Redis

淘汰策略[六种]

https://blog.csdn.net/ligupeng7929/article/details/79603060https://blog.csdn.net/jcsyl_mshot/article/details/80645362LRU是Redis唯一支持的回收算法
no-eviction:不删除策略
# 对于所有的key
allkeys-lru：删除最近访问频率低的key
allkeys-random：随机删除一部分key
# 对于设置expire
volatile-lru：删除最近访问频率低的key
volatile-random：随机删除一部分key
volatile-ttl：优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key# 清理策略
无外乎就是 清理非热点数据 访问频率 最近访问时间 剩余的有效期时间

缓存的问题

https://blog.csdn.net/wang0112233/article/details/79558612
# 缓存穿透
由于缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义解决方法：
0、可以校验key的格式，不满足，直接返回错误信息
1、缓存层缓存空值
–缓存太多空值，占用更多空间。（优化：给个空值过期时间） 
–存储层更新代码了，缓存层还是空值。（优化：后台设置时主动删除空值，并缓存把值进去）
2、将数据库中所有的查询条件，放到布隆过滤器中。当一个查询请求来临的时候，先经过布隆过滤器进行检查，如果请求存在这个条件中，那么继续执行，如果不在，直接丢弃# 缓存雪崩
1.在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待
2.可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存
3.不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
4.做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期# 热点key（访问热点key的频率很高）

怎么提高缓存命中

没有从缓存中获取到，就从数据库里面获取，然后再存入到内存中

一致性哈希算法[集群]

https://blog.csdn.net/u013851082/article/details/68063446

MySQL

https://blog.csdn.net/tubro2017/article/details/88797336

其他问题

# mysql的索引存储的是什么？
关联主键，innodb聚簇索引，索引时关联到主键，也就关联到数据# 为什么用主键查询比索引查询快
所以用主键查询 效率要快于索引，少了一道流程。innodb不手动设置主键的话，默认也会内部创建主键的，就是因为这层关系# mysql查询复杂度，和插入数据的复杂度
logn# 聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引：将数据存储和索引放到了一块，找到索引也就找到了数据；
非聚簇索引：将数据存储与索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行

MySQL数据库优化的八种方式

1、选取最适用的字段属性
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
3、事务
4、使用索引
5、优化sql语句

Tidb

tidb架构

TIDB server （接收sql，并且处理sql）（集群，3个TIDB serve）
PD server（管理，集群，3个PD server）
TIKV server（存储数据，集群，3个TIKV server）TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址# 水平扩展
无限水平扩展是 TiDB 的一大特点，这里说的水平扩展包括两方面：计算能力（TIDB server）和存储能力（TIKV server）；# 高可用
高可用是 TiDB 的另一大特点，TiDB/TiKV/PD 这三个组件都能容忍部分实例失效，不影响整个集群的可用性

中间件

FastDFS文件存储系统[小型]

• 一般都交给七牛云来存储图片和视频

RMQ[RabbitMQ]

# AMQP协议
高级消息队列协议发布订阅模式
通过交换机与队列绑定的key，发布到队列里
交换机常用的有三种：
direct，点对点，需要全部匹配到key了，才把消息发到该队列里
fanout，发布的消息，绑定的队列都收到消息
topic，匹配，发布的消息，与该key匹配上的队列收到消息，'#'代替一个单词或多个词，* 代表一个词解决消息丢失
# ack（消息确认）
# 持久化
# 发送消息前，将消息持久化到数据库，并记录消息状态（可靠消息服务）
# 生产者确认（publisher confirm）# 解决消息丢失问题
消息确认机制
当消息处理完成后，给server端发送一个确认消息（ACK），来告诉server端可以删除该消息了，如果连接断开时候，server端没有收到消费者发出的确认消息（ACK），则会把消息转发给其他保持在线的消费者
通过消息确认机制（ACK）来实现，当消费者获取消息后，会想mq发送回执ACK，告知消息以及被接收了，可以从队列里删除了

zookeeper

协调中心，调度中心

kafka

生产消费模式，订阅一个topic，发布的消息到该topic，订阅该topic的就收到了该消息
高吞吐，kafka集群

ES[elasticsearch]

储存数据用的，存储的数据类型为json
put /index/type/1 存储数据，可以写json的格式去查询
get /index/type/1 获取数据
delete /index/type/1 删除数据
head /index/type/1 判断数据是否存在，返回状态码，200或404# 分词

celery

异步和定时框架