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    Redis中必须要掌握的20个问题，快来收藏吧！！

    青灯夜游青灯夜游2021-10-19 10:32:29转载102
    本篇文章给大家分享20个必知必会、必须要掌握的Redis问题，希望对大家有所帮助，快来收藏吧！

    Redis是什么？

    Redis（Remote Dictionary Server）是一个使用 C 语言编写的，高性能非关系型的键值对数据库。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向。Redis可以将数据写入磁盘中，保证了数据的安全不丢失，而且Redis的操作是原子性的。【相关推荐：Redis视频教程】

    Redis的优点？

    Redis为什么这么快？

    Redis为何选择单线程？

    Redis应用场景有哪些？

    Memcached和Redis的区别？

    Redis 数据类型有哪些？

    基本数据类型：

    1、String：最常用的一种数据类型，String类型的值可以是字符串、数字或者二进制，但值最大不能超过512MB。

    2、Hash：Hash 是一个键值对集合。

    3、Set：无序去重的集合。Set 提供了交集、并集等方法，对于实现共同好友、共同关注等功能特别方便。

    4、List：有序可重复的集合，底层是依赖双向链表实现的。

    5、SortedSet(ZSet)：有序Set。内部维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。

    特殊的数据类型：

    1、Bitmap：位图，可以认为是一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在 Bitmap 中叫做偏移量。Bitmap的长度与集合中元素个数无关，而是与基数的上限有关。

    2、Hyperloglog。HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，其优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。典型的使用场景是统计独立访客。

    3、Geospatial ：主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，适用场景如定位、附近的人等。

    Redis事务

    事务的原理是将一个事务范围内的若干命令发送给 Redis，然后再让 Redis 依次执行这些命令。

    事务的生命周期：

    r01.png

    一个事务范围内某个命令出错不会影响其他命令的执行，不保证原子性：

    first:0>MULTI
"OK"
first:0>set a 1
"QUEUED"
first:0>set b 2 3 4
"QUEUED"
first:0>set c 6
"QUEUED"
first:0>EXEC
1) "OK"
2) "OK"
3) "OK"
4) "ERR syntax error"
5) "OK"
6) "OK"
7) "OK"

    WATCH命令

    WATCH命令可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改，之后的事务就不会执行（类似于乐观锁）。执行EXEC命令之后，就会自动取消监控。

    first:0>watch name
"OK"
first:0>set name 1
"OK"
first:0>MULTI
"OK"
first:0>set name 2
"QUEUED"
first:0>set gender 1
"QUEUED"
first:0>EXEC
(nil)
first:0>get gender
(nil)

    比如上面的代码中：

    1. watch name开启了对name这个key的监控
    2. 修改name的值
    3. 开启事务a
    4. 在事务a中设置了name和gender的值
    5. 使用EXEC命令进提交事务
    6. 使用命令get gender发现不存在，即事务a没有执行

    使用UNWATCH可以取消WATCH命令对key的监控，所有监控锁将会被取消。

    持久化机制

    持久化就是把内存的数据写到磁盘中，防止服务宕机导致内存数据丢失。

    Redis支持两种方式的持久化，一种是RDB的方式，一种是AOF的方式。前者会根据指定的规则定时将内存中的数据存储在硬盘上，而后者在每次执行完命令后将命令记录下来。一般将两者结合使用。

    RDB方式

    RDB是 Redis 默认的持久化方案。RDB持久化时会将内存中的数据写入到磁盘中，在指定目录下生成一个dump.rdb文件。Redis 重启会加载dump.rdb文件恢复数据。

    bgsave是主流的触发 RDB 持久化的方式，执行过程如下：

    1.png

    Redis启动时会读取RDB快照文件，将数据从硬盘载入内存。通过 RDB 方式的持久化，一旦Redis异常退出，就会丢失最近一次持久化以后更改的数据。

    触发 RDB 持久化的方式：

    1. 手动触发：用户执行SAVE或BGSAVE命令。SAVE命令执行快照的过程会阻塞所有客户端的请求，应避免在生产环境使用此命令。BGSAVE命令可以在后台异步进行快照操作，快照的同时服务器还可以继续响应客户端的请求，因此需要手动执行快照时推荐使用BGSAVE命令。

    2. 被动触发：

      • 根据配置规则进行自动快照，如SAVE 100 10，100秒内至少有10个键被修改则进行快照。
      • 如果从节点执行全量复制操作，主节点会自动执行BGSAVE生成 RDB 文件并发送给从节点。
      • 默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启 AOF 持久化功能则自动执行·BGSAVE·。

    优点：

    缺点：

    AOF方式

    AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，Redis重启时会重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，AOF 是Redis持久化的主流方式。

    默认情况下Redis没有开启AOF方式的持久化，可以通过appendonly参数启用：appendonly yes。开启AOF方式持久化后每执行一条写命令，Redis就会将该命令写进aof_buf缓冲区，AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。

    默认情况下系统每30秒会执行一次同步操作。为了防止缓冲区数据丢失，可以在Redis写入AOF文件后主动要求系统将缓冲区数据同步到硬盘上。可以通过appendfsync参数设置同步的时机。

    appendfsync always //每次写入aof文件都会执行同步，最安全最慢，不建议配置
appendfsync everysec  //既保证性能也保证安全，建议配置
appendfsync no //由操作系统决定何时进行同步操作

    接下来看一下 AOF 持久化执行流程：

    2.png

    优点：

    缺点：

    主从复制

    Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作，当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的，它会接收主数据库同步过来的数据。一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。

    //启动Redis实例作为主数据库
redis-server  
//启动另一个实例作为从数据库
redis-server --port 6380 --slaveof  127.0.0.1 6379   
slaveof 127.0.0.1 6379
//停止接收其他数据库的同步并转化为主数据库
SLAVEOF NO ONE

    主从复制的原理？

    哨兵Sentinel

    主从复制存在不能自动故障转移、达不到高可用的问题。哨兵模式解决了这些问题。通过哨兵机制可以自动切换主从节点。

    客户端连接Redis的时候，先连接哨兵，哨兵会告诉客户端Redis主节点的地址，然后客户端连接上Redis并进行后续的操作。当主节点宕机的时候，哨兵监测到主节点宕机，会重新推选出某个表现良好的从节点成为新的主节点，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，让它们切换主机。

    3.png

    工作原理

    Redis cluster

    哨兵模式解决了主从复制不能自动故障转移、达不到高可用的问题，但还是存在主节点的写能力、容量受限于单机配置的问题。而cluster模式实现了Redis的分布式存储，每个节点存储不同的内容，解决主节点的写能力、容量受限于单机配置的问题。

    Redis cluster集群节点最小配置6个节点以上（3主3从），其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。

    Redis cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0～16383个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。

    4.png

    哈希槽是如何映射到 Redis 实例上的？

    优点：

    缺点：

    过期键的删除策略？

    1、被动删除（惰性）。在访问key时，如果发现key已经过期，那么会将key删除。

    2、主动删除（定期）。定时清理key，每次清理会依次遍历所有DB，从db随机取出20个key，如果过期就删除，如果其中有5个key过期，那么就继续对这个db进行清理，否则开始清理下一个db。

    3、内存不够时清理。Redis有最大内存的限制，通过maxmemory参数可以设置最大内存，当使用的内存超过了设置的最大内存，就要进行内存释放， 在进行内存释放的时候，会按照配置的淘汰策略清理内存。

    内存淘汰策略有哪些？

    当Redis的内存超过最大允许的内存之后，Redis 会触发内存淘汰策略，删除一些不常用的数据，以保证Redis服务器正常运行。

    Redisv4.0前提供 6 种数据淘汰策略：

    Redisv4.0后增加以下两种：

    内存淘汰策略可以通过配置文件来修改，相应的配置项是maxmemory-policy，默认配置是noeviction。

    如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

    1、先删除缓存再更新数据库

    进行更新操作时，先删除缓存，然后更新数据库，后续的请求再次读取时，会从数据库读取后再将新数据更新到缓存。

    存在的问题：删除缓存数据之后，更新数据库完成之前，这个时间段内如果有新的读请求过来，就会从数据库读取旧数据重新写到缓存中，再次造成不一致，并且后续读的都是旧数据。

    2、先更新数据库再删除缓存

    进行更新操作时，先更新MySQL，成功之后，删除缓存，后续读取请求时再将新数据回写缓存。

    存在的问题：更新MySQL和删除缓存这段时间内，请求读取的还是缓存的旧数据，不过等数据库更新完成，就会恢复一致，影响相对比较小。

    3、异步更新缓存

    数据库的更新操作完成后不直接操作缓存，而是把这个操作命令封装成消息扔到消息队列中，然后由Redis自己去消费更新数据，消息队列可以保证数据操作顺序一致性，确保缓存系统的数据正常。

    缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿【详解】Redis缓存击穿、穿透、雪崩概念及解决方案

    缓存穿透

    缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，如果从DB查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到DB去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了。

    布隆过滤器的原理：当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。查询时，将元素通过散列函数映射之后会得到k个点，如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在，直接返回；如果都是1，则查询元素很可能存在，就会去查询Redis和数据库。

    缓存雪崩

    缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重挂掉。

    解决方法：在原有的失效时间基础上增加一个随机值，使得过期时间分散一些。

    缓存击穿

    缓存击穿：大量的请求同时查询一个 key 时，此时这个 key 正好失效了，就会导致大量的请求都落到数据库。缓存击穿是查询缓存中失效的 key，而缓存穿透是查询不存在的 key。

    解决方法：加分布式锁，第一个请求的线程可以拿到锁，拿到锁的线程查询到了数据之后设置缓存，其他的线程获取锁失败会等待50ms然后重新到缓存取数据，这样便可以避免大量的请求落到数据库。

    public String get(String key) {
    String value = redis.get(key);
    if (value == null) { 
        //缓存值过期
        String unique_key = systemId + ":" + key;
        //设置30s的超时
        if (redis.set(unique_key, 1, 'NX', 'PX', 30000) == 1) {  //设置成功
            value = db.get(key);
            redis.set(key, value, expire_secs);
            redis.del(unique_key);
        } else {  
            //其他线程已经到数据库取值并回写到缓存了，可以重试获取缓存值
            sleep(50);
            get(key);  //重试
        }
    } else {
        return value;
    }
}

    pipeline的作用？

    redis客户端执行一条命令分4个过程：发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。使用pipeline可以批量请求，批量返回结果，执行速度比逐条执行要快。

    使用pipeline组装的命令个数不能太多，不然数据量过大，增加客户端的等待时间，还可能造成网络阻塞，可以将大量命令的拆分多个小的pipeline命令完成。

    原生批命令（mset和mget）与pipeline对比：

    LUA脚本

    Redis 通过 LUA 脚本创建具有原子性的命令：当lua脚本命令正在运行的时候，不会有其他脚本或 Redis 命令被执行，实现组合命令的原子操作。

    在Redis中执行Lua脚本有两种方法：eval和evalsha。eval命令使用内置的 Lua 解释器，对 Lua 脚本进行求值。

    //第一个参数是lua脚本，第二个参数是键名参数个数，剩下的是键名参数和附加参数
> eval "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second
1) "key1"
2) "key2"
3) "first"
4) "second"

    lua脚本作用

    1、Lua脚本在Redis中是原子执行的，执行过程中间不会插入其他命令。

    2、Lua脚本可以将多条命令一次性打包，有效地减少网络开销。

    应用场景

    举例：限制接口访问频率。

    在Redis维护一个接口访问次数的键值对，key是接口名称，value是访问次数。每次访问接口时，会执行以下操作：

    private String buildLuaScript() {
    return "local c" +
        "\nc = redis.call('get',KEYS[1])" +
        "\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then" +
        "\nreturn c;" +
        "\nend" +
        "\nc = redis.call('incr',KEYS[1])" +
        "\nif tonumber(c) == 1 then" +
        "\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])" +
        "\nend" +
        "\nreturn c;";
}

String luaScript = buildLuaScript();
RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);
Number count = redisTemplate.execute(redisScript, keys, limit.count(), limit.period());

    PS：这种接口限流的实现方式比较简单，问题也比较多，一般不会使用，接口限流用的比较多的是令牌桶算法和漏桶算法。

    更多编程相关知识，请访问：编程入门！！

    以上就是Redis中必须要掌握的20个问题，快来收藏吧！！的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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