Redis面试题总结
一、Redis概述
1.什么是Redis？
Redis是一个key-value存储系统，它支持存储的value类型相对更多，包括string、list、set、zset（sorted set --有序集合）和hash。这些数据结构都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的，保证了数据的安全不丢失。Redis的数据都基于缓存的，所以很快，每秒可以处理超过 10万次读写操作。
2.为什么说redis能够快速执行
i. 绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
ii. 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
iii. 非阻塞IO - IO多路复用
3.Redis的使用场景
1、热点数据的缓存
由于redis访问速度块、支持的数据类型比较丰富，所以redis很适合用来存储热点数据，另外结合expire，我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作，这个功能最为常见，我们几乎所有的项目都有所运用。
2、限时业务的运用
redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会删除它。利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息、手机验证码等业务场景。
3、计数器相关问题
redis由于incrby命令可以实现原子性的递增，所以可以运用于高并发的秒杀活动、分布式序列号的生成、具体业务还体现在比如限制一个手机号发多少条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。
4、排行榜相关问题
关系型数据库在排行榜方面查询速度普遍偏慢，所以可以借助redis的SortedSet进行热点数据的排序。
在奶茶活动中，我们需要展示各个部门的点赞排行榜， 所以我针对每个部门做了一个SortedSet,然后以用户的openid作为上面的username,以用户的点赞数作为上面的score, 然后针对每个用户做一个hash,通过zrangebyscore就可以按照点赞数获取排行榜，然后再根据username获取用户的hash信息，这个当时在实际运用中性能体验也蛮不错的。
二、Redis中的数据结构
Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求
三、持久化
1.什么是Redis持久化？
持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。
2.Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制，两种方式同时开启时，数据恢复 redis 会优先选择 AOF 恢复。
RDB
-
Redis DataBase 的缩写
-
RDB 是 redis 默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为 dump.rdb。通过配置文件中的 save 参数来定义快照的周期。
优点：
1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
3、性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能
4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。
缺点：
1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
AOF
AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。
优点：
1、数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
2、通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)
缺点：
1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
2、数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。
3.如何选择合适的持久化方式
- 一般来说， 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性，你应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当 Redis 重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
- 如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用RDB持久化。
- 有很多用户都只使用AOF持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生成RDB快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避免AOF程序的bug。
- 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化方式。
4.Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？
- 如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。
- 如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。
四、过期键的删除策略
1.Redis的过期键的删除策略
Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。
过期策略通常有以下三种：
定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。
该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量
惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。
该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。
该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。
2.Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？
EXPIRE和PERSIST命令。
五、内存相关
1.MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
2.Redis的内存淘汰策略有哪些
Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。
1.noeviction（默认策略）： 不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误消息（error）OOM command not allowed when used memory，此时 Redis 只响应删和读操作；
2.allkeys-lru： 从所有 key 中使用 LRU 算法进行淘汰（LRU 算法：最近最少使用算法）；
3.allkeys-lfu： 从所有 key 中使用 LFU 算法进行淘汰（LFU 算法：最不常用算法，根据使用频率计算，4.0 版本新增）；
4.volatile-lru： 从设置了过期时间的 key 中使用 LRU 算法进行淘汰；
5.volatile-lfu： 从设置了过期时间的 key 中使用 LFU 算法进行淘汰；
6.allkeys-random： 从所有 key 中随机淘汰数据；
7.volatile-random： 从设置了过期时间的 key 中随机淘汰数据；
8.volatile-ttl： 在设置了过期时间的key中，淘汰过期时间剩余最短的。
3.Redis主要消耗什么物理资源？
内存
4.Redis的内存用完了会发生什么？
如果达到设置的上限，Redis的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以配置内存淘汰机制，当Redis达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。
5.Redis如何做内存优化？
可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的Key-Value可以用更紧凑的方式存放到一起。尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key，而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面
六、线程模型
1.Redis线程模型
Redis 基于 Reactor 模式开发了自己的网络事件处理器 - 文件事件处理器（file event handler，后文简称为 FEH），而该处理器又是单线程的，所以 redis 设计为单线程模型。
- 文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 之后文件事件分派器，并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
七、事务
1.Redis事务的概念
redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。
2.Redis事务的三个阶段
- 事务开始 MULTI
- 命令入队
- 事务执行 EXEC
事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排队。
3.Redis事务相关命令
Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的
Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。
- MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
- EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时，返回空值 nil 。
- 通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。
- WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。
- UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。
八、集群方案
九、缓存异常
缓存雪崩
1.什么是缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的过期（失效）或者redis服务器宕机，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
2.如何解决缓存雪崩
- 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；
- 利用redis集群提高服务的可用性；
- 给缓存服务降级服务，例如发生故障时拒接无法，而不是把请求又落在数据库中；
- 多级缓存，例如在浏览器中设置缓存，ngx服务器在设置缓存，再请求落在redis服务器上。
缓存穿透
缓存击穿
对比
缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决方案
直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；
数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
定时刷新缓存；
缓存降级
缓存降级是指缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据。
降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：
一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
热点数据和冷数据
热点数据就是经常被大量访问的数据，所谓冷数据就是频繁被修改的数据或者访问次数少之又少的数据。
经常被访问的数据可以直接进行缓存，这样做可以避免高并发情况下大量请求访问数据库，造成数据库压力瞬间增大，只有数据在更新前至少被读取两次的才进行缓存，对于频繁被更改并且频繁被访问的数据也可以进行缓存，减少数据库的压力（点赞数、分享数、收藏数）。