• wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.11.tar.gz
• tar xzf redis-4.0.11.tar.gz
• cd redis-4.0.11
• make
  • Error 1: /bin/sh: cc: command not found
    • 需要安装gcc：
      • yum -y install gcc gcc-c++ libstdc++-devel
  • Error 2: error: jemalloc/jemalloc.h: No such file or directory
    • 说关于分配器allocator， 如果有MALLOC 这个 环境变量， 会有用这个环境变量的 去建立Redis。
      • make MALLOC=libc

设置密码 redis> CONFIG SET requirepass secret_password # 将密码设置为 secret_password

OK

redis> QUIT # 退出再连接，让新密码对客户端生效

[huangz@mypad]$ redis

redis> PING # 未验证密码，操作被拒绝

(error) ERR operation not permitted

redis> AUTH wrong_password_testing # 尝试输入错误的密码

(error) ERR invalid password

redis> AUTH secret_password # 输入正确的密码

OK

redis> PING # 密码验证成功，可以正常操作命令了

PONG

清空密码

redis> CONFIG SET requirepass "" # 通过将密码设为空字符来清空密码

OK

redis> QUIT

$ redis # 重新进入客户端

redis> PING # 执行命令不再需要密码，清空密码操作成功

PONG

• config get databases

关于I/O多路复用(又被称为“事件驱动”)，首先要理解的是，操作系统为你提供了一个功能，当你的某个socket可读或者可写的时候，它可以给你一个通知。这样当配合非阻塞的socket使用时，只有当系统通知我哪个描述符可读了，我才去执行read操作，可以保证每次read都能读到有效数据而不做纯返回-1和EAGAIN的无用功。写操作类似。操作系统的这个功能通过select/poll/epoll/kqueue之类的系统调用函数来使用，这些函数都可以同时监视多个描述符的读写就绪状况，这样，多个描述符的I/O操作都能在一个线程内并发交替地顺序完成，这就叫I/O多路复用，这里的“复用”指的是复用同一个线程。

下面举一个例子，模拟一个tcp服务器处理30个客户socket。假设你是一个老师，让30个学生解答一道题目，然后检查学生做的是否正确，你有下面几个选择：1. 第一种选择：按顺序逐个检查，先检查A，然后是B，之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡主，全班都会被耽误。这种模式就好比，你用循环挨个处理socket，根本不具有并发能力。2. 第二种选择：你创建30个分身，每个分身检查一个学生的答案是否正确。 这种类似于为每一个用户创建一个进程或者线程处理连接。3. 第三种选择，你站在讲台上等，谁解答完谁举手。这时C、D举手，表示他们解答问题完毕，你下去依次检查C、D的答案，然后继续回到讲台上等。此时E、A又举手，然后去处理E和A。。。 这种就是IO复用模型，Linux下的select、poll和epoll就是干这个的。将用户socket对应的fd注册进epoll，然后epoll帮你监听哪些socket上有消息到达，这样就避免了大量的无用操作。此时的socket应该采用非阻塞模式。这样，整个过程只在调用select、poll、epoll这些调用的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的，整个进程或者线程就被充分利用起来，这就是事件驱动，所谓的reactor模式。

• 数据访问频率
  • 访问频率高，适合用缓存，效果好
  • 访问频率低，不建议使用，效果不佳
• 数据读写比例
  • 读多写少，适合缓存，效果好
  • 读少写多，不建议使用，效果不佳
• 数据一致性
  • 一致性要求低，适合缓存，效果好
  • 一致性要求高，不建议缓存，效果不佳

• 缓存穿透

缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

1. 参数传入对象主键ID
2. 根据key从缓存中获取对象
3. 如果对象不为空，直接返回
4. 如果对象为空，进行数据库查询
5. 如果从数据库查询出的对象不为空，则放入缓存（设定过期时间）

想象一下这个情况，如果传入的参数为-1，会是怎么样？这个-1，就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。即便是采用UUID，也是很容易找到一个不存在的KEY，进行攻击。

小编在工作中，会采用缓存空值的方式，也就是【代码流程】中第5步，如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒。 redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(goodsId), null, 60, TimeUnit.SECONDS); // 设置过期时间

解决方案

• 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；

• 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

• 缓存雪崩

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。

小编在做电商项目的时候，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，那么那个时候数据库能顶住压力，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案：

• 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搞得缓存数据库中。

• 设置热点数据永远不过期。

• 缓存击穿

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

小编在做电商项目的时候，把这货就成为“爆款”。 其实，大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以，务实主义的小编，对主打商品都是早早的做好了准备，让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款，也是直接设为永不过期就好了。

解决方案

• 设置热点数据永远不过期。

• 加互斥锁，互斥锁参考代码如下： 说明： 1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了 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。 3）当然这是简化处理，理论上如果能根据key值加锁就更好了，就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据，上面代码明显做不到这点。

• 如何解决DB和缓存一致性问题？ 答：当修改了数据库后，有没有及时修改缓存。这种问题，以前有过实践，修改数据库成功，而修改缓存失败的情况，最主要就是缓存服务器挂了。而因为网络问题引起的没有及时更新，可以通过重试机制来解决。而缓存服务器挂了，请求首先自然也就无法到达，从而直接访问到数据库。那么我们在修改数据库后，无法修改缓存，这时候可以将这条数据放到数据库中，同时启动一个异步任务定时去检测缓存服务器是否连接成功，一旦连接成功则从数据库中按顺序取出修改数据，依次进行缓存最新值的修改。