Quelques questions courantes d'entretien Redis (avec réponses)

1. Qu'est-ce que redis ?

Redis est une base de données clé-valeur hautes performances basée sur la mémoire.

Recommandation spéciale : Questions d'entretien Redis 2020 (dernières)

Caractéristiques de Reids

Redis est essentiellement une base de données en mémoire de type clé-valeur, un peu comme memcached. L'intégralité de la base de données est chargée dans la mémoire pour fonctionner, et les données de la base de données sont régulièrement vidées sur le disque dur pour être stockées via des opérations asynchrones. Parce qu'il s'agit d'une opération de mémoire pure, Redis offre d'excellentes performances et peut gérer plus de 100 000 opérations de lecture et d'écriture par seconde. Il s'agit de la base de données clé-valeur la plus rapide connue.

L'excellence de Redis ne réside pas seulement dans ses performances. Le plus grand charme de Redis est qu'il prend en charge la sauvegarde d'une variété de structures de données. De plus, la limite maximale d'une seule valeur est de 1 Go, contrairement à Memcached. n'économisant que 1 Mo de données, Redis peut Il est utilisé pour implémenter de nombreuses fonctions utiles, telles que l'utilisation de sa List pour créer une liste chaînée bidirectionnelle FIFO pour implémenter un service de file d'attente de messages léger et hautes performances, et l'utilisation de son Set pour créer un système d'étiquettes haute performance, etc. De plus, Redis peut également définir le délai d'expiration de la valeur-clé stockée, de sorte qu'elle peut également être utilisée comme version améliorée de memcached.

Le principal inconvénient de Redis est que la capacité de la base de données est limitée par la mémoire physique et ne peut pas être utilisée pour une lecture et une écriture hautes performances de données massives. Par conséquent, les scénarios adaptés à Redis se limitent principalement aux hautes performances. opérations et calculs de petites quantités de données.

Tutoriel vidéo Redis

　(1) C'est rapide car les données sont stockées en mémoire, similaire à HashMap. L'avantage de HashMap est que la complexité temporelle de la recherche et de l'opération est O(1)

4. les avantages de Redis par rapport à Memcached Advantage ?

(1) Toutes les valeurs dans memcached sont des chaînes simples, et redis, en remplacement, prend en charge des types de données plus riches

5 Quelles sont les différences entre Memcache et Redis ?

1). Méthode de stockage Memecache stocke toutes les données dans la mémoire. Il raccrochera après une panne de courant. Les données ne peuvent pas dépasser la taille de la mémoire. Une partie de Redis est stockée sur le disque dur, ce qui garantit la persistance des données.

6. Problèmes de performances courants de Redis et solutions : ​

1).Master écrit des instantanés de mémoire et la commande save planifie la fonction rdbSave, ce qui bloquera le travail. du thread principal. Lorsque l'instantané est relativement volumineux, cela aura un impact important sur les performances et le service sera suspendu par intermittence, il est donc préférable que le maître n'écrive pas d'instantanés de mémoire.

7. Il y a 20 millions de données dans MySQL, mais seulement 200 000 données sont stockées dans Redis. Comment s'assurer que les données dans Redis sont des données chaudes

Connaissances connexes : Quand la taille de. Si l'ensemble de données de la mémoire Redis augmente jusqu'à une certaine taille, il mettra en œuvre une stratégie d'obsolescence des données (stratégie de recyclage). redis propose 6 stratégies d'élimination des données :

no-enviction (expulsion) : Il est interdit d'expulser des données

8. Veuillez utiliser Redis et n'importe quel langage pour implémenter un code de protection de connexion malveillant, limitant chaque ID utilisateur à un maximum de 5 connexions en 1 heure. Pour des fonctions ou fonctions de connexion spécifiques, utilisez simplement une fonction vide et il n'est pas nécessaire de les écrire en détail.

Utilisez une liste à mettre en œuvre : chaque élément de la liste représente l'heure de connexion. Tant que la différence entre la 5ème heure de connexion et l'heure actuelle n'est pas supérieure à 1 heure, la connexion est interdite. . Le code écrit en Python est le suivant :

#!/usr/bin/env python3
import redis  
import sys  
import time  
 
r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)  
try:       
    id = sys.argv[1]
except:      
    print(‘input argument error’)    
    sys.exit(0)  
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:      
    print(“you are forbidden logining”)
else:       
    print(‘you are allowed to login’)    
    r.lpush(id, time.time())    
    # login_func()

9. Pourquoi redis doit-il mettre toutes les données en mémoire ? >Redis stocke les données afin d'atteindre la vitesse de lecture et d'écriture la plus rapide. Toutes sont lues en mémoire et écrites sur le disque de manière asynchrone. Redis présente donc les caractéristiques d'une vitesse rapide et d'une persistance des données. Si les données ne sont pas placées en mémoire, la vitesse des E/S du disque affectera sérieusement les performances de Redis. Aujourd'hui, alors que la mémoire devient de moins en moins chère, Redis deviendra de plus en plus populaire.

10.Redis est à processus unique et à thread unique

redis utilise la technologie de file d'attente pour transformer l'accès simultané en accès série, éliminant ainsi la surcharge du contrôle série de base de données traditionnel

11. Comment résoudre le problème de concurrence concurrentielle de Redis ?

Redis est un mode mono-thread à processus unique, utilisant le mode file d'attente pour transformer l'accès simultané en accès série. . Redis lui-même n'a aucune notion de verrous. Redis n'est pas en concurrence pour plusieurs connexions client. Cependant, lorsque le client Jedis accède simultanément à Redis, des problèmes tels que l'expiration du délai de connexion, les erreurs de conversion de données, le blocage et la fermeture de la connexion par le client peuvent survenir. sont tous causés par une confusion de connexion client.

12. Comprendre CAS (opération de vérification et de définition pour implémenter le verrouillage optimiste) dans Redis ?

Comme beaucoup d'autres bases de données, Redis fournit également un mécanisme de transaction de base de données NoSQL. . Dans Redis, les quatre commandes MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH sont la pierre angulaire de notre implémentation de transactions.

13.Commande WATCH et verrouillage optimiste basé sur CAS :

Dans les transactions Redis, la commande WATCH peut être utilisée pour fournir la fonctionnalité CAS (check-and-set) . Supposons que nous surveillons plusieurs clés via la commande WATCH avant l'exécution de la transaction. Si la valeur d'une clé change après WATCH, la transaction exécutée par la commande EXEC sera abandonnée et une réponse multi-bulk Null sera renvoyée pour informer l'appelant. de la transaction

L'exécution a échoué. Par exemple, nous supposons encore que la commande incr n'est pas fournie dans Redis pour compléter l'incrément atomique des valeurs clés. Si nous voulons implémenter cette fonction, nous ne pouvons écrire que nous-mêmes le code correspondant. Le pseudo code est le suivant :

val = GET mykey
val = val + 1
SET mykey $val

以上代码只有在单连接的情况下才可以保证执行结果是正确的，因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码，那么就会出现多线程程序中经常出现的一种错误场景--竞态争用(race condition)。

比如，客户端A和B都在同一时刻读取了mykey的原有值，假设该值为10，此后两个客户端又均将该值加一后set回Redis服务器，这样就会导致mykey的结果为11，而不是我们认为的12。为了解决类似的问题，我们需要借助WATCH命令的帮助，见如下代码：

WATCH mykey
val = GET mykey
val = val + 1
MULTI
SET mykey $val
EXEC

和此前代码不同的是，新代码在获取mykey的值之前先通过WATCH命令监控了该键，此后又将set命令包围在事务中，这样就可以有效的保证每个连接在执行EXEC之前，如果当前连接获取的mykey的值被其它连接的客户端修改，那么当前连接的EXEC命令将执行失败。这样调用者在判断返回值后就可以获悉val是否被重新设置成功。

14.redis持久化的几种方式

1、快照（snapshots）
缺省情况情况下，Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中，文件名为dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新，就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。

工作原理
　． Redis forks.
　． 子进程开始将数据写到临时RDB文件中。
　． 当子进程完成写RDB文件，用新文件替换老文件。
　． 这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。
2、AOF
快照模式并不十分健壮，当系统停止，或者无意中Redis被kill掉，最后写入Redis的数据就会丢失。这对某些应用也许不是大问题，但对于要求高可靠性的应用来说，Redis就不是一个合适的选择。Append-only文件模式是另一种选择。你可以在配置文件中打开AOF模式。

3、虚拟内存方式

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.

当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库

15.redis的缓存失效策略和主键失效机制

作为缓存系统都要定期清理无效数据，就需要一个主键失效和淘汰策略.

在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。

1、影响生存时间的一些操作

生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆盖原来的数据，也就是说，修改key对应的value和使用另外相同的key和value来覆盖以后，当前数据的生存时间不同。

比如说，对一个 key 执行INCR命令，对一个列表进行LPUSH命令，或者对一个哈希表执行HSET命令，这类操作都不会修改 key 本身的生存时间。另一方面，如果使用RENAME对一个 key 进行改名，那么改名后的 key的生存时间和改名前一样。

RENAME命令的另一种可能是，尝试将一个带生存时间的 key 改名成另一个带生存时间的 another_key ，这时旧的 another_key (以及它的生存时间)会被删除，然后旧的 key 会改名为 another_key ，因此，新的 another_key 的生存时间也和原本的 key 一样。使用PERSIST命令可以在不删除 key 的情况下，移除 key 的生存时间，让 key 重新成为一个persistent key 。

2、如何更新生存时间

可以对一个已经带有生存时间的 key 执行EXPIRE命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。过期时间的精度已经被控制在1ms之内，主键失效的时间复杂度是O（1），EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的当前生存时间。设置成功返回 1；当 key 不存在或者不能为 key 设置生存时间时，返回 0 。

最大缓存配置

在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小

server.maxmemory

默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一定要设置。redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略。

redis 提供 6种数据淘汰策略：

　． 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

　． no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

注意这里的6种机制，volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。

使用策略规则：

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random

三种数据淘汰策略：

ttl和random比较容易理解，实现也会比较简单。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，设计上会对key 按失效时间排序，然后取最先失效的key进行淘汰

16.redis 最适合的场景　　

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

（1）、会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，

他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）、全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4），排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）、发布/订阅

Le dernier (mais non le moindre) est la fonctionnalité de publication/abonnement de Redis. Il existe en effet de nombreux cas d’usage pour la publication/abonnement. J'ai vu des gens l'utiliser dans les connexions de réseaux sociaux, comme déclencheur de scripts basés sur la publication/abonnement, et même pour créer des systèmes de discussion en utilisant la fonctionnalité de publication/abonnement de Redis ! (Non, c'est vrai, vous pouvez le vérifier).

De toutes les fonctionnalités proposées par Redis, j'estime que c'est celle que les gens aiment le moins, même si elle offre aux utilisateurs ce multi-fonction.

Recommandé : Tutoriel d'introduction à Redis

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!