redis的基础知识
非关系型数据库是什么？有哪些？
非关系型数据库是相对于关系型数据库而言，一般不遵循ACID原则，不适合存储 海量数据和较为复杂的数据。redis、mem redis是c语言开发的。 mem的value是没有类型的
redis的端口号是什么？
6379
redis的客户端启动命令
redis-cli
redis一共多少个库
16个库
切换库
select 数字
redis项目中使用场景？
分布式锁、限流器（手机号登录频次、短信发送频次、某业务功能的使用频次） app首页访问流量高峰，支付高峰。 将常用和主要的数据，比如用户登录信息存储。使用redis时，要考虑数据是否常用， 数据命中率是否高，如果命中率低就没必要写入redis。读多写少可以放redis。数据量 很大，比如几百M，没必要放入redis。
reids的优缺点有哪些？
优点：- 读写性能优异。redis读速度是11w次/s，写速度是8W次/s- 支持数据持久化。RDB和AOF- 支持事务。reids所有的操作都是原子性的，还支持操作后的原子性- 数据结构丰富- 支持主从复制，可以进行读写分离缺点：- 容易受物理内存的影响，不能做海量数据读写- 主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端ip- 主机宕机，会有部分数据不能及时同步到从机- 不支持在线扩容
使用redis可能会出现的问题有哪些？
-
缓存雪崩 同一时间访问缓存失败，大量请求都访问数据库，导致数据库压力很大。原因是缓存中 数据失效时间是相同的，并且redis恰好将这部分数据删除。解决办法是：将缓存时间加一个 随机值，这样就会大幅降低同一时间失效。 如果是reids挂了，请求全部走数据库这种情况，解决办法是：实现redis的高可用，主从 架构；如果redis挂了，设置限流。redis重启后，进行持久化。 -
缓存穿透 查询一个缓存中不存在的数据，此时就会走数据库，大量请求会导致缓存不命中。
解决办法是：接口层增加校验，比如用户鉴权、参数校验；
将不存在的key的值设置为null放入缓存，设置一个略短的过期时间，一般是30s；
可以对单个ip访问做出访问上限；
使用布隆过滤器提前拦截，布隆过滤器的原理是： 利用算法高效判断出key是否存在，不存在就直接return。 -
双写一致性
redis 是单线程的还是多线程的？redis为什么这么快？
redis实例不是单线程的。
redis 单线程指的是网络请求模块使用一个线程，所以不需要考虑并发安全性。即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。
redis是基于Reactor模式开发了网络请求处理器，这个处理器是的消费是单线程的。redis 4新增了惰性删除是异步的， redis 6 新增了处理网络IO的多线程功能，redis 6 支持多线程主要在IO读写能力上，但是处理网络请求的执行命令的核心模块还是单线程。
redis 4之前单线程依然快的原因是：cpu不是redis的瓶颈，内存和带宽才是，基于内存操作、结构简单、IO多路复用、非阻塞IO、避免不必要的线程上下文切换，操作系统有一个内核的概念kernel，客户端连接先到达内核，redis进程和内核之间使用的是epoll，非阻塞的多路复用的概念。
epoll （IO模型）
计算机内核可以接收多个客户端连接，
socket 是阻塞的，会有一个线程去等待读取请求，没有获取请求就阻塞，BIO （blocking）
这样就造成了资源浪费，因此，内核中网络IO进行了改良，发展为NIO (NoBlocking)，同步非阻塞时期，
最后是多路复用NIO，为了减少内核态和用户态之间的切换
Linux内核中网络IO的演变过程
redis为什么这么块？
早期数据存在磁盘上，磁盘的寻址是毫秒级别，内存的寻址是纳秒级别，因此磁盘比内存慢 reids是基于内存存储的非关系型数据库，不需要进行磁盘IO，比传统数据库要快 单线程，无锁竞争，没有CPU上下文切换
redis 分布式锁
set key value nx ： 如果设置成功会返回true，如果设置失败会返回nil
是一个原子操作
redis的value的数据结构有哪些？
string
hash
list
set
sortedset
HyperLogLog
Geospaysh
Pub/Sub
string
type key : 查看key的类型
incrby key 22 ： 字符串拼接 / 数字相加
decrby key 22 ： 减法
incr 秒杀、抢购，可以规避对数据库的事务的操作，由redis 内存替代。微博中的点赞、评论数、好友数，看似不是特别重要的数据，不需要精准的可以使用redis， 关系到金额的需要染指事务。
bitmap
常用命令
setbit key len v
bitcount
bitpos
bitop
使用场景
- 用户在线状态
- 统计活跃用户
- 用户签到
- 统计用户在一定范围时间内的登陆天数，用户登录的时候登记，且支持随即窗口查询
传统的做法是：在关系型数据库中创建一张用户登陆表，记录用户登录信息，如果数 据量比较大，在查询的时候，效率不会很高。因此需要优化。使用redis来处理。
bitcount - 电商活动周，对于登录的用户送礼物，假设一共有注册会员2E，相同用户登录最多送一次礼物，需要备货多少？
用户分为僵尸用户、忠诚用户、冷热用户， 因此要知道活跃用户量，才能避免过度备货，节省资金。
比如 1号-3号，一共有多少，相同用户去重
setbit 20200101 a 1
setbit 20200102 a 1
setbit 20200102 b 1
bitop or destkey 20210101 20200102
bitcount destkey 0 -1
https://www.cnblogs.com/wuhaidong/articles/10389484.html
|