[大数据]Redis的相关总结

1 为什么要使用redis？

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题

• 并发能力强：mysql的并发能力是最多支持150个连接（默认），redis读支持10w-15w次/秒，写支持8w-10w次/秒
• 速度快，因为redis直接内存作为存储媒介，速度快

2 redis为什么这么快？

• 完全基于内存，绝大部分操作也都是纯粹的内存操作，非常快速

• 采用单线程+多路IO复用技术，因为单线程，避免了上下文切换的时间，同时也避免了多线程的资源争抢，避免了死锁的发生，所以快

  多路：多个socket、多个客户端、多个黑窗口

  ? 复用：复用那一个线程

  

• 数据结构简单，对数据的操作也非常简单（与关系型数据库对比）

3 Reids中有哪些数据类型？各自的特点是啥？

? 1 String：字符串类型，一个key对应一个值，可以存储任何内容，图片、视频都行，但是大小限制在512m以内

? 2 List：单键多值，值可以重

? 3 set：单键多值，值不可以重复

? 4 Hash：key后面跟field属性，从而确定一个值

? 5 zSet：单键多值，有序不重复集合，可以自动排序

4 Redis的使用场景？你在项目的哪些地方使用过redis？

• 计数器：可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

• 缓存：将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

• 消息队列(发布/订阅功能)：List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

• 分布式锁实现：在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁。

• 计数器：探花交友，给mongoDB的表生成自动增长的数字

• 缓存：探花交友，推荐好友列表、推荐动态列表、推荐视频列表，权限认证的验证码等等

• 消息队列：集信达项目，将发送短信的任务丢进redis的队列中，消费者从redis的队列中取出任务，发送短信

• 分布式锁：秒杀项目，防止超卖

5 什么是redis的持久化？

? 持久化就是把内存中的数据写到磁盘上，防止服务宕机了内存数据丢失。

6 redis的持久化机制是什么？各自的优缺点是啥？

? redis提供两种持久化机制：RDB（默认）和AOF

• RDB:

  • RDB持久化可以手动执行也可以根据配置定期执行，它的作用是将某个时间点上的内存中的数据保存到RDB文件中，RDB文件是一个压缩的二进制文件，通过它可以还原数据。由于RDB文件是保存在硬盘上的，所以即使redis崩溃或者退出，只要RDB文件存在，就可以用它来恢复数据。
  • 可以通过save或者bgsave来生成RDB文件。
  • SAVE命令会阻塞redis进程，直到RDB文件生成完毕，在进程阻塞期间，redis不能处理任何命令请求，这显然是不合适的。
  • BGSAVE则是会创建一个子进程，然后由子进程去负责生成RDB文件，父进程还可以继续处理命令请求，不会阻塞进程。
  • 缺点：RDB的持久化是间隔一段时间发生，可能会造成数据丢失

• AOF:

  • AOF和RDB不同，AOF保存的是命令，将写的命令保存起来。

  • AOF通过追加、写入、同步三个步骤来实现持久化机制。

  ? 1.当AOF持久化处于激活状态，服务器执行完写命令之后，写命令将会被追加aof缓冲区的末尾

  ? 2.在服务器结束一个事件之前，将会调用flushAppendOnlyFile函数决定是否要将AOF缓冲区的内容保 存到AOF文件中，可以通过配置appendfsync来决定。

  ? 配置如下：

默认选项将会是everysec，每秒同步

? AOF的缺点：因为恢复需要重新执行命令，可能会执行很多冗余的命令，造成效率低下

• RDB和AOF比较
  • RDB持久化的是数据，而AOF持久化的是命令
  • AOF文件的更新频率高于RDB的更新频率
  • AOF的数据安全性更好，不容易丢失数据
  • RDB的性能比AOF好
  • 如果两个都配置了，优先加载AOF

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7 Redis的过期键的删除策略是啥？

redis主要有2种过期删除策略

• 惰性删除

惰性删除指的是当我们查询key的时候才对key进行检测，如果已经达到过期时间，则删除。显然，他有一个缺点就是如果这些过期的key没有被访问，那么他就一直无法被删除，而且一直占用内存。

• 定期删除

定期删除指的是redis每隔一段时间对数据库做一次检查，删除里面的过期key。由于不可能对所有key去做轮询来删除，所以redis会每次随机取一些key去做检查和删除。

8 什么是哨兵模式？

主从架构中，主机宕机，从机无法自动上位，需要手动上位，而哨兵机制就是自动上位

1.基于主从方案的缺点还是很明显的，假设主机宕机，那么就不能写入数据，那么从机也就失去了作用，整个架构就不可用了，除非你手动切换，主要原因就是没有自动故障转移机制。而哨兵具备自动故障转移、集群监控、消息通知等功能。

2.哨兵可以同时监视多个主从服务器，并且在被监视的主机下线时，自动将某个从机提升为主机，然后由新的主机继续接收命令。

3.哨兵会每隔1秒向所有实例（包括主从服务器和其他哨兵）发送ping命令，并且根据回复判断是否已经下线，这种方式叫做主观下线。当判断为主观下线时，就会向其他监视的哨兵询问，如果超过半数的投票认为已经是下线状态，则会标记为客观下线状态，同时触发故障转移。

9 缓存雪崩是什么？解决方案？

• 缓存雪崩：redis中不存在这些key，数据库中存在，这些key在某一时间集中过期了，当大量请求过来的时候，请求会直接打到数据库上，引起数据库崩溃

• 解决方案：

  • 加锁
  • 多级缓存
  • 设置key 的不同的过期时间，比如固定的过期时间上在随机1-10分钟

10 缓存穿透？解决方案？

• 缓存穿透是指查询内存和数据库都不存在的数据，每次请求都会打到数据库上，从而压垮数据库。

• 解决方案：

  • 1 缓存null：根据id=30000去数据可查找user，user=null，也将user=null放到redis中
  • 2 使用布隆过滤器：是一种数据结构，判断值肯定不存在或者可能存在
    • 准备一个足够长的bitmap数组,每个位置的默认值是0，将值存入数据库的时候，同时将key存入布隆过滤器，提供3个hash函数，对key进行hash，hash的位置放1
    • 查找key的时候，先去布隆过滤器中获取这个key的3个hash值，在根据hash值去布隆过滤器中获取值，三个值中有一个0，代表数据肯定不存在，如果三个值都是1，代表可能存在，再去数据库查找数据

11 缓存击穿？解决方案？

• 缓存击穿：redis中不存在这个key，数据库中存在，key在redis中过期了，当大量请求过来的时候，请求会直接打到数据库上，引起数据库崩溃
• 解决方案：
  • 加锁：操作数据库的时候加锁
  • 当某一个请求去数据库查询的时候，同时在redis中将值设为null，待他从数据库查到数据返回后，设置具体的值

12 如何保证缓存与数据库双写是的数据一致性？双写不一致肯定会发生

? 你只要使用缓存，使用数据库，就会发生双写不一致的问题！如何解决呢？

? 采用延时双删策略

• 删除缓存
• 更新数据库
• 休眠xx秒
• 删除缓存

13 分布式锁Redission执行原理

• 原理

• 为什么要使用lua语言
  因为一大堆复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性

• 为什么要设置锁的过期时间？

  Redis分布式锁，一旦客户端没有释放锁，服务端就会一直持有这个锁的，其他进程中的线程是获取不了锁的，从而出现死锁。
  比如以下这两种情况：
  1.网络抖动
  进程A中的一个线程获取到了锁，然后执行finally中的释放锁的代码时，由程序到Redis的网络不好了，所以释放锁失败。此时对于redis服务端来说，它可不知道客户端曾经试图释放过锁，它会一直把锁给A,如此一来，其他进程的线程再也不能获取到这个锁了。
  如果用设置过期时间的方式，即使客户端和服务端的网络不通了，服务端依然在进行时间的计算，时间到了直接把锁释放掉，等网络通了，不影响获取锁。

  2.服务端宕机
  进程A获取到了锁，Redis服务器宕机了，所以锁没有释放。等到Redis再次恢复的时候，Redis服务端还会保持这这个锁给到A,就会锁死。
  如果是设置了过期时间的话，服务器恢复后就会继续倒计时，时间到了服务器自动把锁释放。

• 看门狗策略是啥？

  1、客户端1加锁的默认生存时间是30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？

  Redisson中客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

  2、如果负责存储这个分布式锁的Redission节点宕机后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态，为了避免这种情况的发生，Redisson提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的续期时间是30s，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

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