在系统上线之前就把要缓存的热点数据加载到缓存中，这种缓存预加载手段就是缓存预热。

4 缓存穿透

4.1 概念

如果某个key对应的数据不存在，而又未对该key做缓存，所以每次请求都会穿过缓存直接到数据库进行查询，并发量高的情况下进而导致数据库直接宕机，这就是缓存穿透。

4.2 解决方案

1. 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管数据是否存在），我们仍然把这个空结果缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过5分钟。

2. 设置白名单：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，用户id作为偏移量，每次访问查询是否在白名单中，如果不存在，则拒绝访问。

3. 布隆过滤器：类似一个hash set，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。

和一般的hash set不同的是，这个算法无需存储key的值，对于每个key，只需要k个比特位，每个

存储一个标志，用来判断key是否在集合中。

5 缓存击穿

5.1 概念

某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

5.2 解决方案

1. 加互斥锁：在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，其他线程直接查询缓存。

2. 热点数据不过期：直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。

6 缓存雪崩

6.1 概念

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

6.2 解决方案

1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。

2. 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。

3. 设置热点数据永远不过期。

7 分布式锁

随着业务发展的需要，原单机部署的系统被演化成分布式集群系统，由于分布式系统多线程、多进程且分布在不同的机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！

假设订单系统部署两台机器上，不同的用户都要同时买10台iphone，分别发了一个请求给订单系统。

接着每个订单系统实例都去数据库里查了一下，当前iphone库存是12台。

12台库存大于了要买的10台数量啊！

于是每个订单系统实例都发送SQL到数据库里下单，然后扣减了10个库存，其中一个将库存从12台扣减为2台，另外一个将库存从2台扣减为-8台。

分布式锁主流的实现方案：

1. 基于数据库实现分布式锁

2. 基于缓存（Redis等）

3. 基于Zookeeper

每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：

1. 性能：Redis最高

2. 可靠性：Zookeeper最高