redis热门数据失效，redis处理热点数据

应用部署到服务器redis无法读取数据?

1、大致意思是：错误的配置，当前数据不能持久化到硬盘，因为实例在写期间被配置为(stop-writes-on-bgsave-error option =yes)也即bgsave持久化过程中发生错误，就不能持久化了。

2、配置问题。在你redis的配置中加上redistemplate的序列化操作，重启服务，就可以看到控制台上能正确获取到值了。

3、其中一种可能是网络连接的问题，可能是Idea所在的机器无法与远程Redis服务器建立有效的网络连接。另外，也有可能是配置的问题，可能没有正确配置Idea的Redis连接信息或者没有正确设置远程Redis服务器的访问权限。

Redis主从模式下过期数据和数据不一致

数据到达过期时间，并不做处理，而是等下次访问该数据时，先判断该数据是否过期，未过期，返回数据 ；发现已过期，删除该数据，返回不存在。 这种方式虽然节约 CPU 性能，发现必须删除的时候才删除。

从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。

因为指令同步是异步进行的，所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致 这是由 redis 的过期策略来决定。redis 过期策略是： 定期删除+惰性删除 。

redis常见问题

缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。

Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

Redis数据丢失问题

Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。

Redis 内存淘汰机制有以下几个：noeviction： 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。

数据持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化策略，但在某些情况下，如意外宕机等，可能会导致缓存数据的丢失。内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。

Redis支持数据复制机制，可以通过将数据复制到多个节点，来防止数据丢失或出现故障。Redis提供了多种持久化机制，包括RDB持久化和AOF持久化，可以确保数据在系统故障或意外停机时不会丢失。

数据备份：Redis支持数据备份，可以在生产环境中定期备份数据到云存储或本地存储，以防止数据丢失或意外删除。数据恢复：Redis支持数据恢复，可以通过备份数据或者主从复制机制快速恢复数据，以应对数据丢失或故障的情况。

Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。Redis支持两种方式的持久化，一种是RDB方式，一种是AOF方式。

redis查询到已经过期数据原因

（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。

如果 读取的是 Slave 库，则有可能会拿到过期数据，一般造成这样原因有两个。这样的场景由于 Redis 控制不住过期数据被客户端应用误读，形成数据不安全。

由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降。

Redis 对于已经过期的数据，采用两种策略来处理这些数据，分别是惰性删除和定期删除。惰性删除不会去主动删除数据，而是在访问数据的时候，如果发现数据已经过期，就会自动删除。

当然这还不够，因为有过期的key永远不会被再次访问。这些key无论如何都应该过期，所以周期性地Redis会在具有过期设置的key中随机测试几个key。已经过期的所有key都将从key空间中删除。

当我们查询一个键时，Redis便首先检查该键是否存在过期字典中，如果存在，那就获取其过期时间。然后将过期时间和当前系统时间进行比对，比系统时间大，那就没有过期；反之判定该键过期。

Redis主从复制丢失数据的情况分析

1、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。

2、Redis 内存淘汰机制有以下几个：noeviction： 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。

3、不过，为了避免出现客户端和所有从库都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。可以周期性地运行这个流程来监测主从库间的不一致情况。

4、用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点。 当数据量过大的时候，会造成很大的网络开销 。

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