脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Redis缓存那些事儿，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

1、redis支持好几种数据结构的存储：

• String
• Hash
• List
• Set
• SortedSet
• BITmap
• ······

2、缓存过期 && 缓存淘汰

缓存过期：给缓存内容设置一个超时时间，具体设置多长交给应用程序们去设置。

=> 定期删除: 随机选择一部分来清理，缓解内存压力。    缺点：某些键值对每次都能幸免于难，长时间霸占内存。

=> 惰性删除: 那些原来逃脱随机选择算法的键值，一旦遇到查询请求，发现已经超期，就立即删除。    缺点：被动式触发的，不查询就不会发生。导致某些键值一直逍遥法外，可以使用的内存空间却越来越少。

=> 内存淘汰策略: 8种。

• noeviction：返回错误，不会删除任何键值
• allkeys-lru：使用LRU算法删除最近最少使用的键值
• volatile-lru：使用LRU算法从设置了过期时间的键集合中删除最近最少使用的键值
• allkeys-random：从所有key随机删除
• volatile-random：从设置了过期时间的键的集合中随机删除
• volatile-TTL：从设置了过期时间的键中删除剩余时间最短的键
• volatile-lfu：从配置了过期时间的键中删除使用频率最少的键
• allkeys-lfu：从所有键中删除使用频率最少的键

3、缓存穿透 && 布隆过滤器

缓存穿透：某些请求，查询的数据不存在，也没法缓存，导致同样的请求来了每次都要去让MySQL白忙活一场。

=> 解决方法：将不会有结果的查询请求挡一下，不去查库。

=> 布隆过滤器 BloomFilter:

　　擅长从超大的数据集中快速告诉你查找的数据存不存在（悄悄告诉你，我的这位朋友有一点不靠谱，它告诉你存在的话不能全信，其实有可能是不存在的，不过它他要是告诉你不存在的话，那就一定不存在）。

4、缓存击穿 && 缓存雪崩

=> 缓存击穿：刚刚有一个热点数据到了过期时间，被删掉了，不巧的是随后就有对这个数据的大量查询请求来了，由于已经被删，所以请求都发到数据库。

=>缓存雪崩：一大批数据几乎同时过了有效期，然后又发生了很多对这些数据的请求，所以比起上一次这规模更大了。

=> 解决方案：在应用程序中，把键值的过期时间随机一下（设置的均匀一些，至少别让大量数据集体失效），还设置了热点数据永不过期。

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Redis缓存那些事儿全部内容，希望文章能够帮你解决Redis缓存那些事儿所遇到的问题。

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