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Redis 系列:

  1. Redis系列(一)Redis入门
  2. Redis系列(二)Redis的8种数据类型
  3. Redis系列(三)Redis的事务和Spring Boot整合
  4. Redis系列(四)Redis配置文件和持久化
  5. Redis系列(五)发布订阅模式、主从复制和哨兵模式
  6. Redis系列(六)Redis 的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
  7. Redis系列(七)Redis面试题
  8. Redis命令参考

1、什么是 Redis?有什么特点?

Redis 是一款开源,高性能的 key-value 的非关系型数据库。
特点
1)支持持久化,可以将内存中的数据持久化到磁盘,重启可以再次从磁盘中加载使用;
2)支持多种数据结构;
3)支持数据的备份:主从模式的备份;
4)高性能,读速度达 11 万次/秒,写速度达到 8.1 万次/秒
5)支持事务。

2、说说 Redis 的数据类型

一共 8 种
5 种基本数据类型:String、Hash、List、Set、Zset
3 种特殊类型:geospatial、hyperloglog、bitmap

3、Redis 和 Memcache 的区别?

1)Memcache 数据都存储在内存中,断电即失,数据不能超过内存大小;而 Redis 的数据可以持久化到硬盘。
2) Memcache 只支持简单的字符串,Redis 有丰富的数据结构;
3)底层实现方式不一样,Redis 自行构建了 VM 机制,速度更快。

4、Redis 是单进程单线程的?

Redis 将数据放在内存中,单线程执行最高,多线程执行反而需要进行 CPU 上下文切换,这是个耗时操作,单线程效率最高。

5、说说 Redis的持久化

Redis 提供了两种持久化机制:RDB 和 AOF

RDB 持久化机制指的是,用数据集快照的方式记录 Redis 数据库的所有键值对,在某个时间点写入一个临时文件,持久化结束后,用这个临时文件替换上次持久化的文件,达到数据恢复的目的。
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,Redis 会单独创建(fork)一个子进程进行持久化,主进程不进行任何 IO 操作,保证了性能;
4)在数据较多时,比 AOF 的启动效率高。
缺点
最后一次持久化的数据可能会丢失。

AOF 持久化,是以独立日志的方式记录每次写命令,并在 Redis 重启时重新执行 AOF 文件中的命令以达到恢复数据的目的。AOF 主要解决数据持久化的实时性。
优点
1)数据安全,配置 appendfsync 属性,可以选择不同的同步策略;
2)自动修复功能, redis-check-aof工具可以解决数据一致性问题;
缺点
1)AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢;
2)数据多时,效率低于 RDB。

6、Redis 的主从复制

主从复制值的是将一台 Redis 服务器的数据复制其他 Redis 服务器,前者称之为主节点,后者称之为从节点。

主从复制的作用
1)数据冗余:主从复制实现了数据的热备份;
2)故障修复:当主节点出现故障后,从节点还可以提供服务,实现快速的故障修复。
3)负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写操作,从节点提供读操作,实现负载均衡,提高并发量;
4)高可用的基石:主从复制是哨兵模式的基础。

复制原理
从节点启动成功连接到主节点后,会发送一个 sync 的同步命令。主节点接收到命令之后,启动后台的存盘进程,收集所有修改数据库的命令,在后台执行完毕后将整个数据文件传送到从节点,完成一次完全同步。
全量复制:从节点在接收到了数据文件后,将其存盘文件加载都内存中;
增量复制:主节点继续将新收集到修改命令传递给从节点,完成同步。

7、说说哨兵模式

哨兵模式是为了解决手动切换主节点的问题。Redis 提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程。哨兵能够后台监控主节点是否故障,如果故障需要将从节点选举为主节点。

其原理是哨兵通过发送命令,等待 Redis 服务器的响应,从而监控多个 Redis 节点。

当只有一个哨兵时,还是可能会出现问题的,比如哨兵自己挂掉。为此,可以使用多哨兵模式,多个哨兵之间相互监控。当主节点宕机了,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行 failover 【故障转移】的过程。仅仅是哨兵1认为主节点不可用的现象称之为主观下线。当其余的哨兵也检测到主节点不可用之后,哨兵之间会进行一次投票选举从节点中的一个作为新的主节点,这个过程称之为客观下线

哨兵模式的优点
1)基于主从复制,高可用;
2)主从可以切换,进行故障转移,系统可用性好;
3)哨兵模式是主从模式的升级版,手动到自动,更加健壮。

哨兵模式的缺点
1)不方便在线扩容;
2)实现哨兵模式需要很多的配置。

8、缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

缓存穿透:

概念:用户需要查询一个数据,缓存中没有,也就是没有命中,于是向数据库中发起请求,发现也没有。当用户很多的时候,缓存都没有命中,于是都去请求数据库,这给数据库造成很大的压力。

解决方案

  • 布隆过滤器:是一种数据结构,对所有可能查询的参数以 hash 方式存储,先在控制层进行校验,不符合则丢弃,避免了过多访问数据库。
  • 缓存空对象:当存储层没有命中时,即使返回空对象也将其缓存起来。(意味着更多的空间存储,即使设置了过期时间,缓存和数据库还是有段时间数据不一致。)

缓存击穿:

概念:当一个 key 非常热点时,在不断扛高并发,集中对这个热点数据进行访问,当这个 key 失效的瞬间,请求直接到达数据库,给数据库瞬间的高压力。

解决方案

  • 设置热点数据永不过期
  • 加分布式锁:保证每个 key 同时只有一个线程去查询后端服务。

缓存雪崩:

概念:某个时间段,缓存集中失效

解决方案

  • 增加 Redis 集群的数量
  • 限流降级:在缓存失效后,通过加锁和队列来控制数据库写缓存的线程数量
  • 数据预热:正式部署之前,将数据预先访问一遍,让缓存失效的时间尽量均匀

9、Redis 的使用场景

1)会话缓存:如 单点登录,使用 Redis 模拟 session,SSO 系统生成一个 token,将用户信息存到 Redis 中,并设置过期时间;
2)全页缓存
3)作为消息队列平台
4)排行榜和计数器
5)发布/订阅:比如聊天系统
6)热点数据:比如ES中搜索的热词

10、Redis 缓存如何保持一致性

读数据的时候首先去 Redis 中读取,没有读到再去 MySQL 中读取,读取都数据更新到 Redis 中作为下一次的缓存。

写数据的时候会产生数据不一致的问题。无论是先写入 Redis 再写入 MySQL 中,还是先写入 MySQL 再写入 Redis 中,这两步操作都不能保证原子性,所以会出现 Redis 和 MySQL 中数据不一致的问题。

无论采取何种方式都不能保证强一致性,如果对 Redis 中的数据设置了过期时间,能够保证最终一致性,对架构的优化只能降低发生的概率,不能从根本上避免不一致性。

更新缓存的两种方式:删除失效缓存、更新缓存
更新缓存和数据库有两种顺序:先数据库后缓存、先缓存后数据库
两两组合,分为四种更新策略。

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