Redis知识点汇总

Redis知识点汇总

为什么会使用redis

～ Redis基于内存的K-V数据库，访问速度快；
～ 支持数据的持久化(可以将数据保存到硬盘，重启Redis之后可以重新写入内存)；
～ 支持丰富数据类型，主要包括string、list、hash、set、zset(sorted set)
   Redis5.0新增了Stream类型
～ 支持主从数据备份
～ 支持事务

那么redis支持啥数据结构

string
list
hash
set
zset
stream (v5.0)

Redis的常用命令

string类型
 ~ set：赋值
 ~ get：获取指定key的值
 ~ mset：一次为多个key赋值
 ~ mget：一次获取多个key的值
 ~ setnx：当设置的key不存在时则进行设置
 ~ setex：设置key的有效时间
 ~ incr：对key的值做加加操作，并返回新的值
 ~ decr：对key的值做减减操作，并返回新的值
 ⭐如何设置key的失效时间？ setEx
 
list类型
 ~ lpush：从头部(链表左侧)添加元素；
 ~ lpop：从list头部获取元素
 ~ rpush：从尾部(链表右侧)添加元素；
 ~ rpop：从list尾部获取元素
 ~ lrange：查看一定的范围的元素
   ⭐ eg：查看list的所有元素 lrange [name] 0 -1
 ~ linsert：在某个元素的前后插入元素 linsert [name] before/after 原有元素 新元素
 ~ lrem：移除元素 
   ⭐ eg: lrem list 2(移除个数) "key"
 ~ rpoplpush：从原来的list的尾部删除元素插入到新的list的头部
 ~ lindex：返回指定索引的值
 ~ llen：返回list的元素个数
 
hash类型
 ~ hset：赋值；
 ~ hget：获取某个key下的某个field的值；
 ~ hgetall：获取一个key下所有field和value；
 ~ hkeys：获取所有的key；
 ~ hvals：获取某个key下所有的value；
 ~ hexists：测试给定key下的field是否存在；
 ⭐得到hash中的所有的值用哪个方法？

set类型
 ~ sadd：添加元素；
 ~ smembers：获取集合中所有元素 
 ~ sismember：判断元素是否在集合中 
 ~ srem：删除元素 
 ~ scard：获取元素个数，相当于count
 ~ spop：随机返回删除的元素 
 ~ sdiff：差集，返回在第一个set里面而不在后面任何一个set里面的项(谁在前以谁为标准) 
 ~ sdiffstore：差集并保留结果 
 ~ sinter：交集，返回多个set里面都有的项 
 ~ sinterstore：交集并保留结果 
 ~ sunion：并集 
 ~ sunionstore：并集并保留结果 
 ~ smove：移动元素到另一个集合
 
zset类型
 ~ zadd：添加元素
 ~ zrange：获取索引区间内的元素
 ~ zrangebyscore：获取分数区间内的元素

redis怎么保证数据不丢失呢

首先保证数据不丢失可以使用持久化机制

Redis持久化分成两种方式：RDB（redis database）、 AOF（append only file）
~ rdb：每隔多久使用快照方式将数据持久化到硬盘
~ aof：以追加命令行的方式把写命令写入到一个文件中，若redis进行重启就会去加载aof文件将命令读取到redis

触发方式
~ RDB自动触发，在redis.conf 配置文件中配置
   save 900 1     900s内至少有1个key被改变就自动RDB持久化
   save 300 10    300s内至少有10个key被改变就自动RDB持久化
   save 60 10000  60s内至少有10000个key被改变就自动RDB持久化
~ RDB手动触发，执行命令的方式
   save: 执行此命令会阻塞Redis服务器，执行命令期间Redis不能处理其它命令，直到RDB过程完成为止
   bgsave: 命令采用异步方式生成快照，Redis会fork出一个子进程进行RDB文件的生成，同时响应客户端的请求，持久化过程由子进程负责，完成后自动结束，阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短

~ AOF持久化
   默认的AOF持久化策略是每秒钟（everysec）一次同步策略
   AOF的同步策略还有always、no、everysec

生产中怎么使用这两种方式呢？

同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化机制时，Redis重启将会优先使用 AOF 来恢复数据，AOF恢复完整度高

redis的内存淘汰机制：

当Redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，会实行数据淘汰策略（回收策略）
回收策略三种：定期删除 + 惰性删除 + 内存淘汰机制

定期删除
redis每隔100ms就 随机 抽取一部分设置过期时间的key，检查是否已经过期，过期即删除

惰性删除
当获取某个key的时候，发现这个key已经到了过期时间就删除，不返回value

当已使用的内存超过maxmemory的值就会触发内存淘汰机制

内存淘汰机制：
 noective：当内存不够存放键值的时候，再去写入就会报错
 allkeys-lru：当内存不够存放键值的时候，再去写入，就从所有的键值对中删除最近最少使用的key  常用
 allkeys-random:当内存不够存放键值的时候，再去写入，就从所有的键值对中随机删除
 volatile-lru：当内存不够存放键值的时候，再去写入就从设置过期时间的键值对中删除最近最少使用的
 volatile-randmon：当内存不够存放键值的时候，再去写入就从设置过期时间的键值对中随机删除
 volatile-ttl： 当内存不够存放键值的时候，从设置过期时间的键值对中，ttl值越大越优先被删除，也就是更早过期的key会被删除

怎么保证数据库和redis的一致性

 ~ 读取：先读取redis，当redis中读取不到时，再去读取mysql中的数据，同时将数据放入redis一份，下次在进行读取时直接可以读取redis中的数据
 ~ 写入：先去更新mysql，再去删除redis

⭐此时如果时高并发的场景下，当用户线程删除redis缓存成功后，另一个用户线程又去读取redis数据，发现不存在，就去mysql中读取，读取成功写入redis，这样a用户去更新数据库成功，但是redis数据还是老数据，会导致数据不一致

⭐使用延迟双删策略，先去删除redis，然后再去更新mysql，更新完成后，等待几秒钟，再去删除一次redis中的值

什么是缓存击穿、穿透、雪崩，怎么防止

雪崩：大量的请求到redis中，当redis中大量的key值突然到了过期时间，请求发现redis中获取不到key值，就会导致大量请求到了mysql，mysql承受不住大量的请求而导致宕机，这就是缓存雪崩
 
    ~ 使用随机数作为过期时间存储redis数据，防止key同一时间过期
    ~ 开启redis持久化机制，防止redis宕机，数据可以及时恢复
    ~ 微服务中可以使用 sentinel 限流

穿透：大量请求不存在的key，请求直接查询数据库，数据库中也不存在，从而会有持续的请求打在数据库
解决方案**
    ~ 缓存一个空值 setNX 设置一个空值 并且设置 过期时间
    ~ 使用 布隆过滤器，先对请求的key进行筛选，进而过滤大部分的不合法请求

击穿：大量请求同一个key，突然这个key过期，但是高并发的请求一直在持续着请求这个热点key，突然大量的请求就直接到了数据库
~ 更新不频繁的情况下，可以对查询的逻辑加锁，当A用户持有锁去查询数据库中的热点key值，此时B用户请求过来时必须等待A用户执行结束才能获取到锁，当A用户执行结束已经把过期的key值重新放入redis中，当B用户请求时会直接从redis中查询返回，从而保护了数据库
~ 如果是分布式应用，必须使用分布式锁
~ 若不更新缓存可以设置永不过期

Redis负载均衡怎么实现

~ Redis集群自动分割数据到不同的节点上，整个集群的部分节点失败或者不可达的情况下能够继续处理命令
~ Redis集群引入了哈希槽的概念，集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽

ps: 集群默认不支持批量操作，如不支持mset、mget等命令
    如果一个key对应的value是Hash类型的，若Hash对象非常大，是不支持映射到不同节点的，只能映射到集群中的一个节点上

Redis事务

~ Redis对事务的支持比较简单，它是一组命令的集合，命令被依次顺序的执行
    1.客户端开启事务命令 multi
    2.客户端把事务中本身要执行的具体操作发送给Redis
    3.Redis 实例并不会立即执行这些命令，而是存放到命令队列中
    4.Redis 接收到 客户端发送的 exec 命令提交事务，就去实际执行命令队列中的所有命令
    5.Redis关闭事务 discard
~ 生产上若是采用Redis集群，不同的key是可能分到不同的Redis节点上的，在这种情况下Redis的事务机制是不生效的
~ Redis事务不支持回滚操作