Redis 八股文

‌**使用布隆过滤器**‌：布隆过滤器是一种数据结构，利用极小的内存可以判断大量的数据"一定不存在或者可能存在"。通过哈希函数将数据映射到布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回，从而避免对数据库进行无效查询。可以使用bitmap做布隆过滤器。
空缓存处理‌：当数据库中不存在该数据时，将空结果（如null）缓存一段时间，避免缓存被频繁访问而导致数据库压力增大。这种方法可以减少对数据库的直接访问，但需要注意不要无限期地缓存空结果，以免浪费缓存空间。

什么是缓存击穿？怎么解决？

当前key是一个热点key（例如一个秒杀活动），并发量非常大。重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的SQL、多次IO、多个依赖等。在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存，造成后端负载加大，甚至可能会让应用崩溃。

为了解决缓存击穿问题，可以采取以下策略：

‌使用互斥锁 ‌：在获取数据时，使用分布式锁（如‌Redis的分布式锁）来控制同时只有一个请求去后端获取数据，其他请求需要等待锁释放。这样可以防止多个请求同时穿透到后端存储系统。‌
‌设置热点数据永不过期‌：对于一些热点数据，可以将其永不过期，确保即使数据过期后，仍然可以从缓存中获取。‌
‌使用缓存预热‌：在系统启动或低峰时段，预先加载热点数据到缓存中，以减少因缓存过期导致的击穿问题。‌

什么是缓存雪崩？怎么解决？

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力，造成数据库后端故障，从而引起应用服务器雪崩。

解决：

1、避免缓存集中失效，不同的key设置不同的超时时间

2、增加互斥锁，控制数据库请求，重建缓存。

数据库与缓存不一致如何解决

数据库和缓存之间的不一致通常发生在以下几种情况：

缓存更新滞后 ：当数据在数据库中被修改后，如果缓存没有及时更新或清除，则会导致后续请求读取到过期的缓存数据。
并发写操作 ：多个客户端同时对同一数据进行写操作时，可能导致一部分更新丢失或覆盖。
网络延迟 ：在网络不稳定的情况下，更新命令可能未能及时到达目标系统。
故障恢复：系统出现故障后重启，如果没有正确的恢复机制，可能会导致数据状态不一致。

解决策略

参考：缓存不一致问题四种解决方案

‌延迟双删策略‌：先删缓存，再更新数据库，然后经过一段时间后再删除缓存中的数据，以避免因网络延迟等原因造成的不一致问题。
**同步删除：**更新请求进来，我们先更新数据库再删除缓存

基础

redis是怎么删除过期key

Redis 使用两种方式来删除过期的 key：

惰性删除：当 key 过期时，并不立即删除它，而是等到下次访问这个 key 时再检查它的过期时间，如果已经过期则删除它。
定时删除：Redis 默认每 100 毫秒会随机抽查一些设置了过期时间的 key，检查并删除其中已经过期的 key。

这两种方式结合使用，确保过期的 key 最终会被删除，但不会在访问 key 时阻塞当前操作。

缓存是如何淘汰的

Redis缓存淘汰是指当缓存数据超过最大内存限制时，Redis 会根据一定的淘汰策略来删除一些不常用或者不重要的数据，以便为新的数据腾出空间。

Redis 提供了以下几种淘汰策略：

noeviction: 不进行任何淘汰，当内存不足时，会返回错误给客户端。
allkeys-lru: 当内存不足以容纳更多数据时，使用最近最少使用算法（LRU）来淘汰键。
allkeys-random: 随机淘汰键，不考虑使用频率。
volatile-lru: 只对设置了过期时间的键进行LRU淘汰。
volatile-random: 随机淘汰设置了过期时间的键。
volatile-ttl: 淘汰设置了过期时间的键，优先淘汰生存时间（TTL）短的键。

可以通过配置文件或者 CONFIG SET 命令动态设置淘汰策略。

描述一下持久化原理

Redis的持久化主要有两种方式：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

RDB：定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。可以配置定时任务来控制快照的频率。当Redis需要持久化数据时，Redis会fork()一个子进程来处理数据保存工作，父进程继续处理客户端请求。
AOF：每个写命令都通过append()操作保存到文件中。在服务重启时，通过重放这些命令来恢复数据。AOF文件中的命令通常是不可变的，因此可以确保数据的持久性

AOF

系统提供了 fync 和 fdatasync 两个同步函数，它们可以强制让操作系统立即将缓冲区中的数据写入到硬盘，以及三种策略：

always：同步写回，每个写命令执行完立刻同步地将日志写回磁盘。（性能最差，最多丢失一个写指令的数据）

everysec（默认）：每秒执行一次。（是性能和数据安全性的折中方案，最多也就丢一秒的数据）

no：根据操作系统和资源的情况，一定时间执行一次，时间不确定。（性能最好，可能会丢失上次同步AOF文件之后的所有写命令数据）

Redis都有哪些使用场景

缓存 ‌：Redis可以用作应用程序的缓存层，减少对数据库的读取压力，提高数据访问速度。例如，热点数据缓存（如报表、明星出轨等）、对象缓存、全页缓存等‌。
‌会话存储‌：在Web应用中，Redis可以用来存储用户的会话信息，如登录状态、购物车内容等。通过将会话数据存储在Redis中，可以实现无状态的服务器之间共享用户相关的状态数据‌。
‌分布式锁‌：在分布式系统中，Redis可以用于实现分布式锁，确保在多个节点之间共享资源的一致性。通过使用Redis的原子操作命令，如SETNX，可以实现分布式锁的功能‌。
‌排行榜和计数器 ‌：Redis支持原子操作，非常适合实现实时排行榜、点赞数、访问计数等功能。利用Redis的INCR命令，可以轻松实现计数器的功能‌。
‌消息队列‌：Redis可以用作消息队列系统，用于处理异步任务，例如邮件发送、后台任务处理等。通过使用Redis的列表（List）数据结构，可以实现消息的发布和订阅‌。
‌实时分析‌：Redis可以用于实时分析，如用户行为分析、实时统计信息等。利用Redis的高速性能，可以实时处理和分析大量数据‌。
此外，Redis还用于实现全局ID生成、限流、位统计等场景。例如，利用Redis的INCR命令可以实现计数器的功能，用于生成全局唯一的ID；利用限流功能可以控制对资源的访问频率，防止过载；位统计则利用Redis的Bitmap数据结构，以节省空间的方式实现大数据量的统计‌。

Redis数据类型

**string（字符串）:**基本的数据存储单元，可以存储字符串、整数或者浮点数。
**hash（哈希）:**一个键值对集合，可以存储多个字段。
**list（列表）:**一个简单的列表，可以存储一系列的字符串元素。
**set（集合）:**一个无序集合，可以存储不重复的字符串元素。
**zset(sorted set：有序集合):**类似于集合，但是每个元素都有一个分数（score）与之关联。

Redis 有事务吗？

Redis是有事务的，redis中的事务是一组命令的集合，这组命令要么都执行，要不都不执行，

redis事务的实现，需要用到MULTI（事务的开始）和EXEC（事务的结束）命令 ;discard（取消事务）

Redis的事务除了保证所有命令要不全部执行，要不全部不执行外，还能保证一个事务中的命令依次执行而不被其他命令插入。同时，redis的事务是不支持回滚操作 的。若在事务队列中存在命令性错误（类似于java编译性错误），则执行EXEC命令时，所有命令都不会执行

扩展

如何进行缓存预热

1、应用启动时预热

使用启动监听事件实现缓存预热。
使用 @PostConstruct 注解实现缓存预热。
使用 CommandLineRunner 或 ApplicationRunner 实现缓存预热。
通过实现 InitializingBean 接口，并重写 afterPropertiesSet 方法实现缓存预热。

参考：SpringBoot实现缓存预热的几种常用方案

2、定时任务预热

3、‌使用消息队列提高预热效率

Redis怎么实现分布式锁

参考：Redis实现分布式锁的7种方案

1、使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

‌2、使用set 的扩展命令 set id value NX EX 100

NX :表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
EX seconds :设定key的过期时间，时间单位是秒。
PX milliseconds: 设定key的过期时间，单位为毫秒
XX: 仅当key存在时设置值

3、使用Redisson框架

分布式锁容易出现的问题

锁未被释放
B锁被A锁释放了
数据库事务超时
锁过期了，业务还没执行完
Redis主从复制的问题

Redis如何做内存优化？

1、缩短键值的长度

缩短值的长度才是关键，如果值是一个大的业务对象，可以将对象序列化成二进制数组；

首先应该在业务上进行精简，去掉不必要的属性，避免存储一些没用的数据；

其次是序列化的工具选择上，应该选择更高效的序列化工具来降低字节数组大小；

以JAVA为例，内置的序列化方式无论从速度还是压缩比都不尽如人意，这时可以选择更高效的序列化工具，如: protostuff，kryo等
2、共享对象池

对象共享池指Redis内部维护[0-9999]的整数对象池。创建大量的整数类型redisObject存在内存开销，每个redisObject内部结构至少占16字节，甚至超过了整数自身空间消耗。所以Redis内存维护一个[0-9999]的整数对象池，用于节约内存。除了整数值对象，其他类型如list,hash,set,zset内部元素也可以使用整数对象池。因此开发中在满足需求的前提下，尽量使用整数对象以节省内存。

3、字符串优化

4、编码优化

5、控制key的数量

重点

redis****是单线程还是多线程

Redis为什么是单线程的？

什么是缓存穿透？怎么解决