Redis的知识点整理

一、基础

1、介绍下Redis的主要的数据类型和应用场景？

基本类型：

• String（字符串）：用于存储字符串、整数、浮点数、图片等数据。场景：缓存、计数器、分布式锁。
• Hash（字典）：通常用于存储对象属性。场景：存储用户信息，文章详情等。
• ZSet（有序集合）：存储有序的元素集合，每个元素关联一个浮点数分数，用于排序。场景：排行榜。
• Set（集合类型）：存储无序且唯一的元素集合，常用于去重操作。场景：用户标签、去重。
• List（列表）：使用链表结构存储有序元素。场景：分页、队列。

高级类型：

• Bitmaps（位图）：位数组，可以对字符串进行位操作。场景：布隆过滤器，用户在线状态、签到统计。
• HyperLogLogs（超日志）：用于基数估计算法的数据结构。场景：UV统计。
• Geospatial（地理空间）：处理地理空间数据。场景：存储地理位置，查询距离。
• Streams（流）：用于消息队列和日志存储，支持消息的持久化和时间排序 。场景：消息队列，游戏状态同步。

2、Redis为什么快？

• 内存操作
• 单线程：避免上下文切换。
• IO多路复用的设计，处理高并发连接数。

3、介绍下Redis的持久化机制和优缺点。

• AOF追加：每条写入命令操作时，以追加模式写入日志文件中。

优点：数据比较可靠。

缺点：文件比较大，恢复速度比较慢。

• RDB快照：指定时间间隔内将内存的数据集快照，以二机制序列化形式写入磁盘。

优点：性能高，文件紧凑。

缺点：可能会丢失数据。

• 混合持久化（RDB+AOF）：4.0开始。AOF文件包含RDB头部和增量AOF日志。

二、内存机制

1、Redis的过期策略。

• 定期删除：每隔一段时间，删除里面过期的key。

优点：对内存友好

缺点：对CPU最不友好：在过期键比较多的时候，删除会占用CPU一部分时间，对于服务器的响应时间和吞吐量造成影响。

• 惰性删除：放任key过期不管。每次访问key，检查是否过期，如果过期就删除。

优点：对CPU友好

缺点：对内存不友好

2、内存淘汰策略：

触发条件：当内存达到MaxMemory时，会触发Redis的内存淘汰策略。该参数通常设定为其物理内存的四分之三。

淘汰策略：（一个错误，两个随机和两个lru 两个lfu 一个过期）

• noeviction（不淘汰策略）: 默认策略。 只返回错误，不会删除任何key。一般不会选用。
• volatile-ttl （根据过期时间优先）:将设置了过期时间的key中即将过期（剩余存活时间最短）的key删除掉
• volatile-random（随机删除）: 在设置了过期时间的key中，随机删除某个key。
• allkeys-random（全局随机删除）: 从所有key中随机删除某个key。
• volatile-lru（最近最少使用）:基于LRU算法，从设置了过期时间的key中，删除掉最近最少使用的key。
• allkeys-lru（全局最近最少使用）:基于LRU算法，从所有key中，删除最近最少使用的key。最常用的策略。
• volatile-lfu（过期最不经常使用的）:基于LFU算法，设置了过期时间的key中，删除掉最不经常使用（使用次数最少）的key
• allkeys-lfu（所有键最不经常使用的）:基于LFU算法，从所有key中，删除掉最不经常使用（使用次数最少）的key

扩展：

LRU算法：最近最少使用：自上次使用以来已过的时间 按时间。
LFU算法：最不常使用：按使用次数。

三、缓存问题与解决方案

1、缓存穿透：大量请求不存在的key。

解决方案：布隆过滤器、空值缓存（设置短过期时间）。

2、缓存雪崩：大量key集体过期。

解决方案：过期时间分散开、多级缓存、锁或者队列方式。

3、缓存击穿：热点key过期。

解决方案：对热点数据提前设置、使用锁机制、监控数据实时调整。

四、高可用

1、主从复制的流程：

• 全量复制：Slave节点初始化阶段，把Master上所有数据都复制一份。

具体工作原理：

a、Slave 向 Master 发送 SYNC 命令，Master 收到命令以后生成数据快照；

b、把快照数据发送给 Slave 节点，Salve 节点收到数据后丢弃旧的数据，并重新载入新的数据。

• 增量复制：就是指 Master 收到数据变更之后，把变更的数据同步给所有 Slave 节点。

增量复制的原理是：Master 和 Slave 都会维护一个复制偏移量（offset），用来表示Master 向 Slave 传递的字节数。每次传输数据，Master 和 Slave 维护的 Offset 都会增加对应的字节数量。Redis 只需要根据 Offset 就可以实现增量数据同步了。

2、哨兵模式：

指在 Redis 集群中，有一组专门的进程（即哨兵进程）负责监控主节点和从节点的状态，并在发现故障时自动进行故障转移，以保证 Redis 集群的高可用性。

五、事务与原子性

1. 事务机制：可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务的所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其它命令插入，不许加塞。

缺点：不保证原子性。

2、实现分布式锁的方式：

• SETNX + EXPIRE：

缺点：加锁与设置过期时间非原子性，如果加锁后还没来得及设置过期时间系统异常，会导致其他线程永远获取不到锁。

• SETNX + value值（系统时间+过期时间）：

优点：避免expire单独设置过期时间的操作，锁得不到释放。

缺点：过期时间是客户端自己生成的，必须要求分布式环境下，每个客户端时间必须同步。

• Lua脚本（包含SETNX+ EXPIRE 两条指令）推荐：保证原子性
• SET的扩展命令（SET EX PX NX）：

SET KEY value[EX seconds] [PX millisencods][NX|XX]

缺点：a、锁过期了释放了，业务还没执行完

b、锁被别的线程误删。

• Redisson框架（Java）

六、实战场景

1、Redis性能怎么优化？

• 避免使用复杂度过高的命令：时间复杂度过高，消耗更多cpu资源。比如sort sunion zunionstore
• 避免使用过大的key和value：内存占用高，性能下降，网络拥塞。
• 使用Redis Pipeline：对多个命令的批量操作，使用Pipeline可以显著降低网络延迟，提升性能。
• 合理使用过期策略：设置合理的过期策略可以防止内存被不再使用的数据占满。
• 连接管理：使用链接池、长链接，并且定期释放连接。
• 数据传输优化：带宽、网络io瓶颈、及时调整机器配置。

2、如何保证缓存与数据库一致性？

• 延迟双删：先删除缓存，再更新数据库，然后延迟几百毫秒再删除缓存。
• 消息队列异步补偿。
• 定期检查和同步。

3、如何设计一个秒杀系统？

• 分层削峰：前端限流（验证码、答题等）请求队列（消息队列缓冲）
• 预扣库存：Redis扣减库存，异步落库
• 热点数据缓存：缓存热点信息，避免穿透数据库。
• 防超卖：分布式锁或CAS机制（CAS机制：通过比较内存中的值与预期值，如果相等则更新为新值，否则重新尝试，直到成功为止）