Redis缓存——灾难级别的雪崩
在互联网应用中，缓存是提高系统性能的一个重要手段，而Redis作为一个高性能的NoSQL数据库，被广泛应用在各种Web应用中作为缓存或存储部分数据的数据库。但是在采用Redis作为缓存时，我们一定要认真对待Redis发生的雪崩问题。
Redis发生雪崩的原因
对于Redis来说，当一个大量的缓存失效、被删除或过期时，短时间内会有大量用户请求袭来，Redis就会面临着所有的请求几乎全部集中在某一时间段内，并且所有的请求都需要重新查询数据的压力，这就是Redis发生雪崩的原因。
为了更好的解释，我们可以看下面这张图片：
在正常情况下，Redis的缓存淘汰应该是随机的，因此被淘汰的缓存是均匀分布在时间轴上的。但是当出现大量的缓存失效、被删除或过期时，Redis缓存的淘汰就变成了一个尖峰形状，这就是所谓的“雪崩”。
如何应对Redis雪崩
为了避免Redis雪崩的发生，我们可以从以下几个方面来应对：
1.使用多级缓存：多级缓存的思路就是在Redis之外增加一层缓存，当Redis发生雪崩时，这一层缓存可以提供暂时的缓存功能，避免对系统的影响。当Redis缓存恢复正常后，这一层缓存的数据可以通过异步方式同步到Redis中。
2.设置缓存失效时间的随机性：为了避免所有的缓存同时失效，可以通过设置缓存失效时间的随机性，来消除缓存过期集中问题。
3.监控Redis服务的状态：及时发现Redis服务出现的问题，是缓解Redis雪崩问题的重要手段。可以通过监控Redis的QPS、内存使用率、网络流量等指标，发现Redis服务的异常情况。
4.增加Redis实例：通过增加Redis实例，来增加Redis集群的处理能力，减少雪崩发生的概率。
下面是样例代码：
# 使用多级缓存的实现
import redis
class MultiCache:
def __init__(self, redis1_host, redis2_host):
self._redis1 = redis.Redis(host=redis1_host)
self._redis2 = redis.Redis(host=redis2_host)
def get(self, key):
value = self._redis1.get(key)
if value is None:
value = self._redis2.get(key)
if value is not None:
self._redis1.setex(key, 60 * 5, value)
return value
def set(self, key, value):
self._redis1.set(key, value)
self._redis2.setex(key, 60 * 5, value)
以上就是Redis缓存雪崩问题的原因以及应对措施。在实际开发中，我们一定要认真对待Redis雪崩问题，采取有效的应对措施来提高系统的稳定性和可靠性。
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memcached可以持久化吗
memcached 是缓存系统，通过名字就可以看出来，官网也明确说了（Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system），之所以是缓存系统，就说明它不会作为可靠的数据存储，所以并不支持持久化。 另一个是redis，他是一个存储系统，官网也说了。 只不过redis是在内存中存储的，所以速度快，因为是存储系统，所以可以作为一个可靠的数据存储系统。 支持持久化。
redis可以存储websocket session对象吗
集群web系统的话，可以通过第三方缓存来统一实现session管理。 如果使用spring的话，可以通过session listener来监听session的变化，实现起来比较方便。 不建议把Session存储起来可以考虑用Redis模拟session，特别是分布式环境，比如多台web serve（如tomcat）r的情况下
如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么
Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。
通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。
因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。
但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。
比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。
这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。
Jedis jedis = ();Set
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