Redis面试八股

redis - 数据删除策略

定期删除

惰性删除

数据淘汰策略

分布式锁

redisson实现分布式锁，底层是setnx，和lua脚本（保证原子性）。

• 用setnx来保证：如果锁不存在才能获得锁
• 用lua脚本包成多个Redis操作的原子性
• 还要考虑到锁的过期时间，通过看门狗线程（守护线程），判断要不要续约
• 同时还要考虑到redis 节点挂掉的情况，可以采用红锁的方式来向n/2+1个节点申请锁，都请到了才证明加锁成功。这样就算某个Redis节点挂掉了，锁也不能被其他线程获取
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redisson锁 --可重入，基于线程id，同一线程可重入

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redisson锁--主从一致性

• 问题：主redis宕机，从节点来不及同步，新的线程于新的主节点加锁，出翔两把锁
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• 缺点： 实现复杂-性能差-运维复杂。

Redis集群

主从复制

• 主从全量同步：
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• 增量同步（salve重启或后期数据变化）：
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哨兵模式

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• 脑裂问题：由于哨兵（sentinel）与master节点网络通讯或其他原因，导致哨兵检测不到主节点认为主节点挂掉（实际仍在工作），从其他从节点选择新的master(双王)，将老的master降为solve，导致老master中部分新的数据丢失。
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分片集群

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补充

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Redis击穿，雪崩，穿透

击穿

• 问题：某一刻，缓存突然失效，大量请求打到数据库上，(热点Key失效)
• 解决：
  • 延长缓存时间，永不过期
  • 加锁排队。等一个线程放入内容到缓存

雪崩

• 某一刻，大量缓存同时失效,或者缓存服务器挂掉
• 解决
  • 随机过期时间
  • Redis高可用

穿透

• 缓存中没有这个Key,数据库中也没有
• 解决
  • 布隆过滤器
    • 通过bitmap,访问缓存前，先访问布隆过滤器。
  • 参数校验
  • 缓存null对象

连续登录

通过Redis的bitmap实现，二类数据都可以通过bitmap。将登录日期为1未登录为0

如何实现上亿用户实时排行榜

• Zset
  • 分桶，用多个Zset统计不同区间内的顺序

秒杀系统如何设计

• 痛点

  • 瞬时并发量大
  • 库存少，可能有超卖现象

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• 访问层

  • 将商品页静态化，以减轻服务端的压力
  • 秒杀按钮
    • 活动前禁用
    • 点击后禁用
    • 滑动验证码等
    • 排队体验，提升用户体验

• 中间转化层

  • Nginx集群-提前限流
  • 网关集群-限流，熔断
  • 服务集群- mq等削峰填谷

• Redis

  • 提前预热热点信息
  • 通过Lua脚本保证原子性
  • 通过Setnx进行防重

• Mq

  • 异步下单，削峰填谷

• 数据库

  • 读写分离

Redis持久化机制 ------RDB，AOF

• RDB
  • 指定时间间隔里，将数据集快照写入磁盘，通过fork一个子线程，现将数据写入到临时文件，写入成功后，替换之前的文件。在进行二进制压缩。
  • 优点
    • 性能好，通过fork一个子线程来处理，主线程仍在处理命令，不进行任何IO操作。
    • 比AOF启动效率更高，在数据集较大时，RDB 是快照文件
  • 缺点
    • 数据安全性较低，可能会丢失最后一次间隔里的数据，在故障时
    • 数据集叫大时，fork子进程长时间占据CPU可能会导致整个服务停止几百毫秒。因为RDB是通过fork子进程来完成数据持久化工作的。
• AOF
  • 以日志的形式记录Redis的每一个更改命令。
  • 优点
    • 数据安全，三种同步策略：每秒同步，修改同步，不同步。
      • 事实上每秒同步也是异步完成，但也会事故时丢失一秒的数据
    • 通过append写模式，即使服务器中途宕机，也不会破坏已存在的内容，可以通过Redis-check-aof工具，来保证数据一致性问题。
    • AOF的rewrite机制，定时会对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
  • 缺点
    • AOF文件大
    • 数据集大的时候启动效率低
    • 运行效率不如RDB

Redis单线程为什么这么快

• 基于内存
• 单线程没有线程切换的消耗-基于内存，速度很快，所以有这个
• IO多路复用

Redis与MySQL如何保证数据一致性

• 先更新MySQL再更新Redis，可能Redis更新失败，数据不一致
• 先删除Redis，再更新MySQL，再下一次查询到的时候将数据添加到缓存中，在高并发情况下，可能出现数据不一直的问题。
• 延迟双删，先删除Redis缓存，在更新MySQL，延迟几百毫秒再更新reids，只会有几百毫秒的数据不一致

Redis设置Key的过期时间？实现原理

• 方式
  • expire
  • setnx
• 实现原理
  • 定期删除
    • 随机检查一部分Key
  • 惰性删除

布隆过滤器

• 原理：通过位图，将数据进行多次哈希运算，将位图中对应下表改变。
• 优点：
  • 占用内存小
  • 曾查元素时间复杂度为O(k),k为哈希函数个数
  • 数据量大，布隆过滤器可表示为全集
  • 不需要存储元素，适合保密数据
• 缺点
  • 有一定误判率
  • 不能获取元素本身
  • 不能从布隆过滤器里面删除元素

缓存淘汰策略

• LRU:最少使用，根据最后一次使用时间，远的淘汰
• LFU：多少频率使用，使用次数最少的淘汰
• FiFo：先进先出，最早创建的淘汰

Redis数据结构

• String
• set
• sort set
• Hash
• List
• bitmap
• geoHash:坐标
• HyperLogLog:统计不重复数据，用于大数据基数统计
• Streams:内存版的kafka