面试必备——Redis

Redis 概念

• redis 是一个开源的、支持网络交互的、可基于内存的、也可持久化的高性能Key-Value数据库

• 与传统数据库相比， Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

• 与本地缓存相比，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

  使用 redis 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。(缺点：较为复杂)

Redis 特征

• 支持数据持久化，可以将数据保存在磁盘中，重启后再次加载到内存使用
• 支持多种数据类型
• 支持 master-slave 模式的数据备份

Redis 为什么快

• 完全基于内存，绝大部分请求是内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
• 数据结构简单，对数据操作也简单
• Redis 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，不会因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
• 使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；

Redis 应用场景(为满足高性能和高并发)

• 热点数据加速查询(高性能)，如热点商品或信息等访问量较高的数据
• 即时信息查询(高性能)，如在线人数查询
• 时效性信息控制，如验证码控制
• 分布式数据分享(高并发)，如分布式集群架构中 session 分离队列
• 备注：**高性能：**用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。可以将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。**高并发：**直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

Redis 基础知识

• redis 采用单线程机制工作
• redis 默认拥有16个数据库，数据库编号从0开始
• redis 中所有数据库使用同一个密码，默认没有密码，redis 认为安全层面应该由Linux来保证

Redis 部分指令

• 使用select 数据库编号 可以切换使用的数据库
• dbsize 命令 查看当前数据库key的数量
• keys * 命令 查看当前数据库所有的key
• flushdb 命令 清空当前数据库
• flushall 命令 清空所有数据库

Redis 的数据结构(Key-Value)

• Key的特点

  • Key都是string类型
  • 不超过1024字节(影响查找效率)
  • 不能太短(可读性降低)

• Value支持五种数据结构

  • 字符串(strings)
    • 底层用简单动态字符串实现，对定义SDS对象，此对象中包含三个属性：
      • len buf中已经占有的长度(表示此字符串的实际长度)
      • free buf中未使用的缓冲区长度
      • buf[] 实际保存字符串数据的地方
    • 所以取字符串的长度的时间复杂度为O(1)，redis为字符分配空间的次数是小于等于字符串的长度N
  • 字符串列表(lists)
    • list 的底层是linkedlist的结构，是一个双向链表，每个节点包含向前向后的指针，当插入或删除元素的时候，只需要对此元素前后指针操作即可。所以插入和删除效率很高。但查询的效率却是O(n)[n为元素的个数]。
  • 字符串集合(sets)
    • 集合通过使用散列表保证自已存储的每个字符串都是各不相同的，这些散列表只有键，但没有与键相关联的值，redis中的集合是无序的
  • 有序字符串集合(sorted sets)
    • 有序集合的键被称为成员，每个成员都是各不相同的。有序集合的值则被称为分值（score），分值必须为浮点数。有序集合是redis 里面唯一一个既可以根据成员访问元素(这一点和散列一样),又可以根据分值以及分值的排列顺序访问元素的结构。
  • 哈希(hashes)
    • 一种是ziplist，当存储的数据超过配置的阀值时就是转用hashtable的结构。这种转换比较消耗性能，所以应该尽量避免这种转换操作。同时满足以下两个条件时才会使用这种结构：
      • 当键的个数小于hash-max-ziplist-entries（默认512）
      • 当所有值都小于hash-max-ziplist-value（默认64）
    • 另一种就是hashtable。这种结构的时间复杂度为O(1)，但是会消耗比较多的内存空间。

  数据类型	可存储的值	应用场景	应用
  String	字符串、整数、浮点数	做简单的键值对缓存	验证码
  List	列表	存储一些列表型的数据结构，比如文章的评论列表	省市区表
  Set	无序集合	交集、并集、差集的操作	查找共同好友数
  Hash	包含键值对的无序散列表	结构化的数据，比如一个对象	商品ID和详情
  Zset	有序集合	去重但可以排序，如获取排名前几名的用户	根据score值进行排序

什么是 Redis 的持久化

• Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制

• RDB：是Redis DataBase缩写快照

  • RDB 是 Redis 默认的持久化方式。按照一定的时间把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
    • 只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
    • 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
    • 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
    • 相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。
  • 缺点
    • 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。

• AOF：持久化

  • AOF 持久化(Append Only File)，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。
  • 当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。
  • 优点：
    • 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。
    • 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。
    • 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：
    • AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
    • 数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。

• RDB 和 AOF 对比：

  • AOF 文件比 RDB 更新频率高，优先使用 AOF 还原数据。
  • AOF 比 RDB 更安全也更大
  • RDB 性能比 AOF 好
  • 如果两个都配置了优先加载AOF

• 如何选择持久化方式：

  一般来说，同时使用两种持久化功能，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。

缓存异常

• 缓存雪崩：缓存同一时间大面积的失效，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。

  • 解决方法：
    • 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。
    • 一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
    • 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

• 缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

  • 解决方法：
    • 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
    • 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

• 缓存击穿：缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

  • 设置热点数据永远不过期。
  • 加互斥锁，互斥锁