面试干货7——刁钻面试官：关于redis，你都了解什么？

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一、问题1：

1. 为什么要用redis？业务场景有哪些？

        使用Redis是为了缓解高并发、提升高可用，从而全面提升服务器性能的。在高并发环境下，我们所遇到的性能问题大多都在后台的数据处理环节，也就是数据库上，超大量的写操作，磁盘IO会无法承受，所以我们就需要在中间拦截一些请求处理掉，避免全部请求都打到数据库，而redis是基于内存的，读写操作要比MySQL的IO操作快得多的多，如此一来，不仅缓解了MySQL的高并发压力，又提升了系统整体性能。而redis作为非关系型数据库，其目的正是为了解决MySQL的瓶颈问题。
        简单总结： 因MySQL已经无法满足当下需求，很多高并发业务如秒杀扣除库存、热点词访问高峰等都会把MySQL打崩，所以引入缓存中间件。
应用场景：
        1、一些几乎不变的用户信息，可以放到Redis中，请求来了，先从缓存中拿，拿到就返回，拿不到再去数据库拿。
        2、计数器。redis的incr命令可以实现原子性的递增。具体可以应用于限制一个接口的请求频率、或秒杀活动、分布式序列号生成等
        3、另外还有一些热点词查询、验证码及限时活动等限时业务、队列等等

追问1： 可以说说redis数据类型吗？

        Redis常用的数据类型有五种，分别是String，Hash，List，Set，SortSet。它们都是基于键值的方式组织数据的。其提供的命令也比较丰富，我拿出几个常用的说一下
String常用命令

127.0.0.1:6379> set str 8
OK
127.0.0.1:6379> get str
"8"

        自加： incr

127.0.0.1:6379> incr str
(Integer) 9

        自减： decr

127.0.0.1:6379> decr str
(Integer) 8

        加： incrby

127.0.0.1:6379> incrby str 5
(Integer) 13

        减： decrby

127.0.0.1:6379> decrby str 3
(Integer) 10

Hash常用命令
        hset: 添加hash数据
        hget: 获取hash数据
        hmget: 获取多个hash数据

追问2：说到命令，那你对redis的事务了解吗？

        Redis事务的本质是一组命令的集合，相当于一个队列 ，一个事务中的所有命令都会被序列化，在事务执行过程中，按照顺序执行，且不会被中断，所以Redis的事务具有一致性(执行完当前事务，则事务结束，下次执行事务需要重新开启)、排他性(序列化后顺序执行，不允许中断)，顺序性。
        Redis是不存原子性的，在MySQL中，一个事务中的所有sql，要么都成功，要么都失败，这体现了原子性，但是Redis中，如果一个事务中的其中一条命令因非语法错误执行失败，是不会影响其他命令执行的。此外Redis的事务也不存在隔离性，因为在这里执行事务的时候是先将所有指令放入一个队列，然后统一序列化执行，所以不存在什么脏读、幻读不可重读的现象。在关于Redis事务的介绍一文中有详细说明。

追问3：如何防止数据丢失？对持久化有了解吗？

        持久化是Redis高可用中一个比较重要的环境，我了解到的持久化方式有两种
RDB (快照)
        RDB持久化机制是对redis进行周期性的备份，以数据快照的方式备份。比如5分钟备份一次，那么假如服务器宕机，我顶多丢失5分钟的数据。RDB原理 可以用两个词概括，fork、cow，fork即创建子进程做数据同步，cow即copy on write ，父子进程数据共享数据段，父进程依旧提供读写服务。
AOF (即时更新)
        AOF持久化机制是对redis进行即时性的备份。该机制会对每条数据的操作指令作为日志，然后追加到日志文件中，因为是追加的方式，所以不需要去寻址，比较快速。

优缺点
RDB:
        优点： 以快照的方式备份，每个时期保留一份数据快照，一旦出问题，我想恢复什么时候的数据就拿几分钟前的数据就好。而且此种备份方式一般对redis也没什么影响，因为他会fork一个子进程去进行持久化，且数据恢复时要比AOF快(因为AOF需要按照命令执行一遍才能恢复)
        缺点： 默认情况下会5分钟一次备份，所以会丢失5分钟的数据，且如果需要备份的文件较大，那么就会对redis有一定影响，小的停顿几毫秒，严重可能停顿1s，如果秒杀项目用遇到此种备份情况，那就出大问题了。

AOF：
        优点： 数据相对比较完整，只会丢失1s的数据。在对日志文件进行操作时以追加方式，无需寻址，写入非常迅速。且备份的日志文件具有较强可读性，我们可以打开日志文件看到里面的命令，如果你执行了误操作指令，那么你可以在备份里将误操作指令删除，然后进行数据恢复即可。
        缺点： 备份文件较大，数据恢复较慢，且相对于RDB持久化方式来说，AOF开启后会影响redis的写入的qps，因为每秒要去进行持久化…

深入追问：如果让你来选择一种持久化方式，你怎么选？

        当然是两者都要，如果单用RDB，那么可能会丢失很多数据，如果单用AOF，那数据恢复来得慢，所以二者都要，出问题时，先用RDB快速恢复数据，再用AOF补全，这样才能取长补短二者完美结合，系统更加健壮。

二、问题2：

1. redis为什么那么快呢？

        Redis是基于内存的、单进程单线程的KV数据库，由C语言编写，理想状态下，QPS能达到10W+，QPS即每秒查询次数，每秒写入次数能达到8W+

• 完全基于内存，绝大部分请求都是纯粹的内存操作(持久化方面的除外)，其数据以KV方式存储于内存，这种结构的数据，读写操作的时间复杂的都为O(1)，所以速度非常快
• 数据结构简单，不像MySQL各个字段都是有关系的，所以处理起来更节省时间
• 采用单线程，无需关注线程上下文与竞争条件，没有线程切换而产生的CPU消耗，不用考虑假锁释放锁
• 采用多路复用I/O模型，非阻塞IO

        其中，多路复用指的是多个请求复用一个线程，当多个连接都有请求时，复用器会轮询所有请求，挨个处理。

追问1：为什么redis要设计成单线程的？

        官方说的是，CPU并不是Redis的瓶颈，因为Redis是基于内存的，所以它的瓶颈是机器内存以及网络带宽，所以没必要做成多线程，而且单线程已经够快了，多线程需要考虑的问题也更多，也没有理由做成多线程了。

追问2：单机瓶颈，你是如何处理的？

        是的，单机肯定是会有瓶颈的，那么可以采用redis-cluster集群来横向拓展，主从同步，读写分离，且可以有多个主节点，每个主节点又可以挂多个从节点。这个集群模式可用于横向拓展，当然还有主从同步、哨兵，都可以了解下，如果面试官问你如何保证高可用，你可以从这几个集群深入浅出地吹牛逼。

三、问题3：

1. 什么是缓存穿透、缓存击穿与雪崩？

        缓存穿透：针对于缓存与数据库中都没有的数据 key对应的值在redis与数据源都不存在，那么大量请求拿这个key来查时，请求都会打在数据库，增大了数据库压力，导致缓存失去意义的情况，就叫缓存穿透

        缓存击穿： 指缓存中没有但数据库有的数据 高热度的某个key，每个时刻都会扛着大量请求，突然某一时刻失效了，那这些请求就像锥子一样，直接打在了数据库，瞬间增大了数据库压力，这叫击穿。击在一个点

        缓存雪崩： 指缓存同一时间大量失效，大量key在同一时间一起失效，或redis集群整体崩溃，导致大量请求直接打在数据库，称之为雪崩

追问1：你有遇到过上述情况吗？如何解决？

• key的值为null也缓存，简单粗暴，设置缓存失效时间一般比较短
• 接口层增加key的校验，比如统一规范，不符合规范的直接过滤
• 布隆过滤器，后续会写文章介绍，布隆过滤器是个加分项，原理还是比较容易理解的，多少看看就能让你吹上一天

2. 解决缓存击穿：

• 设置key永不过期

• 双重检测同步锁，缓存击穿后，多个线程会同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。

// 如果能从缓存中获取,那么直接返回
Blog blog = (Blog) redisTemplate.opsForValue().get(id.toString());
// 如果获取不到,那么接下来的逻辑线程之间互斥
if (blog == null) {
    synchronized (this) {
    	// 再次从缓存获取
        blog = (Blog) redisTemplate.opsForValue().get(id.toString());
        if (blog == null) {
            log.info("缓存中没有,需要从数据库中读取");
            Blog blogTemp = blogMapper.selectByPrimaryKey(id);
            redisTemplate.opsForValue().set(id.toString(), blogTemp);
            log.info("已放入缓存,下次可直接从缓存获取");
            return ResultVO.success(blogTemp);
        }
    }
}

3. 解决缓存雪崩：

• 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
• 保证redis集群高可用

        本篇文章到这里就结束了，计划下篇文章写布隆过滤器以及有关redis其他的面试细节~