List列表类型,常见的使用场景有实现简单的消息队列,存储某项列表的数据.
hash哈希类型,常见的使用场景有存储 Session 信息、存储商品的购物车，购物车非常适合用哈希字典表示，使用人员唯一编号作为字典的 key，value 值可以存储商品的 id 和数量等信息、存储详情页信息
Set集合类型,是一个无效且唯一的键值集合,它的使用场景有用户的关注功能,可以用集合存储,保证用户信息不重复.
Sorted Set集合类型,是一个有序且唯一的键值集合,常见的使用场景有用来存储排名信息,关注列表功能.

Redis有序列表的实现

有序列表是有ziplist压缩列表和skiplist跳跃表实现的.

压缩列表是字节数组实现的,是redis为了节省内存而设计的一种线性的数据结构,可以包含多个元素,每一个元素可以是一个字节数组或者整数.
跳跃表是一种有序的数据结构,它是通过在每个节点中维持指向多个节点的地址,从而能够快速的访问节点的目的.

注意:当数据比较少时,就使用压缩列表来存储,反之当数据比较多,就使用压缩列表来存储.使用压缩列表必须满足以下两个条件:

有序集合的元素个数要小于128个
有序集合中存储的每个元素成员长度必须小于64字节.

如果不满足上述的任意一个条件,就会使用跳跃表存储.

跳跃表的执行流程

跳跃表的底层使用多个链表实现的.

使用跳跃表的时候,查询效率就会很高.

跳跃表的查询:

我们以上述图中查询32为例:

先是从最上面的第2层链表开始找,1比32小,向后移动一位,7比32小,继续向后移动一位,发现为空,就以7为目标,移动到下一层第1层进行查找,18比32小,就继续向后移动一位,发现是77比32大,就会以18为目标,移动到下一层进行查询,再第0层对比18后面的数据,就找到了32.

从上面的流程可以看出,跳跃表的查询是先从最上面的一层开始查找,如果本层节点的值大于要查询节点的值,或者本层的节点为null之后,就会以上一个节点为目标,移动到下一层进行并循环的进行查询,直到知道该节点或者为null然后返回.

Redis分布式锁实现

redis天生就支持分布式系统,所以在redis里面加的锁就是分布式锁,所谓的分布式锁在redis这里是一个逻辑概念.

使用命令 setnx [key value] 加锁执行结果为1表示成功

使用命令 del [key value] 释放锁

通过setnx多客户端1进行加锁

此时再次使用客户端2进行加锁,就会加锁失败.

我在客户端1中进行解锁,客户端2就能加锁成功了.

使用分布式锁存在的问题

产生死锁

会产生死锁:得到锁的线程下线了,锁没有被释放,得到锁的线程就会一只占用锁,导致死锁.

解决方案: 添加超时时间,(模仿MySQL 模式为10s) 使用expire命令.

通过设置超时时间来解决,如果超过超时时间没有释放锁,就会自动释放锁对象,也就不会存在死锁问题了.

锁误删

锁误删问题:某个线程的执行时间大于超时时间,就会产生锁误删问题.

当线程1 获取到lock锁,并设置超时时间为10s,线程2就会自旋等待,但是线程1实际执行需要15s,于是在第10秒的时候,由于超时时间到了,线程1就会把锁释放,线程2就会得到这把锁,当线程1全部15s执行完成之后,就会进行锁的删除操作,由于这会这把锁已经是线程2获取到了,所以线程1就会把线程2的锁删除掉.

解决方案:给锁增加标识,在进行删除的时候,判断这个锁是否属于当前线程,如果是当前线程,则删除,如果不是则不删除.

Redis数据不丢失策略

以为redis的数据是存储在内存中,在内存中的数据断电后就会丢失,而redis使用了持久化技术来解决这个问题.

redis持久化的三种方式:

快照方法(RDB) 将某一个时刻的的内存数据,以二进制的方式写入磁盘
文件追加方式(AOF) 记录所有的操作指令(set del),并于文本的形式追加到文件中,
混合持久化结合了RDB和AOF的优点,在写入时,会把当前的数据以RDB的方式写入,在后续数据中,使用AOF的方式进行写入.

RDB和AOF的区别

RDB和AOF都是Redis持久化的两种策略

RDB

工作原理:记录某一时刻内存的数据,以二进制的方式写入硬盘

优点:

执行效率比较高,因为是二进制的数据,所以在写入硬盘的时候速度比较快.在恢复时,效率也是很高.
文件比较小,占用较小的硬盘空间.

缺点:

由于是记录某一时刻的数据,所以如果在redis快照期间发生了故障,可能会导致这一时刻的数据都丢失.

AOF

工作原理:将redis的日志文件以文本的形式追加到硬盘文件中去,当redis需要重启的时候,通过回放硬盘文件的内容来恢复数据.

优点:

数据完整性比较好.
由于文件是文本文件,所以在查看时会很方便.

缺点:

由于是追加的方式,硬盘文件会随着时间越来越大,当redis需要重启时,就会影响重启的效率.
对硬盘访问比较频繁,需要频繁的写入文件,可能会对硬盘造成压力.

缓存雪崩

短时间内,有大量的缓存同时过期,导致大量的请求全部访问数据库,从而对数据库服务器造成压力,严重情况下导致数据库服务器宕机.

缓存正常的访问:

缓存雪崩之后的访问

解决方案:

加锁排队:可以通过synchronized进行加锁排队,可以起到缓冲作用,防止大量用户同时访问数据库,但缺点就是增加了系统的响应时间.
**随机化缓存的过期时间:**为了避免大量缓存同时过期,可以设置缓存的随机过期时间. 这样就避免了大量的缓存同时过期.
采用二级缓存:除了redis本身,再去设置一个缓存(例如,hash表,),当redis失效后,先去查询二级缓存.

我们主要采用随机化缓存的过期时间

缓存击穿

缓存击穿是指某个热点缓存,在某一时刻真好失效了,然后此时正好有大量的并发请求,此时这些大量的并发请求将会直接访问数据库,会给数据库造成巨大的压力.这种情况就叫做缓存击穿.

解决方案

加锁排队: 类似于缓存雪崩的解决方案,都是在查询数据库时加锁排队，缓冲操作请求以此来减少服务器的运行压力。
设置永不过期:对于某些热点缓存，我们可以设置永不过期，这样就能保证缓存的稳定性，但需要注意在数据更改之后，要及时更新此热点缓存，不然就会造成查询结果的误差。

我们主要采用设置永不过期

缓存穿透

缓存穿透是指在查询数据库和缓存都没有数据,因为数据库没有数据,出于容错考虑,不会将结果保存到redis中,因此每次请求都会查询数据库,这种情况就是缓存穿透.

解决方案:

不管有没有查询到数据库,都将结果保存到redis中.

小结

本文为redis最常见的面试题.

如今我努力奔跑，不过是为了追上那个曾经被寄予厚望的自己.

Redis(详细)

前言

Redis是什么

Redis的主要特点

Redis的使用场景

会话存储

缓存存储

实现分布式锁

Redis为什么这么快

基于内存操作

高效的数据结构

多路I/O复用模型

单线程执行

Redis常见的数据结构

Redis有序列表的实现

跳跃表的执行流程

Redis分布式锁实现

使用分布式锁存在的问题

产生死锁

锁误删

Redis数据不丢失策略

RDB和AOF的区别

RDB

AOF

缓存雪崩

解决方案:

缓存击穿

解决方案

缓存穿透

解决方案:

小结