Redis 实现问题

Redis和数据库的同步如何做？

　　设置redis中数据的过期时间（登录信息）

　　更新或修改数据库中数据的时候同时更新redis的数据

　　使用MQ更新缓存数据

Redis的好处？

　　速度快：因为数据在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

　　支持丰富的数据类型，支持string、list、set、sorted set、hash

　　支持事务：操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要不全不执行

　　丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后会自动删除

Redis常见性能问题和解决方案：

　　Master最好不要做任何持久化操作，如RD内存快照和AOF日志文件

　　Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化，如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

　　Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

　　为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

　　尽量避免在压力很大的主库上增加从库

　　主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变

MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?

　　相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

　　voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

　　volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

　　volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

　　allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

　　allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

　　no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

Redis有时候会请求超时，已知都是固定的一个时间，比如200ms或者500ms，问这是为什么？

　　请求redis超时，如果时间较长，比如60s或者75s这样的，可能是redis的timeout配置。目前是时间较短，200ms就超时，一般来说redis没道理在能处理请求的时候报超时错误，会否是现在超过了redis设置的最大连接数maxclients，导致拒绝服务；是否是client自身的连接超时设置。无论如何，CS模式的两端都有可能是原因