redis流量削峰策略，redis集群流量倾斜

Redis过期删除策略和内存淘汰策略

redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。

那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听。

（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。

每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。

定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除。

volatile-ttl：在设置过期时间的数据集合里，淘汰剩余存活时间 (TTL) 最少的数据 noevictionl：当内存不足以写入新数据时，拒绝新数据写入。Redis 默认策略 我这里越久的数据价值越低，不在乎调用次数。

相关问答

Q1: 关于API网关(四)——限流

1、但是集群限流也不是完美的，因为引入了redis，那么，当网关和redis之间的网络抖动、redis本身故障时，集群限流就失效了，这时候，还是得依靠单机限流进行兜底。

2、API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。

3、淘宝客API限流是做淘宝客的数据接口权限被限制了，在应用上的源码中接入API数据口，就可以在应用上使用API数据等信息。

4、限流的key 生成规则，默认是 PrincipalNameKeyResolver 来实现 限流算法，默认是 RedisRateLimiter 来实现，是令牌桶算法。在 Spring Cloud Gateway 中默认提供了 RequestRateLimiter 过滤器来实现限流操作。

5、Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关，它功能强大，包括了：路由、请求聚合、服务发现、认证、鉴权、限流熔断、并内置了负载均衡器与Service Fabric、Butterfly Tracing集成。

6、限流控制：当你通过API网关调用内部服务的频率达到在某个阈值时，API网关会立即做断开链路处理。过了时间后，链路会自动闭合回去。

Q2: 怎么解决高并发的后台秒杀问题

我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。

由秒杀引发的一个问题 我们假设现在商品只剩下一件了，此时数据库中 num = 1；但有100个线程同时读取到了这个消息 num = 1 ，所以100个线程都开始减库存了。

：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

该情况的三种解决方法如下：系统拆分：将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来一个库，现在多个数据库，可以抗高并发。

Q3: 如何对秒杀系统进行流量削峰?

1、实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术。第三步异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。

2、秒杀是压倒性优势；在极短的时间内(比如一秒)解决对手，或者瞬间秒(瞬间秒杀)。部分淘宝活动会推出秒杀商品，设定购买时间和优惠价格。时间到了，马上开始买。谁动作快，谁就能抢购到心仪的廉价商品。

3、有。快手改秒杀价格会引起消费者的关注和购买欲望，大量用户访问页面和购买商品会对服务器带来较大的压力，从而导致限流等问题。

Q4: Redis内存配置和淘汰策略

volatile-ttl：在设置过期时间的数据集合里，淘汰剩余存活时间 (TTL) 最少的数据 noevictionl：当内存不足以写入新数据时，拒绝新数据写入。Redis 默认策略 我这里越久的数据价值越低，不在乎调用次数。

将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

redis八种淘汰策略如下：Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Q5: redis八种淘汰策略是什么

redis.conf中的maxmemory参数配置了redis的最大内存，maxmemory-policy配置了内存淘汰策略，当redis内存达到最大后，会根据内存淘汰策略淘汰部分数据。

然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。

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 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。（Redis 默认策略）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。

springboot整合Redis参考， SpringBoot整合Redis - (jianshu.com) 在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

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