redis和简单的map有什么区别大的方向，redis是内存数据库 ， 独立进程；map是java的数据类型 redis支持五种数据类型：string，list，hash（字典） ， set（集合），zset（有序集合） 。
Redis 和 Java 中的 HashMap 是两个不同的东西，不能直接进行比较 。Redis 是一款基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构，包括字符串、列表、哈希表、集合和有序集合等 。
Set和List都继承自Collection，而Map则和Collection没什么关系 。Set和List的区别在于Set不能重复 ， 而List可以重复 。Map和Set与List的区别在于，Map是存取键值对，而另外两个则是保存一个元素 。
Redis是一个内存中的键值数据库，通常称为数据结构服务器 。Redis和其他键值数据库之间的主要区别之一是Redis存储和操作高级数据类型的能力 。这些数据类型是大多数开发人员熟悉的基本数据结构（列表，映射 ， 集合和排序集） 。
redis产生雪崩怎么解决解决方法（1）设置redis集群和DB集群的高可用，如果redis出现宕机情况 ， 可以立即由别的机器顶替上来 。这样可以防止一部分的风险 。（2）使用互斥锁在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量 。
解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大 。
借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行 ， 设置失败的就轮询等待 。
如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了 。这就会导致在这段时间内，这些缓存 同时失效 ，全部请求到数据库中 。
很难碰到这个问题 。如果有大并发的项目，流量有几百万左右 。这两个问题一定要深刻考虑 。如下所示缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常 。
如何避免缓存雪崩问题？使用加锁队列来应付这种问题 。当有多个请求涌入的时候 ， 当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中，再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据 。
mybatis自带一级和二级缓存,为什么还要用redisMyBatis框架早就考虑到了这些问题，因此MyBatis提供了自定义的二级缓存概念，方便引入我们自己的缓存机制，而不用更改原有的业务逻辑 。
既可以很方便的缓存对象，同时用来缓存的内存的是使用redis的内存，不会消耗JVM的内存，提升了性能 。当然这里Redis不是必须的 ， 换成其他的缓存服务器一样可以，只要实现Spring的Cache类，并配置到XML里面就行了 。
【一级缓存和二级缓存的容量关系 一级缓存和redis】在 redis 中删除缓存有两种方式 ， 一种是自我消亡，也就是 过期 销毁，还有有一种是 主动 销毁 ， 我们先看一下，过期时间如何设置 我们设置了 10s 后过期，过完10s后发现 ， 这个```key data``消失了 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL 。
redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1） 当数据量的总大小一个机器放不下时；2） 数据索引一个机器的内存放不下时；3） 访问量（读写混合）一个实例放不下时 。
mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力 。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率 。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的 。
当数据量超过内存空间时，需扩充内存 ， 但内存价格贵 。在需求方面，mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用 。需要高性能的地方使用Redis ， 不需要高性能的地方使用MySQL 。存储数据在MySQL和Redis之间做同步 。
对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式 。互联网数据目前基本使用两种方式来存储，关系数据库或者key value 。
