Redis数据库常见问题

Redis是单线程的，在一个瞬间只会执行一个命令，命令只能一个一个的执行

1.Redis单线程为什么会这么快？

• 纯内存，本质是数据放在内存中，速度非常快
• 非阻塞IO
• 避免线程切换和竞态消耗

2.Redis有哪些数据类型？

• String：不仅可以是字符串，还可以是整数、浮点数类型 -常见使用场景：

  • 缓存：作为各种信息的缓存使用
  • 计数器：天然适合做计数器，因为是单线程的，所以在并发执行计数增加时不会出错
  • 分布式锁

• List:一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串

  • 双向链表实现
  • 可以重复、两头插入弹出、有序
  • 常见使用场景：关注列表，消息列表

• Hash:String类型的field和value的映射表

  • 适合存储对象
  • 常见使用场景：购物车

• Set:集合

  • 无序，无重复元素
  • 提供了判断某个元素是否在set中的接口，基于set可以实现并集、交集、差集
  • 常见使用场景：共同关注、共同粉丝之类的功能

• sorted set:有序集合

  • 和set相比，Zset增加了一个权重参数score,使得集合中的元素能够按照score有序排列

  • 常见使用场景：排行榜

3.Sorted set底层实现

跳跃表：基于多指针有序链表实现的 与红黑树相比优点：

• 插入速度非常快，因为不需要旋转操作来维持平衡
• 更好实现
• 支持无锁操作

4.redis中什么是一致性hash?是为了解决什么问题？

在使用Redis集群的时候，会使用hash的方式来定位服务器，即通过对服务器数量取模的方式来进行hash 这样的方式会带来一个问题，那就是在服务器数量变动的时候，原本所有的缓存的位置都要发生改变

一致性Hash算法: 一致性hash算法也是通过取模的方式，不过不是对服务器数量取模，而是对2^32取模

简单的来说，一致性Hash算法将哈希值空间组成了一个虚拟的圆环(hash环)，整个空间按照顺时针组织，从0开始，一直到2^32-1，然后对每个服务器使用hash确定其在圆环上的位置，当需要确定数据在哪台服务器上时，就是用同样的函数进行hash找到在圆环上的位置，从这个位置开始，顺时针遇到的第一台服务器就是数据存放的地方。这样的话当服务器数量增加或者减少，受影响的数据会少很多。比如当服务器数量新增一台，那么受影响的数据仅仅是这台新服务器到其前一台服务器(逆时针方向的前一台)之间的数据会受到影响，其他的数据不会受到影响；当某一台服务器出现故障时，那么受影响的数据仅仅是这台服务器和前一台服务器之间的数据

5.redis和memecached区别？

两者都是非关系型内存键值数据库，两者主要有以下不同：

• 数据类型：Memcached仅支持字符串类型，而redis支持五种数据类型
• 数据持久化：Memcached不支持持久化，Redis有RDB快照和AOF日志两种持久化方式
• 分布式：Memcached不支持分布式
• 内存管理机制：
  • 在Redis中并不是所有的数据都会一直存储在内存中，一些很久不被使用的数据会被交换的磁盘当中存储，而Memcached所有的数据会一直在内存中
  • Memcached的内存使用率不高，将内存分成特定长度的块来存储数据，但是会导致内存利用不足的问题

6.Redis的持久化机制？

Redis的持久化方式有两种：RDB方式和AOF方式

• RDB(Redis DataBase快照)：即快照方式，redis可以通过创建快照来获得存储在内存中数据在某个时间点的副本，redis创建快照之后，还可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器用以创建相同数据的服务器副本，或者重启服务器以后恢复数据。RDB是Redis默认的持久化方式
• AOF(Append-only File)：AOF持久化会将被执行的写命令写入AOF文件的末尾，记录数据的变化

7.事务的特性有哪些，redis的事务实现了哪些呢？

事物的特性:ACID，即原子性，一致性，隔离性，持久性

在Redis中，事务总是具有原子性，一致性和隔离性，当Redis运行在特定的模式下(开启持久化)，事务也具有持久化

8.什么是缓存穿透和缓存雪崩？有什么解决方案？

缓存雪崩：缓存同一时间大面积的失效，造成数据库在短时间内承受大量请求而崩掉

缓存穿透：一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都落在数据库上，造成数据库在短时间内承受大量的请求而崩掉

缓存雪崩的解决方案：

• 事前：尽量保证整个redis集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略
• 事中：本地ehcache缓存+hystrix限流加降级，避免MySql崩掉
• 事后：利用redis持久化机制尽快恢复缓存

缓存穿透的解决方案：

• 布隆过滤器：将所有可能存在的数据hash到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力
• 如果一个查询的返回为空，仍然把这个空结果缓存，但是过期时间会设置的很短，最长不超过5分钟

9.Redis怎么设置过期时间

expire key seconds,比如：

expire xiaoming 30，设置xiaoming这个key的过期时间为30s，可以使用ttl key来查看这个key的剩余存活时间

ttl xiaoming 19,xiaoming这个key的剩余存活时间为19s

• expire key ttl seconds，设置过期时间为ttl秒
• pexpire key ttl milliseconds,设置过期时间为ttl毫秒
• expireat key ttl timestamp,设置过期时间为ttl所代表的秒数的时间戳
• pexpireat key ttl timestamp,设置过期时间为ttl所代表的毫秒数时间戳

10.怎么保证缓存和数据库的双写一致

• 给缓存设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，只要达到缓存过期时间，后续对数据库的读操作自然会读取新值回填缓存

• 先更新数据库，再删除缓存：也就是Cache Aside Pattern,读的时候先读缓存，缓存中没有就去数据库中读，然后更新缓存；写的时候先更新数据库，再删除缓存。

  可以采用异步更新缓存(基于订阅binlog的同步机制)：

  • 一旦mysql中产生了写入、删除或者更新等操作，就可以把binlog相关的消息推送到redis,redis再根据binlog中的记录来更新redis

11.Redis内存淘汰机制

当redis存储超过了maxmemory时，就需要对Redis进行内存淘汰，主要策略有：

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中淘汰最近最久未使用的数据
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中淘汰将要过期的数据
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集中选择任意数据淘汰
• allkeys-lru：从数据集中淘汰最近最久未使用的数据
• allkeys-random：从数据集中选择任意数据淘汰
• noeviction：不淘汰数据，当超出内存的时候报错