redis的发布订阅 使用数据类型lists 原理
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可以有多个消费者和订阅者
订阅者：subscribe cla 命令
执行成功后
subscribe :表示成功订阅到响应
第二个元素：提供的频道
第三个参数代表订阅频道的数量
message：这是另一个客户端发出来的发布命令的结果
第二个元素：来源频道的名称
第三个参数：实际消息的内容
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发布者:publish cla ‘hello world’(字符间有空格要加上引号，否则会报错)
对应发布频道的内容打不成功会返回频道有几个数据
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匹配订阅：psubcribe cl* qudao* (模糊匹配查看这两个包含名称的频道的订阅内容)
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数据库与作用域：发布或者订阅与key所在的空间没有关系，不会受任何级别的干扰，包括数据库编码
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redis的持久化 redis提供了两种方式进行持久化，一种是RDB(redis database)持久化（原理是将Redis在内存中的数据记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另一种是AOF持久化（原理是将Redis的写操作日志（“set aaa 111 " " lpush lista 1112”…）一追加的形式写入文件
【Java|redis 发布和订阅 持久化 事务 缓存问题】区别：
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程中是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制进行压缩存储
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RDB具体实现：
在这个配置文件中
vim /usr/redis/bin/redis.conf
:196
#after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed 在15分钟之内，如果有一个key发生变化都会发生一次RDB save 900 1
#after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed 在5分钟之内，如果有10个key发生变化都会发生一次RDBsave 300 10
#after 60 sec if at least 10000 keys changed 在一分钟之内，如果有10000个key发生变化都会发生一次RDB save 60 10000
每秒中最多执行81000次
生成的快照文件为
The filename where to dump the DB :253 dbfilename dump.rdb 在启动redis服务的位置会生成该文件
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AOF具体实现：
vim /usr/redis/bin/redis.conf
:699 appendoly no 如果要开启aof需要修改配置为yes
：703 append only “appendonly.aof” aop写命令存储的文件
：705 aof具体配置
aof redis默认支持三种方式：
no: don’t fsync, just let the OS flush the data when it wants. Faster. 从来不执行aof 速度最快，最不安全（数据丢失时，就找不回来）
always: fsync after every write to the append only log. Slow, Safest. 每一个写命令执行完成后都把命令追加到appendonly.aof 速度最慢，最安全(数据一条都不会丢失)
everysec: fsync only one time every second. Compromise. 系统默认，即不是使用no也不使用always使用协调的方式 每一秒执行一次aof
:729 appendfsync everysec 默认的方式
优缺点： RDP优点：
1.RDB是一个非常紧凑的文件，他保存了某个时间点的数据集，适合数据集的被备份，可以每小时保存前24小时的数据，同时每天保存过去30天的数据，这样即使出了问题也可以根据需求恢复到不同版本的数据集
2. RDB是一个紧凑单一的文件，方便传送到另一个远端数据中心，或者亚马逊s3，适用于发生灾难恢复
3. RDB在保存RDB文件时父进程要做的就是fork一个子进程，在接下来的工作全部交给子进程来做，父进程不需要再左其它的IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能，与AOF相比，在恢复大数据集的时候，RDB的方式会更快一些
RDB缺点：
1.由于redis的保存方式，在redis突然停止工作的话，无法做到丢失的数据最少，虽然可以配置不同的save时间点保存，但是redis想要完整保存整个数据是一个比较繁重的工作，通常都是选择5分钟或者更久完整保存一次，但是如果宕机的话这几分钟的数据就会丢失，81000次每秒的写入会损失很大。
2.RDB需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上，当数据集比较大的时候，子进程非常耗时，可能导致redis在毫秒级内不能响应客户端的请求，如果数据集巨大并且CPU性能不是很好的情况下，这种情况会持续一秒，客户端一秒不能响应是非常恐怖的，虽然AOF也需要fork，但是你可以调节重写日志文件的频率来提高数集的耐久度
AOF的优点：
1.使用AOF会让Redis更加耐久：
使用不同的fsync策略：无fync ，每秒fync ，每次写的时候fync，
使用默认fync策略，Redis的性能依然很好（fync是后台进程处理的，主线程会尽力处理客户端请求），一旦故障，最多损失一秒的数据。
2.AOF文件是一个只进行追加的日志文件，所以不需要写入seek，，即使因为某些原因（磁盘空间满了，写的过程宕机了等）未执行完整的写入命令，也可以使用redis-check-aof工具修复这些问题，Redis可以在Aof文件体积变得过大时，自动地在后台对AOF进行重写，重写后新的AOF文件包含了当前数据集所需要的最小的命令的文件的集合。整个重写的操作绝对是安全的，在Redis创建新的AOF文件的过程中，会继续将命令追加到现有的AOF文件中，，即使重写过程中停机，现有的AOF文件也不会丢失，而一旦新AOF文件创建完毕，Reids就会从旧AOF文件切换到新的AOF文件，并且对新的AOF进行追加操作。
3.AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写操作，这些写入操作以Redis协议的格式保存，因此AOF文件非常容易读懂，到处AOF文件也非常简单：举个例子，如果不小心执行了FLUSHALL命令，但是只要AOF文件未被重写，AOF文件未被重写，那么只要停止服务器，移除AOF文件末尾的FLUSHALL命令，并重启Redis，就可以将数据集恢复到FLUSHALL执行状态之前
AOF缺点：
1.对于相同的数据集来说，AOF文件的体积通常要大于RDB文件的体积。
2.根据使用的fsync策略，AOF速度会慢于RDB。一般情况下，每秒fsync的性能依然非常高，而关闭fsync可以让AOF的速度和RDB一样快，即使在高负荷之下也是如此，但是巨大的写处理时，RDB可以提供更有保证的最大延迟时间。
RDB和AOP同时开启时，默认会使用AOF：
你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整
Redis事务 事务概念：
1.事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化，按顺序的执行。事务在执行过程中，不会被其它客户端打送过来的命令请求打断。
2.事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部执行，要么全部不执行。
事务的相关命令：
MULTI:命令用于开启一个事务，他总是返回OK。MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，但是不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
EXEC：执行所有事务块内的命令，返回事务块内搜友命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列，当操作被打断时，返回控制nil
DISCARD:当执行DISCARD命令时，事务会被抛弃，事务队列会被清空，并且客户端会从事务状态中退出
WATCH：命令可以为Redis事务提供check-and-set (CAS)行为，可以监控一个或者多个键，一旦其中有一个键被修改或者删除，之后的事务就不会执行，监控一致持续EXEC命令。
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缓存问题：
缓存穿透：
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缓存穿透是指缓存区和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起id为-1的数据或者id为特别大不存在的数据，这是的用户很可能就是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
解决办法：
1.对查询结果为空的情况进行缓存，缓存时间短一点，该key对应的数据新增后进行清理缓存。
2.对一定不存在的key进行过滤，可以把所有的可能存在的key放到一个Bigtmap中（布隆过滤器），查询时通过该bitmap过滤
缓存击穿：
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缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
如何避免?
设置热点数据永远不过期。加互斥锁，互斥锁参考思路如下
1）缓存中有数据，直接返回结果了
2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现。
缓存雪崩：
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缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。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。
如何避免？
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。
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的缓存数据库中。
设置热点数据永远不过期。
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