带你走进Redis

亦凉 2023-07-20 10:45 7阅读 0赞

看了看网上大佬关于redis的各种见解，自己也统筹的整理一下。

## 什么是redis? ##

1.Redis 是 C 语言开发的一个开源的（遵从 BSD 协议）高性能键值对（key-value）的内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件等。  
2.它是一种 NoSQL（not-only sql，泛指非关系型数据库）的数据库。  
3.Redis 作为一个内存数据库：  
性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发 10W QPS。单进程单线程，是线程安全的，采用 IO 多路复用机制。支持数据持久化。可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载。主从复制，哨兵，高可用。可以用作分布式锁。可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。

## Redis支持哪些数据类型？ ##

相信大部分开发人员都能回答出来：String、Hash、List、Set、SortedSet。  
**简单说一下这5种基本类型：**  
首先 Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。  
①String 是 Redis 最基本的类型，可以理解成与 Memcached一模一样的类型，一个 Key 对应一个 Value。Value 不仅是 String，也可以是数字。  
String 类型是二进制安全的，意思是 Redis 的 String 类型可以包含任何数据，比如 jpg 图片或者序列化的对象。String 类型的值最大能存储 512M。

②Hash是一个键值（key-value）的集合。Redis 的 Hash 是一个 String 的 Key 和 Value 的映射表，Hash 特别适合存储对象。常用命令：hget，hset，hgetall 等。

③List 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边） 常用命令：lpush、rpush、lpop、rpop、lrange（获取列表片段）等。

**应用场景**：List 应用场景非常多，也是 Redis 最重要的数据结构之一，比如 Twitter 的关注列表，粉丝列表都可以用 List 结构来实现。

**数据结构**：List 就是链表，可以用来当消息队列用。Redis 提供了 List 的 Push 和 Pop 操作，还提供了操作某一段的 API，可以直接查询或者删除某一段的元素。

**实现方式**：Redis List 的是实现是一个双向链表，既可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了额外的内存开销。

④Set 是 String 类型的无序集合。集合是通过 hashtable 实现的。Set 中的元素是没有顺序的，而且是没有重复的。常用命令：sdd、spop、smembers、sunion 等。

**应用场景**：Redis Set 对外提供的功能和 List 一样是一个列表，特殊之处在于 Set 是自动去重的，而且 Set 提供了判断某个成员是否在一个 Set 集合中。

⑤Sorted Set 和 Set 一样是 String 类型元素的集合，且不允许重复的元素。常用命令：zadd、zrange、zrem、zcard 等。

**使用场景**：Sorted Set 可以通过用户额外提供一个优先级（score）的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。

当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择 SortedSet 结构。  
和 Set 相比，Sorted Set关联了一个 Double 类型权重的参数 Score，使得集合中的元素能够按照 Score 进行有序排列，Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

当然除此之外，redis的数据结构还有Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML。

## 说到Redis，它的缓存一般是怎么用的？ ##

一般有两种方式，一种是直接通过 RedisTemplate 来使用，另一种是使用 Spring Cache 集成 Redis（也就是注解的方式）。

## 说了这么多，那么我们知道为什么要用Redis吗？ ##

因为传统的关系型数据库如Mysql已经不能适用所有的场景了，比如秒杀的库存扣减，APP首页的访问流量高峰等等，都很容易把数据库打崩，所以引入了缓存中间件，目前市面上比较常用的缓存中间件有 Redis 和 Memcached 不过中和考虑了他们的优缺点，最后选择了Redis。

## 为什么选择Redis，而不是Memcached？ ##

1.存储方式上：Memcache 会把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。  
Redis 有部分数据存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。  
2.数据支持类型上：Memcache 对数据类型的支持简单，只支持简单的 key-value，，而 Redis 支持五种数据类型。  
3.使用底层模型不同：它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。Redis 直接自己构建了 VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。  
4.value 的大小：Redis 可以达到 1GB，而 Memcache 只有 1MB。

## 刚才说到雪崩，那么雪崩到底是什么意思呢？ ##

我们拿电商的项目举个例子，如果首页所有 Key 的失效时间都是 12 小时，中午 12 点刷新的，我零点有个大促活动大量用户涌入，假设每秒 6000 个请求，本来缓存可以抗住每秒 5000 个请求，但是缓存中所有 Key 都失效了。  
此时 6000 个/秒的请求全部落在了数据库上，数据库必然扛不住。即便重启数据库，但是数据库立马又被新流量给击垮，这就是通俗意思上的redis雪崩。

## 为了预防雪崩，一般都是怎么处理的呢？ ##

1.在批量往 Redis 存数据的时候，把每个 Key 的失效时间都加个随机值，这样可以保证数据不会再同一时间大面积失效。  
setRedis（key, value, time+Math.random()\*10000）

2.如果 Redis 是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的 Redis 库中也能避免全部失效。或者设置热点数据永不过期，有更新操作就更新缓存。

## 关于缓存穿透和缓存击穿，他们跟缓存雪崩的区别？ ##

1.缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户（黑客）不断发起请求。  
举一个小例子：假如我们数据库的 id 都是从 1 自增的，如果发起 id=-1 的数据或者 id 特别大不存在的数据，这样的不断攻击导致数据库压力很大，严重会击垮数据库。  
2.缓存击穿跟缓存雪崩有点像，但是有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了 DB。  
而缓存击穿是指一个 Key 非常热点，在不停地扛着大量的请求，大并发集中对这一个点进行访问，当这个 Key 在失效的瞬间，持续的大并发直接落到了数据库上，就在这个 Key 的点上击穿了缓存。

## 那么对于缓存穿透和缓存击穿都是怎么解决的呢？ ##

1.对于缓存穿透，一般在接口层增加校验。比如用户鉴权，参数做校验，不合法的校验直接 return，比如 id 做基础校验，id<=0 直接拦截。  
或者使用应对缓存穿透的利器-----BloomFilter。  
2.对于缓存击穿，设置热点数据永不过期，或者加上互斥锁。

## Redis为什么会这么快？ ##

Redis 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常迅速，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是 O(1)。数据结构简单，对数据操作也简单。采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，不存在多线程导致的 CPU 切换，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有死锁问题导致的性能消耗。使用多路复用 IO 模型，非阻塞 IO。

## 假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来？ ##

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。

## 如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？ ##

Redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

但是并不是说scan指令就是那么完美的。举一个例子： 使用 SMEMBERS 命令可以返回集合键当前包含的所有元素， 但是对于 SCAN 这类增量式迭代命令来说， 因为在对键进行增量式迭代的过程中， 键可能会被修改， 所以增量式迭代命令只能对被返回的元素提供有限的保证 。

## Redis的淘汰策略？ ##

volatile-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。

n**加粗样式**o-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据。

## 关于Redis的持久化机制？ ##

Redis 为了保证效率，数据缓存在了内存中，但是会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件中，以保证数据的持久化。  
**Redis 的持久化策略有两种：**  
1.RDB：快照形式是直接把内存中的数据保存到一个 dump 的文件中，定时保存，保存策略。  
2.AOF：把所有的对 Redis 的服务器进行修改的命令都存到一个文件里，命令的集合。Redis 默认是快照 RDB 的持久化方式。  
当 Redis 重启的时候，它会优先使用 AOF 文件来还原数据集，因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。你甚至可以关闭持久化功能，让数据只在服务器运行时存。

## 如果突然机器掉电会怎样？ ##

取决于AOF日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。

## RDB是怎么工作的（原理是什么）？ ##

fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行RDB操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。  
**1.RDB 的优点**：这种文件非常适合用于备份：比如，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次，并且在每个月的每一天也备份一个 RDB 文件。  
这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。RDB 非常适合灾难恢复。  
**2.RDB 的缺点**：如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么RDB不合适你。

## AOF的优缺点？ ##

**AOF 的优点**：会让 Redis 变得非常耐久。可以设置不同的 Fsync 策略，AOF的默认策略是每秒钟 Fsync 一次，在这种配置下，就算发生故障停机，也最多丢失一秒钟的数据。  
**AOF 的缺点**：对于相同的数据集来说，AOF 的文件体积通常要大于 RDB 文件的体积。根据所使用的 Fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB。

## 对于RDB和AOF的选择？ ##

1.如果可以承受数分钟内的数据丢失，那么可以使用 RDB 持久。  
2.AOF 将 Redis 执行的每一条命令追加到磁盘中，处理巨大的写入会降低Redis的性能。  
3.数据库备份和灾难恢复：定时生成 RDB 快照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 恢复的速度快。  
当然，Redis 支持同时开启 RDB 和 AOF，系统重启后，Redis 会优先使用 AOF 来恢复数据，这样丢失的数据会最少。

## 关于Redis的同步机制？ ##

Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将RDB文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将RDB镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。后续的增量数据通过AOF日志同步即可，有点类似数据库的binlog。

## 关于Redis集群，集群的高可用怎么保证，集群的原理是什么？ ##

Redis Sentinal 着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。  
Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。