数据库技术 - Redis

前言

共20题。

项目中为什么用Redis？

操作速度快：数据都保存在内存中；
数据类型丰富 ：支持string，list，set，Zset，hash等数据类型；
使用场景丰富 ：缓存，消息队列，按key设置过期时间，过期后自动删除。

Redis的基础数据类型有哪些？

Redis最常见的数据类型有5种，分别是String、List、Hash、Set、ZSet

String：字符串类型，场景：计数、缓存文本内容等；
List：底层是链表，增删容易随机访问困难。场景：消息队列；
Hash ：类似于Java中的HashMap，存储对象。场景：系统中对象数据的存储；
Set：无序集合；
ZSet：有序集合，且集合中每个元素关联一个分数，可以根据分数进行排序。

Redis为什么这么快？

纯内存操作 ：Redis的绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速；
单线程 ：Redis的核心部分是单线程运行的，避免了不必要的上下文切换，也不存在线程切换导致的CPU消耗；
使用I/O多路复用模型 ：利用单个线程来同时监听多个Socket，并在某个Socket可读、可写时得到通知，从而避免无效的等待，充分利用CPU资源。
数据类型 ：redis内置了多种优化过的数据类型（5种基本数据类型+5种复杂数据类型），这些数据类型的性能非常高。

Redis的过期删除策略有哪些？

Redis的过期删除策略有：

惰性删除 ：只会在取出key的时候才对数据进行过期检查，过期了就删除；
定期删除 ：每隔一段时间抽取一批key执行删除过期key操作。

两者相比，定期删除 对内存更加友好，惰性删除 对CPU更加友好。

Redis采用的是定期删除 +惰性/懒汉式删除。

Redis的内存淘汰策略有哪些？

内存淘汰策略指的是：当Redis的内存已经存满，又有新的数据需要保存时的处理方案。

Redis的内存淘汰策略有：

默认策略：直接报错；
随机淘汰策略；
淘汰最少使用策略。

Redis持久化RDB和AOF的区别？

RDB 采用的是定期更新的方式，磁盘上保存的就是Redis的内存快照。文件较小，数据恢复速度较快，但存在丢失数据的风险；
AOF 磁盘保存的是所有执行的指令，在下次Redis重启时，只需要将指令重写一遍即可。相对完整但文件较大，数据恢复的速度较慢。

实践中可以同时开启RDB和AOF持久化机制。Redis重启时先使用AOF日志进行恢复，然后再使用RDB快照进行备份。定期进行RDB快照的备份，以便在需要时进行全量数据的恢复，提高数据的可靠性、恢复能力以及持久化能力。

RDB期间可以同时处理写请求吗？

可以，bgsave快照备份时不耽误写，但save不行。

具体来说，就是Redis在持久化时会产生一个子进程，快照持久化完全交给子进程来处理，父进程继续处理客户端请求；
当主线程执行写指令修改数据的时候，这个数据就会复制一份副本，然后修改副本中的数据，RDB结束后，主进程读取这个副本数据写到RDB文件；
这既保证了快照的完整性，也允许主线程同时对数据进行修改，避免了对正常业务的影响。

Redis集群有哪些方案？

Redis集群主要有三种方案，分别是主从、哨兵和分片集群。

主从集群主要用来解决Redis的并发问题，实现读写分离。一个主节点负责写，多个从节点负责读，主节点的数据会实时同步给从节点；
哨兵集群主要用来解决Redis的高可用问题。哨兵会监控集群中节点状态，并在主节点出现问题时重新选主，但他不保存数据；
分片集群主要用来解决Redis的海量数据存储和高并发写的问题--哈希槽。要求有多个主节点，然后写入的数据会经过计算落到其中一个上。

如何保证Redis数据与MySQL一致？

常见的有三种：

同步双写 ：即在程序更新完MySQL之后后立即同步更新redis；
异步监听 ：即通过Canal监听MySQL的binlog日志变化，然后再通过程序将变化的数据更新数据到 Redis；
MQ异步 ：即程序在更新完MySQL后，发送一条消息到MQ中，然后再通过一个程序监听MQ，获取到消息，然后更新Redis。

什么是缓存预热？

缓存预热指的是：提前将数据放进Redis中--先查Redis再查MySQL，避免高并发访问时，对数据库造成的压力。

缓存预热解决方案主要有下面几个：

数据量不大的时候，工程启动的时候进行加载缓存动作；
数据量大的时候，设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新；
数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

什么是缓存穿透，怎么解决？

缓存穿透指的是：当查询redis中未存在的数据时就会去MySQL中查询，然后大量请求进入MySQL就会导致MySQL承受不了压力而宕机。常用的解决方案有：

对传入参数进行判断是否合法；
对数据库未查询到的id信息也存入redis，这样下次查询就会从redis中获取；
使用布隆过滤器 ：以较小内存为代价的，用于检测大量元素是否存在的算法，核心原理是二进制数组 + 哈希运算，可以通过Redisson、Guava、Hutool来实现。

什么是缓存击穿，怎么解决？

缓存击穿指的是：当redis中一个热点数据的过期时间到了，然后还有大量请求来访问这个热点数据，但redis已经对该数据做了过期处理，这个时候就会访问MySQL当大量请求进入MySQL，就会导致MySQL承受不了压力而宕机。

常用的解决方案有：

不对热点数据设置过期时间；
布隆过滤器。

什么是缓存雪崩，怎么解决？

当redis中的大量数据都是同一过期时间，当这些数据同时过期，这时候然后大量请求过来在redis中没有拿到数据，这些请求就会去MySQL中获取数据，导致MySQL承受不了压力而宕机。

解决方案：给这些数据设置随机过期时间或者不进行过期处理。

用过Redis的事务吗？

没有用过，他本身没有事务概念但一些命令组合起来可以起到事务的效果。

什么类型的数据适合往redis里放？

热点数据：也即需频繁访问的数据；
会话数据：存储用户会话信息如登录状态；
消息队列：存储消息队列中的消息。

redis除了5种基本数据类型，还有哪些类型？

除了5种基本数据类型，redis还有5种特殊数据类型：

GEO地理位置类型，用于存储地理位置信息并进行相关操作，如添加地理位置的坐标、获取地理位置的坐标、计算两个位置之间的距离等。
‌‌HyperLogLog‌类型 用于基数统计，基数指的是去重后元素出现的个数，HyperLogLog类型的优点在于输入元素的数量或体积很大时，计算基数所需的空间总是固定且很小；
‌‌Bitmap‌ ：位图，是由0和1状态表示的二进制位的bit数组，用于处理大量数据的布尔值状态。可以用作布隆过滤器的数据类型。
‌‌bitfield类型：可以一次性对多个比特域进行操作。
Stream类型 ：Stream类型是redis5.0新增加的数据结构，主要用于消息队列。Stream类型提供了消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每个客户端的访问位置，保证消息不丢失。

你们的redis是什么版本？

实际开发常用版本7。

布隆过滤器会不会出现判断不准确的情况？

布隆过滤器可能会误判，原因在于它使用了哈希算法，Hash算法存在着一定的碰撞几率。Hash碰撞的含义是不同的输入值经过hash得到相同的hash结果。

当一个不存在于redis的数据经过布隆过滤器时，先根据哈希算法计算出其在数组上的位置，此时该哈希槽可能因为其他数据计算出相同位置，该位置数据状态已经变成1（1表示数据存在，0表示数据不存在），因此布隆过滤器认为该数据存在，这就产生了误判。

但是，如果布隆过滤器判断这个元素不在redis时，它就一定不在redis中，因此非常适合解决缓存穿透的问题。

关于io多路复用，redis在windows和linux上的性能表现会不会不同？

redis在linux上的性能表现高于windows，主要的区别是操作系统内核的不同。

redis在linux上通过单线程epoll非阻塞同步模型 + 自己开发的一个事件框架实现了io多路复用模型，windows上则没有epoll。

为什么使用redis存储消息队列的消息？

因为redis直接操作内存非常快速，且可以设置key的过期时间，还有专门存储消息队列的数据类型Stream，Stream类型能够实现消息的持久化和主备复制，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每个客户端的访问位置，保证消息不丢失