Redis（面试篇）

Redis是一个使用C语言写成的，开源的高新能key-value非关系缓存数据库。它支持存储的value类型相对跟多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型）。Redis的数据都基于缓存的，所以很快，每秒可以处理超过10万次读写操作，已知性能最快的key-valueDB。Redis也可以实现数据写入磁盘中，保证数据的安全不丢失，而且Redis的操作是原子性的。

Redis有哪些优缺点

优点

读写性能优异，Redis能读的速读是110000次/s，写的速度是81000次/s
支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
数据结构丰富，除了支持string类型的hash，set，zset，list等数据结构。
支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高新能操作和运算上。
Redis不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的ip才能恢复。
主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了胸痛的可能性
Redis较难支持在线扩容，在集群容量达到上线时在线扩容会变很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保足够的空间，这对资源照成很大的浪费。

Redis为什么这么快

完全基于内存，绝大部分请求时存储的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O（1）；
数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中数据结构是专门进行设计的；
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多线程或者多进程的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。
使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
使用底层模型不同，他们之间底层实现方法以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建VM机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

Redis有哪些数据类型

Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求

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| 数据类型 | 可以存储的值 | 操作 | 应用场景 |
| String | 字符串，整数或者浮点数 | 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作对整数和浮点数执行自增或则自减操作 | 做简单的键值对缓存 |
| List | 列表 | 从两端压入或则弹出元素对单个或者多个元素进行修剪，保留一个范围内的元素 | 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表，文章的评论列表之类的数据 |
| Set | 无序集合 | 添加，获取，移除单个元素检查一个元素是否存在于集合中计算交集，并集，差集从集合里面随机获取元素 | 交集，并集，差集的操作，比如交集，可以把来共呢个人的分时列表整一个交集 |
| Hash | 包含键值对的无序散列表 | 添加、获取、移除单个键值对获取所有键值对检查某个键是否存在 | 结构化的数据，比如一个对象 |
| ZSet | 有序集合 | 添加、获取、删除元素根据分值范围或者成员来获取元素计算一个键的排名 | 去重但可以排序，如获取排名前几名的用户 |

Redis的应用场景

计数器：

可以对String进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis这种内存数据的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

缓存：

将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存：

可以使用Redis来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用、高可性以及可伸缩性。

全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外，Redis还提供很简单的FPC平台。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有一个非常好用的插件wp-redis，这个插件能帮助你以最快的速读加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如DNS记录就很适合使用Redis进行存储。查找表和缓存类似，也是利用Redis快速查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因此缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列（发布/订阅功能）

List是一个双向链表，可以通过plush和rpop写入和读取消息。不过最好使用kafka、RabbitMQ等消息中间件。

分布式锁

在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个结点上的进程进行同步。可以使用Redis自带的SETNX命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的RedLock分布式锁实现。

其他

Set可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。

持久化

什么是Redis持久化？持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

什么是事务？

事务时一个单独的隔离操作：事务中所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要时双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行话之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支持线上的一个请求。
还有一种方式及时可能会暂时产生不一致的情况，但是发生的几率特别小，就是先更新数据库然后再删除缓存。

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| 问题场景 | 描述 | 解决 |
| 先写缓存，再写数据库，缓存写成功，数据库写失败 | 缓存写成功，但写数据失败或则响应延迟，则下次读取（并发度）缓存时，就出现脏读 | 这个写缓存的方式，本身就是错误的，需要改为先写数据库，把旧缓存置为失效；读取数据的时候，如果缓存不存在，则读取数据库再写缓存 |
| 先写数据库，再写缓存，数据库写成功，缓存写失败 | 写数据库成功，但写缓存失败，则下次读取（并发读）缓存时，则读不到数据 | 缓存使用时，假如读缓存失败，先读数据库，再回写缓存的方式实现 |
| 需要缓存异步刷新 | 指数据库操作和写缓存不再一个操作步骤中，不如再分布式场景下，无法做到同时写缓存或需要异步刷新（补救措施）时候 | 确定哪些数据适合此场景，根据经验值确定合理的数据不一致时间，用户数据刷新的时间间隔 |

Redis有哪些功能

数据缓存功能
分布式锁的功能
支持数据持久化
支持事务
支持消息队列

什么是缓存穿透？这么解决？

**缓存穿透：**指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，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数据库去查询，造成缓存穿透。

**解决方案：**最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空（不管时数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过5分钟。

Redis支持的数据类型有哪些？

Redis 支持的数据类型：string（字符串）、list（列表）、hash（字典）、set（集合）、zset（有序集合）。

Redis支持的Java客户端有哪些？

支持的Java客户端Redisson、jedis、lettuce

怎么保存缓存和数据库的一致性？

合理设置缓存的过期时间。

新增、更改、删除数据库操作时同时更新Redis，可以使用事务机制来保证数据的一致性。

Redis持久化有几种方式？

Redis持久化有两种方式，或者说有两种策略：

RDB(Redis Database)：指定的时间间隔能对你的数据进快照存储。

AOP(Append Only File)：每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。

RDB

RDB(Redis DataBase)持久化方式：是指用数据集快照的方式半持久化模式记录redis数据库的所有键值对，在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。
优点

1. 只有一个文件dump.rdb方便持久化
2. 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
3. 新能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证redis的高性能，
4. 相对于数据集大时，比AOF的启动效率更高

缺点

1. 数据安全性低。RDB时间隔一段时间进行持久化，如果持久化直接按redis发生故障，会发生数据丢失，所以这种方式更适合要求不严谨的时候

AOF

AOF（Append-only file）持久化方式：是指所有命令行记录以redis命令请求协议的格式完全持久化存储，保存为aof文件。
优点

1. 优点数据安全，aof持久化可以配置appendfsync属性，有always，每经行异常命令操作就记录到aof文件中一次。
2. 通过append模式写文件，即使中途服务器宕机，也可通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题。
3. AOF机制rewrite模式。AOF文件没被rewrite之间（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）

缺点

1. AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。
2. 数据集大的时候，比rdb启动效率低。

Reids怎么实现分布式锁

Redis分布式不能解决超时问题，分布式有一个超时时间，程序的执行如果超出锁的超出时间就会出现问题

一个字符串类型的值能存储最大容量时多少？

512M

Redis主要消耗什么物理资源？

内存