分布式缓存Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等多种场景。Redis使用ANSI C语言编写，提供字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合结构（Set、Sorted Set）、流（Stream）等数据类型的直接存取。数据读写基于内存，同时可持久化到磁盘。
在我们做开发的过程中经常会用到Redis，小编在这里就Redis谈谈，我们使用过程中经常会遇到的几个问题吧。
一、Redis 的过期策略以及内存淘汰机制
这个问题相当重要，到底 Redis 有没用到家，这个问题就可以看出来。
比如你 Redis 只能存 5G 数据，可是你写了 10G，那会删 5G 的数据。怎么删的，这个问题思考过么？
还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，有思考过原因么?
回答：Redis 采用的是定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略
定时删除，用一个定时器来负责监视 Key，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗 CPU 资源。
在大并发请求下，CPU 要将时间应用在处理请求，而不是删除 Key，因此没有采用这一策略。
定期删除+惰性删除是如何工作
定期删除，Redis 默认每个 100ms 检查，是否有过期的 Key，有过期 Key 则删除。
需要说明的是，Redis 不是每个 100ms 将所有的 Key 检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔 100ms，全部 Key 进行检查，Redis 岂不是卡死)。
因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多 Key 到时间没有删除。于是，惰性删除派上用场。
也就是说在你获取某个 Key 的时候，Redis 会检查一下，这个 Key 如果设置了过期时间，那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
不是的，如果定期删除没删除 Key。然后你也没即时去请求 Key，也就是说惰性删除也没生效。这样，Redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
在 redis.conf 中有一行配置：
# maxmemory-policy volatile-lru
该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)：
◆noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。
◆allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key。推荐使用，目前项目在用这种。
◆allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 Key。应该也没人用吧，你不删最少使用 Key，去随机删。
◆volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 Key。这种情况一般是把 Redis 既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐。
◆volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 Key。依然不推荐。
◆volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除。不推荐。
PS：如果没有设置 expire 的 Key，不满足先决条件(prerequisites)；那么 volatile-lru，volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为，和 noeviction(不删除) 基本上一致。
二、Redis 和数据库双写一致性问题
一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。
答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。
另外，我们所做的方案从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
回答：首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
三、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业，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。
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。
缓存穿透解决方案：
◆利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。