Redis 关键点剖析

Posted 2020-12-18 BigJor

1.Redis支持的数据类型？

　　Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。

 

2.什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？

　　redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

　　RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。

AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。

二者优缺点

  RDB存在哪些优势呢？

1). 一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这对于文件备份而言是非常完美的。比如，你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据，同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。
2). 对于灾难恢复而言，RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。

3). 性能最大化。对于Redis的服务进程而言，在开始持久化时，它唯一需要做的只是fork出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。

4). 相比于AOF机制，如果数据集很大，RDB的启动效率会更高。

  RDB又存在哪些劣势呢？

1). 如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。

2). 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟。

AOF的优势有哪些呢？
1). 该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis中提供了3中同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。

2). 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。

3). 如果日志过大，Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中，同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。

4). AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。

  AOF的劣势有哪些呢？

1). 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

2). 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效。

二者选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（aof），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能，待手动运行save的时候，再做备份（rdb）。rdb这个就更有些 eventually consistent的意思了。

常用配置
RDB持久化配置：
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外，我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率，在打开6379.conf文件之后，我们搜索save，可以看到下面的配置信息：

save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。

save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。

save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。

AOF持久化配置：
在Redis的配置文件中存在三种同步方式，它们分别是：

appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。

appendfsync everysec #每秒钟同步一次，该策略为AOF的缺省策略。

appendfsync no #从不同步。高效但是数据不会被持久化。

3.Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点
　　单机版，主从复制，哨兵模式，集群（proxy 型），集群（直连型）

　　https://www.cnblogs.com/it-dennis/p/12571261.html

4.使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？

public class RedisTool {

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 资源id
     * @param requestId 请求标识
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    public static boolean tryGetLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 资源id
     * @param requestId 请求标识
     * @return 是否释放成功
     */
    public static boolean unLock(Jedis jedis, String resourceId, String requestId) {

        String script = "if redis.call(\'get\', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(\'del\', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(resourceId), Collections.singletonList(requestId));

        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

　　

 

5.使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？

1, 使用List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息

缺点：没有等待队列里有值就直接消费

弥补：可以通过在应用层引入Sleep机制去调用LPOP去重试（BLPOP key [keys ...] timeout：阻塞直到队列有消息或者超时，当 timeout 为 0 是表示阻塞时间无限制。）

2, 使用pub/sub：主题订阅者模式

EventProducer：事件生产者，面向client，用户进行操作后如果会有后续异步操作，则会将用户此次操作的事件加入消息队列，fire/push 意思是点燃这个事件，至于它啥时候爆炸（被另一线程 handler 处理）主线程就不管了，主线程只关心 fire/push 操作。
EventModel：事件模型，下图中的每个颜色小块代表一种事件模型，里面可以定义事件所属的种类、与该事件相关的对象id、具体内容等信息。即事件是由谁产生的、将要影响到谁、影响的内容是什么等...
消息队列：具体存放消息事件的数据结构，可以是Redis list，也可以是Java BlockingQueue等。这里选择Redis list实现。
EentConsumer：另开线程对消息队列中的事件进行处理，我们需要在系统初始化后将所有的Handler注册进来（建立事件类型与Handler的映射），之后根据相应的事件找到对应的Handler进行处理。
EventHandler：具体处理事件的接口，我们可以实现不同的事件处理业务的具体Handler。

# 监听频道
SUBSCRIBE channel [channel ...]
# 往指定频道发布消息
PUBLISH channel message

缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达

参考：https://www.jianshu.com/p/f442962ceb98

 

6.什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？如何避免？

缓存穿透：用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

缓存击穿：是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

缓存雪崩：缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

如何避免：

1，对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询

2，当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；

3，redis高可用，限流降级，数据预热，不同的key，设置不同的过期时间

 

7.Redis常用命令

登录 redis-cli -p 5566 -a password
检查key是否存在 EXISTS key
搜索某关键字 KSYS *4
返回一个Key所影响的vsl的类型 TYPE key

1 String
设置一个键的值 SET key value
获取一个建的值 GET key
删除键对 DEL key
同时获取多个 mget key1 key2

2 Hash
设置一个hash HMSET key valueKey value --<key,<valueKey,value>>
获取hash所有key&value HGETALL key
获取hash所有key HKEYS key
获取hash所有keu的vslue HVALS key
获取hash内键值对的长度 HLEN key
给一个hash的某个键值对赋值 HSET key valueKey value
当hash中valueKey不存在时赋值 HSETNX key valueKey value

3 List
给list赋值 LPUSH listName value
按照索引取值 LINDEX listName 1

 

8.为什么Redis 单线程却能支撑高并发？

纯内存操作
核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制
单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。

它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，根据 socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• • 多个 socket
  • IO 多路复用程序
  • 文件事件分派器
  • 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

 

9.说说Redis的内存淘汰策略

 设置Redis最大占用内存大小为100M
  maxmemory 100mb

 获取redis的内存淘汰策略：config get maxmemory-policy

 LFU一共有两种策略：

• volatile-lfu：在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key
• allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰数据

#最大内存策略：当到达最大使用内存时，你可以在下面5种行为中选择，Redis如何选择淘汰数据库键，当内存不足以容纳新写入数据时

# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm
# volatile-lru ：在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把 redis 既当缓存，又做持久化存储的时候才用。

# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm
# allkeys-lru ： 移除最近最少使用的key （推荐）

# volatile-random -> remove a random key with an expire set
# volatile-random ： 在设置了过期时间的键空间中，随机移除一个键，不推荐

# allkeys-random -> remove a random key, any key
# allkeys-random ： 直接在键空间中随机移除一个键，弄啥叻

# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# volatile-ttl ： 在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除 不推荐

# noeviction -> don\'t expire at all, just return an error on write operations
# noeviction ： 不做过键处理，只返回一个写操作错误。 不推荐

# 上面所有的策略下，在没有合适的淘汰删除的键时，执行写操作时，Redis 会返回一个错误。下面是写入命令：
#       At the date of writing these commands are: set setnx setex append
#       incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
#       sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
#       zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
#       getset mset msetnx exec sort

# 过期策略默认是：
# The default is:
# maxmemory-policy noeviction

10.Redis的并发竞争问题如何解决?

多客户端同时并发写一个key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了。或者是多客户端同时获取一个key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。比如：一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2.

解决方法：

方案1

利用redis自带的incr命令，具体用法看这里http://doc.redisfans.com/string/incr.html。

方案2

可以使用独占锁的方式，类似操作系统的mutex机制。（网上有例子，http://blog.csdn.net/black_ox/article/details/48972085 不过实现相对复杂，成本较高）

方案3

使用乐观锁的方式进行解决（成本较低，非阻塞，性能较高）

如何用乐观锁方式进行解决？

本质上是假设不会进行冲突，使用redis的命令watch进行构造条件。伪代码如下：

watch price

get price $price

$price = $price + 10

multi

set price $price

exec

解释一下：

watch这里表示监控该key值，后面的事务是有条件的执行，如果从watch的exec语句执行时，watch的key对应的value值被修改了，则事务不会执行。

具体看Redis的事务功能详解这篇文章里的watch命令介绍。

方案4

这个是针对客户端来的，在代码里要对redis操作的时候，针对同一key的资源，就先进行加锁（java里的synchronized或lock）。

方案5

利用redis的setnx实现内置的锁。