常见 Redis 知识点
1、Redis有哪些基本数据结构?
String、Hash、List、Set、SortedSet
它还有三种特殊的数据结构类型
Geospatial(地理空间,经纬度)、Hyperloglog(基数统计)、Bitmap(位图)
2、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?
如果大量的key过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,Redis可能会出现短暂的卡顿现象。严重的话会出现缓存雪崩,我们一般需要在时间上加一个随机值,使得过期时间分散一些。
3、Redis为什么这么快?
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基于内存存储实现
内存读写是比在磁盘快很多的,Redis基于内存存储实现的数据库,相对于数据存在磁盘的MySQL数据库,省去磁盘I/O的消耗。
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高效的数据结构
Mysql索引为了提高效率,选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构,就是可以让你的应用/程序更快。
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合理的数据编码
Redis 支持多种数据数据类型,每种基本类型,可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构,使用什么样编码,是redis设计者总结优化的结果。
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合理的线程模型
I/O 多路复用
多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求
单线程模型
Redis是单线程模型的,而单线程避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。
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虚拟内存机制
Redis直接自己构建了VM机制 ,不会像一般的系统会调用系统函数处理,会浪费一定的时间去移动和请求。
Redis的虚拟内存机制是啥呢?
虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中,从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离,使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。
4. 什么是缓存穿透、缓存雪崩、缓存击、?
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缓存穿透问题
先来看一个常见的缓存使用方式:读请求来了,先查下缓存,缓存有值命中,就直接返回;缓存没命中,就去查数据库,然后把数据库的值更新到缓存,再返回。
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,进而给数据库带来压力。
通俗点说,读请求访问时,缓存和数据库都没有某个值,这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库,这就是缓存穿透。
2.缓存雪奔问题
**缓存雪奔:**指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,请求都直接访问数据库,引起数据库压力过大甚至 down 机。
- 缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的,对于这个原因,可通过均匀设置过期时间解决,即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值 + 一个较小的随机值,5 小时 +0 到1800 秒酱紫。
- Redis 故障 down 机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造 Redis 高可用集群啦。
3.缓存击穿问题
缓存击穿: 指热点key在某个时间点过期的时候,而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,从而大量的请求打到db。
和缓存雪崩看着有点像,其实它两区别是,缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机,缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。有些文章认为它俩区别,是区别在于击穿针对某一热点key缓存,雪奔则是很多key。
5.Redis 过期策略和内存淘汰策略
定时过期
每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期
只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。
定期过期
每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,key是指向键空间中的某个键的指针,value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。
Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。
- 假设Redis当前存放30万个key,并且都设置了过期时间,如果你每隔100ms就去检查这全部的key,CPU负载会特别高,最后可能会挂掉。
- 因此,redis采取的是定期过期,每隔100ms就随机抽取一定数量的key来检查和删除的。
- 但是呢,最后可能会有很多已经过期的key没被删除。这时候,redis采用惰性删除。在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间并且已经过期了,此时就会删除。
Redis 内存淘汰策略
- volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,从设置了过期时间的key中使用LRU(最近最少使用)算法进行淘汰;
- allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中使用LRU(最近最少使用)算法进行淘汰。
- volatile-lfu:4.0版本新增,当内存不足以容纳新写入数据时,在过期的key中,使用LFU算法进行删除key。
- allkeys-lfu:4.0版本新增,当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中使用LFU算法进行淘汰;
- volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,从设置了过期时间的key中,随机淘汰数据;。
- allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中随机淘汰数据。
- volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的key中,根据过期时间进行淘汰,越早过期的优先被淘汰;
- noeviction:默认策略,当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
6.Redis 的持久化机制有哪些?
RDB:
就是把内存数据以快照的形式保存到磁盘上。
什么是快照?可以这样理解,给当前时刻的数据,拍一张照片,然后保存下来。
RDB持久化,是指在指定的时间间隔内,执行指定次数的写操作,将内存中的数据集快照写入磁盘中,它是Redis默认的持久化方式。执行完操作后,在指定目录下会生成一个dump.rdb
文件,Redis 重启的时候,通过加载dump.rdb
文件来恢复数据。
在 m 秒内数据集存在 n 次修改,自动触发 RDB 机制
RDB 的优点
RDB缺点
- 没办法做到实时持久化/秒级持久化。
- 新老版本存在RDB格式兼容问题
AOF(append only file):
持久化,采用日志的形式来记录每个写操作,追加到文件中,重启时再重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。它主要解决数据持久化的实时性问题。默认是不开启的。
AOF的优点
AOF的缺点
7.怎么实现Redis的高可用?
我们在项目中使用Redis,肯定不会是单点部署Redis服务的。因为,单点部署一旦宕机,就不可用了。为了实现高可用,通常的做法是,将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上,其中一台挂了也可以继续提供服务。 Redis 实现高可用有三种部署模式:主从模式,哨兵模式,集群模式。
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主从模式
主从模式中,Redis部署了多台机器,有主节点,负责读写操作,有从节点,只负责读操作。从节点的数据来自主节点,实现原理就是主从复制机制
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哨兵模式
主从模式中,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址。
哨兵模式,由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统,它可以监视所有的Redis主节点和从节点,并在被监视的主节点进入下线状态时,自动将下线主服务器属下的某个从节点升级为新的主节点。但是呢,一个哨兵进程对Redis节点进行监控,就可能会出现问题(单点问题),因此,可以使用多个哨兵来进行监控Redis节点,并且各个哨兵之间还会进行监控。
简单来说,哨兵模式就三个作用:
- 发送命令,等待Redis服务器(包括主服务器和从服务器)返回监控其运行状态;
- 哨兵监测到主节点宕机,会自动将从节点切换成主节点,然后通过发布订阅模式通知其他的从节点,修改配置文件,让它们切换主机;
- 哨兵之间还会相互监控,从而达到高可用。
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** Cluster集群模式**
哨兵模式基于主从模式,实现读写分离,它还可以自动切换,系统可用性更高。但是它每个节点存储的数据是一样的,浪费内存,并且不好在线扩容。 因此,Cluster集群应运而生,它在Redis3.0加入的,实现了Redis的分布式存储。对数据进行分片,也就是说每台Redis节点上存储不同的内容,来解决在线扩容的问题。并且,它也提供复制和故障转移的功能。
8.Redis 事务机制
Redis通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令集合,来实现事务机制。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
简言之,Redis事务就是顺序性、一次性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。
Redis执行事务的流程如下:
- 开始事务(MULTI)
- 命令入队
- 执行事务(EXEC)、撤销事务(DISCARD )
化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
简言之,Redis事务就是顺序性、一次性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。
Redis执行事务的流程如下:
- 开始事务(MULTI)
- 命令入队
- 执行事务(EXEC)、撤销事务(DISCARD )
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