关系型数据库遵循ACID原则：

• 原子性
• 一致性
• 独立性
• 持久性

分布式系统：由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接组成，分布式系统是建立在网络之上的软件系统，因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。

网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件而不是硬件

分布式计算的有点：

• 可靠性
• 可扩展性
• 资源共享
• 灵活性
• 高速
• 开放
• 高性能

1. MongoDB简介

由C++语言编写的，基于分布式文件存储的开源数据库系统。

在高负载时，添加更多节点，可以保证服务器的性能。

MongoDB旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案

MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值对构成，类似json对象，字段值可以包含其他文档、数组以及文档数组

特点：

• 面向文档存储的数据库
• 在MongoDB记录中设置任何属性的索引来实现更快的排序和查找
• 支持丰富的查询表达式
• map/reduce进行数据的批量处理和聚合操作
• 允许服务执行脚本（JavaScript）
• 支持各种编程语言

基础

2. Redis

全名remote dictionary server，是一个开源的使用ANSI C语言编写的，支持网络，可基于内存，可持久化的日志型，键值对数据库。

与MYSQL数据库不同的是，redis的数据存于内存中，读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存中

此外redis也经常用于做分布式锁，并支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案

五种基本数据类型：

• 字符串：使用SDS封装

使用simple dynamic string的原因：一些基础操作更加高效：获取字符串长度O(1)时间复杂度

空间预分配

惰性空间释放

二进制安全

• 哈希：哈希类型指v值本身又是一个键值对
• 列表：存储多个有序字符串

应用场景：栈、队列、有限集合、消息队列

• 集合：保存多个字符串元素，不允许重复元素
• 有序集合：已排序的字符串集合，元素不能重复

三种特殊结构：

• geospatial：地理位置定位，存储地理位置信息
• hpyerloglog：用于做基数统计算法的数据机构，如统计网站的UV
• bitmap：位图，用比特位映射元素状态

MYSQL索引为了提高效率，选择了B+树的数据结构

跳跃表是redis特有的数据结构，在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率

合理的线程模型：

I/O多路复用：让单个线程高效的处理多个连接请求，使用epoll作为技术上的实现，redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多时间

• I/O ：网络 I/O
• 多路 ：多个网络连接
• 复用：复用同一个线程。
• IO多路复用其实就是一种同步IO模型，它实现了一个线程可以监视多个文件句柄；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作；而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序，交出cpu。

单线程模型

Redis是单线程模型的，而单线程避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程，如果某个命令执行过长（如hgetall命令），会造成阻塞。Redis是面向快速执行场景的数据库。，所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。
Redis 6.0 引入了多线程提速，它的执行命令操作内存的仍然是个单线程。

redis自己构建了VM机制：

虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离，使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。

缓存穿透： 读请求访问时，缓存和数据库都没有某个值，这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库，这就是缓存穿透。

产生原因：

• 业务不合理的设计，比如大多数用户都没开守护，但是你的每个请求都去缓存，查询某个userid查询有没有守护。
• 业务/运维/开发失误的操作，比如缓存和数据库的数据都被误删除了。
• 黑客非法请求攻击，比如黑客故意捏造大量非法请求，以读取不存在的业务数据。

如何避免缓存穿透？

1.如果是非法请求，我们在API入口，对参数进行校验，过滤非法值。
2.如果查询数据库为空，我们可以给缓存设置个空值，或者默认值。但是如有有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当的过期时间。（业务上比较常用，简单有效）
3.使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。

缓存雪奔： 指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。

Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造Redis高可用集群

缓存击穿： 指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db

解决方案：

使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。

“永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。