[数据结构与算法]Redis数据结构、分布式锁、穿透、击穿、雪崩、数据一致性及主从同步

Redis有哪些数据结构及典型应用场景

1、字符串：可以缓存简单的字符串，也可以缓存json格式的字符串，redis分布式锁，计数器，Session共享，分布式ID。

2、哈希表：key-value，存储对象。

3、列表：列表通过命令的组合，既可以当做栈，也可以做队列来使用，可以缓存类似微信公众号、微博等消息流数据。

4、集合：类似列表，可存储多个元素，不可重复，集合可进行交集、并集、差集操作，实现共同关注、朋友圈点赞等功能。

5、有序集合：集合是无序的，有序集合可以设置顺序，实现排行榜功能

Redis分布式锁底层实现

1、利用setnx来保证，如果key不存在才能获取到锁，如果key存在，则获取不到锁

2、利用lua脚本保证多个redis操作的原子性

3、考虑到锁过期，需要额外一个看门狗定时任务来监听锁是否需要续约

4、考虑到redis节点挂掉后的情况，需要采用红锁的方式来同时向N/2 +1个节点申请锁，都申请了才能证明获取锁成功，这样就算一个节点挂了，锁也不能被其他客户端获取到

缓存穿透：某一时刻访问redis的大量key都在redis中不存在，重点：不存在的数据，解决方案，布隆过滤器，拦截不存在的key

缓存击穿：某一热点key突然失效，导致了大量请求直接访问Mysql数据库，解决方案，不设置过期时间

缓存雪崩：某一时刻大批热点数据同时过期，解决方案，过期时间增加随机值

Redis和Mysql如何保证数据一致性

1、先更新Mysql，再更新Redis，如果缓存更新失败，可能导致不一致；

2、先删除Redis缓存，再更新Mysql，再次查询的时候将数据添加到缓存中；此方案，在高并发下性能较低，且会出现数据不一致的问题，e.g.线程1删除了缓存，正在更新Mysql，此时线程2查询，将数据库的旧数据又查到了缓存中；

3、延时双删，先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，延迟几百毫秒再删除Redis缓存数据；延迟的时间考虑到Mysql数据更新时间+主从同步时间；

Redis主从复制的核心原理

1、集群启动时，主从库间先建立连接，主库将所有数据同步给从库，从库收到数据后，在本地完成数据加载，此过程依赖内存快照RDB

2、在主库将数据同步给从库的过程中，主库不会阻塞，任然可以正常接收请求。主库会在内存中用专门的replication buffer记录RDB文件生成收到的所有写操作，当主库完成RDB文件发送后，就会把replication buffer中修改操作命令发送给从库，从库再执行这些操作。

3、后续主库和从库都可以处理客户端读操作，写操作只能交给主库处理，主库收到写操作后，依然将写操作发送给从库，实现增量同步。