Redis的使用及安装以及面试中的常见面试题

Redis的安装
1由于Redis是基于c语言开发的，所以一般在linux系统中，首先需要安装gcc环境，利用yum install gcc-c++，但是在linux的unbutun系统中通常yum安装不能使用，需要使用其他方法安装gcc环境
安装步骤
第一步：redis的源码包上传到linux系统。
第二步：解压缩redis。
第三步：编译。进入redis源码目录。make
第四步：安装。make install PREFIX=/usr/local/redis
PREFIX参数指定redis的安装目录。一般软件安装到/usr目录下
连接redis
redis的启动：

前端启动：

在redis的安装目录下直接启动redis-server
[root@localhost bin]# ./redis-server
后台启动：
把/root/redis-3.0.0/redis.conf复制到/usr/local/redis/bin目录下
[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis/bin/
修改配置文件：
[root@localhost bin]# ./redis-server redis.conf

查看redis进程：
[root@localhost bin]# ps aux|grep redis
root 5190 0.1 0.3 33936 1712 ? Ssl 18:23 0:00 ./redis-server *:6379
root 5196 0.0 0.1 4356 728 pts/0 S+ 18:24 0:00 grep redis
[root@localhost bin]#

Redis-cli
[root@localhost bin]# ./redis-cli
默认连接localhost运行在6379端口的redis服务。
[root@localhost bin]# ./redis-cli -h 192.168.25.153 -p 6379
-h：连接的服务器的地址
-p：服务的端口号

关闭redis：[root@localhost bin]# ./redis-cli shutdown
Redis五种数据类型
String：key-value（做缓存）
Redis中所有的数据都是字符串。命令不区分大小写，key是区分大小写的。Redis是单线程的。Redis中不适合保存内容大的数据。
get、set、
incr：加一（生成id）
Decr：减一

Hash：key-fields-values（做缓存）
相当于一个key对于一个map，map中还有key-value
使用hash对key进行归类。
Hset：向hash中添加内容
Hget：从hash中取内容

List：有顺序可重复
192.168.25.153:6379> lpush list1 a b c d
(integer) 4
192.168.25.153:6379> lrange list1 0 -1

1. “d”
2. “c”
3. “b”
4. “a”
   192.168.25.153:6379> rpush list1 1 2 3 4
   (integer) 8
   192.168.25.153:6379> lrange list1 0 -1
5. “d”
6. “c”
7. “b”
8. “a”
9. “1”
10. “2”
11. “3”
12. “4”
    192.168.25.153:6379>
    192.168.25.153:6379> lpop list1
    “d”
    192.168.25.153:6379> lrange list1 0 -1
13. “c”
14. “b”
15. “a”
16. “1”
17. “2”
18. “3”
19. “4”
    192.168.25.153:6379> rpop list1
    “4”
    192.168.25.153:6379> lrange list1 0 -1
20. “c”
21. “b”
22. “a”
23. “1”
24. “2”
25. “3”
    192.168.25.153:6379>
    Set：元素无顺序，不能重复
    192.168.25.153:6379> sadd set1 a b c c c d
    (integer) 4
    192.168.25.153:6379> smembers set1
26. “b”
27. “c”
28. “d”
29. “a”
    192.168.25.153:6379> srem set1 a
    (integer) 1
    192.168.25.153:6379> smembers set1
30. “b”
31. “c”
32. “d”
    192.168.25.153:6379>
    还有集合运算命令，自学。

SortedSet（zset）：有顺序，不能重复
192.168.25.153:6379> zadd zset1 2 a 5 b 1 c 6 d
(integer) 4
192.168.25.153:6379> zrange zset1 0 -1

1. “c”
2. “a”
3. “b”
4. “d”
   192.168.25.153:6379> zrem zset1 a
   (integer) 1
   192.168.25.153:6379> zrange zset1 0 -1
5. “c”
6. “b”
7. “d”
   192.168.25.153:6379> zrevrange zset1 0 -1
8. “d”
9. “b”
10. “c”
    192.168.25.153:6379> zrange zset1 0 -1 withscores
11. “c”
12. “1”
13. “b”
14. “5”
15. “d”
16. “6”
    192.168.25.153:6379> zrevrange zset1 0 -1 withscores
17. “d”
18. “6”
19. “b”
20. “5”
21. “c”
22. “1”
    192.168.25.153:6379>

Key命令
设置key的过期时间。
Expire key second：设置key的过期时间
Ttl key：查看key的有效期
Persist key：清除key的过期时间。Key持久化。
192.168.25.153:6379> expire Hello 100
(integer) 1
192.168.25.153:6379> ttl Hello
(integer) 77
Redis的持久化方案
Redis的所有数据都是保存到内存中的。
Rdb：快照形式，定期把内存中当前时刻的数据保存到磁盘。Redis默认支持的持久化方案。
aof形式：append only file。把所有对redis数据库操作的命令，增删改操作的命令。保存到文件中。数据库恢复时把所有的命令执行一遍即可。

在redis.conf配置文件中配置。
Rdb：

Aof的配置：

两种持久化方案同时开启使用aof文件来恢复数据库。

Redis集群的搭建
redis-cluster架构图

redis-cluster投票:容错

架构细节:
(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.
(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效.
(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可
(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点

Redis集群的搭建
Redis集群中至少应该有三个节点。要保证集群的高可用，需要每个节点有一个备份机。
Redis集群至少需要6台服务器。
搭建伪分布式。可以使用一台虚拟机运行6个redis实例。需要修改redis的端口号7001-7006
集群搭建环境
1、使用ruby脚本搭建集群。需要ruby的运行环境。
安装ruby
yum install ruby
yum install rubygems
2、安装ruby脚本运行使用的包。
[root@localhost ~]# gem install redis-3.0.0.gem
Successfully installed redis-3.0.0
1 gem installed
Installing ri documentation for redis-3.0.0…
Installing RDoc documentation for redis-3.0.0…
[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# cd redis-3.0.0/src
[root@localhost src]# ll *.rb
-rwxrwxr-x. 1 root root 48141 Apr 1 2015 redis-trib.rb
搭建步骤
需要6台redis服务器。搭建伪分布式。
需要6个redis实例。
需要运行在不同的端口7001-7006
第一步：创建6个redis实例，每个实例运行在不同的端口。需要修改redis.conf配置文件。配置文件中还需要把cluster-enabled yes前的注释去掉。
第二步：启动每个redis实例。
第三步：使用ruby脚本搭建集群。
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.25.153:7001 192.168.25.153:7002 192.168.25.153:7003 192.168.25.153:7004 192.168.25.153:7005 192.168.25.153:7006
创建关闭集群的脚本：
[root@localhost redis-cluster]# vim shutdow-all.sh
redis01/redis-cli -p 7001 shutdown
redis01/redis-cli -p 7002 shutdown
redis01/redis-cli -p 7003 shutdown
redis01/redis-cli -p 7004 shutdown
redis01/redis-cli -p 7005 shutdown
redis01/redis-cli -p 7006 shutdown
[root@localhost redis-cluster]# chmod u+x shutdow-all.sh
[root@localhost redis-cluster]# ./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.25.153:7001 192.168.25.153:7002 192.168.25.153:7003 192.168.25.153:7004 192.168.25.153:7005 192.168.25.153:7006

Creating cluster
Connecting to node 192.168.25.153:7001: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7002: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7003: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7004: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7005: OK
Connecting to node 192.168.25.153:7006: OK

Performing hash slots allocation on 6 nodes…
Using 3 masters:
192.168.25.153:7001
192.168.25.153:7002
192.168.25.153:7003
Adding replica 192.168.25.153:7004 to 192.168.25.153:7001
Adding replica 192.168.25.153:7005 to 192.168.25.153:7002
Adding replica 192.168.25.153:7006 to 192.168.25.153:7003
M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.153:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.153:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.153:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
S: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.153:7004
replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3
S: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.153:7005
replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01
S: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.153:7006
replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6
Can I set the above configuration? (type ‘yes’ to accept): yes

Nodes configuration updated
Assign a different config epoch to each node
Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join…

Performing Cluster Check (using node 192.168.25.153:7001)
M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.153:7001
slots:0-5460 (5461 slots) master
M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.153:7002
slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.153:7003
slots:10923-16383 (5461 slots) master
M: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.153:7004
slots: (0 slots) master
replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3
M: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.153:7005
slots: (0 slots) master
replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01
M: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.153:7006
slots: (0 slots) master
replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6
[OK] All nodes agree about slots configuration.

Check for open slots…
Check slots coverage…
[OK] All 16384 slots covered.
[root@localhost redis-cluster]#
集群的使用方法
Redis-cli连接集群。
[root@localhost redis-cluster]# redis01/redis-cli -p 7002 -c
-c：代表连接的是redis集群
**

面试题目

**1.Redis用过哪些数据数据，以及Redis底层怎么实现？
Redis是一种key/value型数据库，其中，每个key和value都是使用对象表。
REDIS_STRING 字符串对象
REDIS_LIST 列表对象
REDIS_HASH 哈希对象
REDIS_SET 集合对象
REDIS_ZSET 有序集合对象
2、Redis缓存穿透，缓存雪崩
缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。这个我们在实际项目就遇到了，有些抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库c超时了，好在数据库是读写分离，同时也有进行接口限流，hold住了。
1.使用互斥锁排队
根据key获取value的值为空时，锁上，从数据库中load数据后在释放锁，若其他线程获取锁是被，则等待一段时间，在分布式环境中要使用分布式锁，单机的话使用单机的锁（synchronized。lock）就够了。
缓存雪崩问题
接口限流与熔断、降级
重要的接口一定要做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时要降级准备，当接口中的某些服务不可用时候，进行熔断，失败快速返回机制。
布隆过滤器
用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小
缓存雪崩：
缓存在同一时间内大量键过期（失效），接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常。
方案1、也是像解决缓存穿透一样加锁排队，实现同上;
方案2、建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存;
方案3、设置缓存超时时间的时候加上一个随机的时间长度，比如这个缓存key的超时时间是固定的5分钟加上随机的2分钟，酱紫可从一定程度上避免雪崩问题

 3、如何使用Redis来实现分布式锁

jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：
总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。
首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁
4、Redis的并发竞争问题如何解决
加锁
5、Redis持久化的几种方式，优缺点是什么，怎么实现的
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。
RDB存在哪些优势呢？

1). 一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这对于文件备份而言是非常完美的。比如，你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据，同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。

2). 对于灾难恢复而言，RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。

3). 性能最大化。对于Redis的服务进程而言，在开始持久化时，它唯一需要做的只是fork出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。

4). 相比于AOF机制，如果数据集很大，RDB的启动效率会更高。

RDB又存在哪些劣势呢？

1). 如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。

2). 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟。

AOF的优势有哪些呢？

1). 该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis中提供了3中同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。
2). 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。

3). 如果日志过大，Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中，同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。

4). AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。

AOF的劣势有哪些呢？
1). 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
2). 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效。
二者选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（aof），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能，待手动运行save的时候，再做备份（rdb）。rdb这个就更有些 eventually consistent的意思了。

  6、Redis的缓存失效策略

1.FIFO：First In First Out，先进先出。判断被存储的时间，离目前最远的数据优先被淘汰。
2.LRU：Least Recently Used，最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。
3.LFU：Least Frequently Used，最不经常使用。在一段时间内，数据被使用次数最少的，优先被淘汰。
7、Redis集群，高可用，原理

  8、Redis缓存分片
  Redis 的分片承担着两个主要目标：

•允许使用很多电脑的内存总和来支持更大的数据库。没有分片，你就被局限于单机能支持的内存容量。
•允许伸缩计算能力到多核或多服务器，伸缩网络带宽到多服务器或多网络适配器。

分片方式（多种）

有很多不同的分片标准(criteria)。我们能找到许多不同的办法来映射一个键到一个指定的 Redis 服务器。

1、范围分片(range partitioning)，通过映射对象的范围到指定的 Redis 实例来完成分片。例如，我可以假设用户从 ID 0 到 ID 10000 进入实例 R0，用户从 ID 10001 到 ID 20000 进入实例 R1，等等。

缺点：就是需要一个映射范围到实例的表格。这张表需要管理，不同类型的对象都需要一个表，所以范围分片在 Redis 中常常并不可取，因为这要比替他分片可选方案低效得多。

2、哈希分片(hash partitioning)。这种模式适用于任何键。
•使用一个哈希函数(例如，crc32 哈希函数) 将键名转换为一个数字。例如，如果键是 foobar，crc32(foobar)将会输出类似于 93024922 的东西。
•对这个数据进行取模运算，以将其转换为一个 0 到 3 之间的数字，这样这个数字就可以映射到我的 4 台 Redis 实例之一。93024922 模 4 等于 2，所以我知道我的键 foobar 应当存储到 R2 实例。注意：取模操作返回除法操作的余数，在许多编程语言总实现为%操作符。

3、一种哈希分片的高级形式称为一致性哈希(consistent hashing)，被一些 Redis 客户端和代理实现。

分片的不同实现

分片可由软件栈中的不同部分来承担。
•客户端分片(Client side partitioning)意味着，客户端直接选择正确的节点来写入和读取指定键。许多 Redis 客户端实现了客户端分片。
•代理协助分片(Proxy assisted partitioning)意味着，我们的客户端发送请求到一个可以理解 Redis 协议的代理上，而不是直接发送请求到 Redis 实例上。代理会根据配置好的分片模式，来保证转发我们的请求到正确的 Redis 实例，并返回响应给客户端。Redis 和 Memcached 的代理 Twemproxy 实现了代理协助的分片。
•查询路由(Query routing)意味着，你可以发送你的查询到一个随机实例，这个实例会保证转发你的查询到正确的节点。Redis 集群在客户端的帮助下，实现了查询路由的一种混合形式 (请求不是直接从 Redis 实例转发到另一个，而是客户端收到重定向到正确的节点)。
Redis 分片的实现（重点：Redis集群是redis分片的事实标准）

Redis 集群是自动分片和高可用的首选方式。

一旦 Redis 集群可用，以及支持 Redis 集群的客户端可用，Redis 集群将会成为 Redis 分片的事实标准。（已然可用）

Redis 集群是查询路由和客户端分片的混合模式。

Twemproxy 是 Twitter 开发的一个支持 Memcached ASCII 和 Redis 协议的代理。它是单线程的，由 C 语言编写，运行非常的快。他是基于 Apache 2.0 许可的开源项目。

Twemproxy 支持自动在多个 Redis 实例间分片，如果节点不可用时，还有可选的节点排除支持(这会改变键和实例的映射，所以你应该只在将 Redis 作为缓存是才使用这个特性)。

这并不是单点故障(single point of failure)，因为你可以启动多个代理，并且让你的客户端连接到第一个接受连接的代理。

Twemproxy 之外的可选方案，是使用实现了客户端分片的客户端，通过一致性哈希或者别的类似算法。有多个支持一致性哈希的 Redis 客户端，例如 Redis-rb 和 Predis。

1.分区是多台redis共同作用的，如果其中一台出现了宕机现象，则整个分片都将不能使用，虽然是在一定程度上缓减了内存的压力，但是没有实现高可用。
2.涉及多个key的操作通常是不被支持的。举例来说，当两个set映射到不同的redis实例上时，你就不能对这两个set执行交集操作。
3.涉及多个key的redis事务不能使用。
4.当使用分区时，数据处理较为复杂，比如你需要处理多个rdb/aof文件，并且从多个实例和主机备份持久化文件。
　　高可用的解决方案：可以采用哨兵机制实现主从复制从而实现高可用。

  9、Redis的数据淘汰策略

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据