1、什么是redis

• redis是一個 key-value的 高性能 數(shù)據(jù)庫，是基于內(nèi)存的；

2、redis的特點(diǎn)

• 本身是key-value的
• 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
• 可以選擇性的進(jìn)行持久化
• 性能非常高（每秒10w次讀寫）是已知的性能最高的數(shù)據(jù)庫

3、redis支持的數(shù)據(jù)類型

• string
• list（底層是鏈表）
• set(可以求交集，并集)
• sortset
• hash

4、為什么redis要把數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中

• 為了達(dá)到最快的讀寫
• 雖然在內(nèi)存但是可以異步進(jìn)行數(shù)據(jù)落盤
• 如果不放入內(nèi)存，io 消耗非常大
• 在內(nèi)存越來越便宜的今天，肯定會原理越受歡迎

5、redis 是單進(jìn)程單線程的

• redis利用隊(duì)列技術(shù)將開發(fā)訪問變?yōu)榇性L問，消除了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的串行開銷

6、虛擬內(nèi)存

• 當(dāng)你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因?yàn)檫@樣節(jié)約的內(nèi)存比較大.
  當(dāng)你的key不小時,可以考慮使用一些非常方法將很大的key變成很大的value,比如你可以考慮將key,value組合成一個新的value.
• vm-max-threads這個參數(shù),可以設(shè)置訪問swap文件的線程數(shù),設(shè)置最好不要超過機(jī)器的核數(shù),如果設(shè)置為0,那么所有對swap文件的操作都是串行的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對數(shù)據(jù)完整性有很好的保證.
• 自己測試的時候發(fā)現(xiàn)用虛擬內(nèi)存性能也不錯。如果數(shù)據(jù)量很大，可以考慮分布式或者其他數(shù)據(jù)庫

7、分布式

• redis 支持主從模式，原則：master會將數(shù)據(jù)同步到slave,而slave不會將數(shù)據(jù)同步到master,slave啟動時會連接master來同步數(shù)據(jù)
• 這是一個典型的分離模型，master負(fù)責(zé)插入數(shù)據(jù)，slave 負(fù)責(zé)檢索數(shù)據(jù)，這樣可以提高性能

8、讀寫分離模型

• 為了增加讀取數(shù)據(jù)，可以橫向添加slave節(jié)點(diǎn)
• 為了防止master 的單點(diǎn)故障，集群一般都會采用2臺master ,這樣讀寫都會很快
• 讀寫分離的缺陷是：不管是master還是slave,每個節(jié)點(diǎn)都必須保存完整的數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)的量很大的情況下，集群的擴(kuò)展能力還是受限于每個節(jié)點(diǎn)的儲存能力，而且對于write-intensive 類型的應(yīng)用，讀寫分離架構(gòu)并不合適

9、數(shù)據(jù)分片模型

• 為了解決讀寫分離的缺陷，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分片模型
• 可以講每個幾點(diǎn)看成是獨(dú)立的master,然后根據(jù)業(yè)務(wù)把每個master分成master和多個slave組成的模型

10、redis的回收策略

• volatile-lru：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-ttl：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-random：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
• allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
• allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
• no-enviction（驅(qū)逐）：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)

11、使用redis的好處

• 速度快
• 數(shù)據(jù)類型豐富
• 支持事務(wù)（原子性）
• 豐富的特性（緩存、列表等）

12、redis比memchad有哪些優(yōu)勢

• reidis 數(shù)據(jù)類型豐富，memche 只支持string
• reidis的速度快
• redis 可以進(jìn)行持久化
• redis的value 最大可以1G memche最大1M

13、redis的常見性能問題和解決方案

• Master最好不要做任何持久化工作，如RDB內(nèi)存快照和AOF日志文件
• 如果數(shù)據(jù)比較重要，某個Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略設(shè)置為每秒同步一次
• 為了主從復(fù)制的速度和連接的穩(wěn)定性，Master和Slave最好在同一個局域網(wǎng)內(nèi)
• 盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫
• 主從復(fù)制不要用圖狀結(jié)構(gòu)，用單向鏈表結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
  這樣的結(jié)構(gòu)方便解決單點(diǎn)故障問題，實(shí)現(xiàn)Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。

14、mysql有2000w數(shù)據(jù)，redis中只有20w的數(shù)據(jù)，如何保證redis中的數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

相關(guān)知識：redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候，就會施行數(shù)據(jù)淘汰策略。redis 提供 6種數(shù)據(jù)淘汰策略：

• 參考redis的回收策略

15、memcache與redis的區(qū)別有哪些

• 儲存方式（一個可以持久化，一個不行）
• 數(shù)據(jù)的支持類型（redis豐富）
• 使用底層模型不同
  它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。
  Redis直接自己構(gòu)建了VM 機(jī)制 ，因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話，會浪費(fèi)一定的時間去移動和請求。
• value 的大小不一樣

16、redis常見的想能問題有哪些，如何解決

• Master寫內(nèi)存快照，save命令調(diào)度rdbSave函數(shù)，會阻塞主線程的工作，當(dāng)快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務(wù)，所以Master最好不要寫內(nèi)存快照。
• Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復(fù)速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內(nèi)存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內(nèi)存快照做持久化,如果數(shù)據(jù)比較關(guān)鍵，某個Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略為每秒同步一次。
• Master調(diào)用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內(nèi)存資源，導(dǎo)致服務(wù)load過高，出現(xiàn)短暫服務(wù)暫?，F(xiàn)象。
• Redis主從復(fù)制的性能問題，為了主從復(fù)制的速度和連接的穩(wěn)定性，Slave和Master最好在同一個局域網(wǎng)內(nèi)

17、redis最適合的場景

Redis最適合所有數(shù)據(jù)in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實(shí)際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統(tǒng)意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強(qiáng)版的Memcached，那么何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會得到以下觀點(diǎn)：
Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。
Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。
Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進(jìn)行使用。

• 回話緩存
  最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優(yōu)勢在于：Redis提供持久化。當(dāng)維護(hù)一個不是嚴(yán)格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現(xiàn)在，他們還會這樣嗎？
  幸運(yùn)的是，隨著 Redis 這些年的改進(jìn)，很容易找到怎么恰當(dāng)?shù)氖褂肦edis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業(yè)平臺Magento也提供Redis的插件。
• 全頁緩存
  除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺?；氐揭恢滦詥栴}，即使重啟了Redis實(shí)例，因?yàn)橛写疟P的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進(jìn)，類似PHP本地FPC。
  再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。
  此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。
• 隊(duì)列
  Reids在內(nèi)存存儲引擎領(lǐng)域的一大優(yōu)點(diǎn)是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊(duì)列平臺來使用。Redis作為隊(duì)列使用的操作，就類似于本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。
  如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項(xiàng)目，這些項(xiàng)目的目的就是利用Redis創(chuàng)建非常好的后端工具，以滿足各種隊(duì)列需求。例如，Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。
• 排行榜、計(jì)數(shù)器
  Redis在內(nèi)存中對數(shù)字進(jìn)行遞增或遞減的操作實(shí)現(xiàn)的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執(zhí)行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執(zhí)行即可：
  當(dāng)然，這是假定你是根據(jù)你用戶的分?jǐn)?shù)做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分?jǐn)?shù)，你需要這樣執(zhí)行：
  ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
  Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實(shí)現(xiàn)的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數(shù)據(jù)的，你可以在這里看到。
• 發(fā)布、訂閱
  最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發(fā)布/訂閱功能。發(fā)布/訂閱的使用場景確實(shí)非常多。我已看見人們在社交網(wǎng)絡(luò)連接中使用，還可作為基于發(fā)布/訂閱的腳本觸發(fā)器，甚至用Redis的發(fā)布/訂閱功能來建立聊天系統(tǒng)！（不，這是真的，你可以去核實(shí)）。
  Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為用戶提供如果此多功能

18 進(jìn)階總結(jié)

• 為什么使用redis
  1、高性能
  2、高并發(fā)

• 使用redis有什么缺點(diǎn)
  1、緩存和數(shù)據(jù)庫的雙寫一致性問題
  2、緩存雪崩
  3、緩存擊穿
  4、緩存的并發(fā)競爭

• 單線程redis為什么這么快
  1、單線程避免線程上下文切換
  2、純內(nèi)存操作
  3、采用非阻塞i/o多路復(fù)用機(jī)制

• redis 數(shù)據(jù)類型，以及每種類型的使用場景
  1、string
  單點(diǎn)登錄系統(tǒng)的session保存

2、hash
訂單保存
購物車保存

3、list
偽消息隊(duì)列
并集 交集

4、set
去重

5、sortset
比set多了一個權(quán)重core參數(shù)，多了一個排序

• redis的過期策略以及內(nèi)存淘汰機(jī)制
  1、如果redis只能存5g數(shù)據(jù)，你要寫10g數(shù)據(jù)怎么辦？
  2、如果你設(shè)置了數(shù)據(jù)的過期時間，但是時間到了，內(nèi)存占用率還是很高，原因是什么？

3、內(nèi)存的定時刪除celue
定時刪除
有一個定時器專門復(fù)雜刪除過期的key,但是在大量的并發(fā)時，它是浪費(fèi)資源的，cup應(yīng)該用在key的讀寫上 而不是用在刪除key上

定期刪除+惰性刪除
定期刪除，就是每隔段時間（100ms）就是隨機(jī)抽取過期的key進(jìn)行刪除，這樣造成有一些就不會刪除，這時惰性刪除就排上用場了
惰性刪除是在key被使用的時候 先判斷是否過期，如果過期則刪除，不過期則用
當(dāng)然，定時刪除+惰性刪除也會存沒有被隨機(jī)到也沒訪問的key豈不是一直在？
這時就需要內(nèi)部淘汰機(jī)制
內(nèi)部淘汰機(jī)制
在redis.conf中有一行配置

# maxmemory-policy volatile-lru

#參數(shù)：其他的不說明 這是最常用的
allkeys-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在鍵空間中，移除最近最少使用的 Key。推薦使用，目前項(xiàng)目在用這種

• redis和數(shù)據(jù)庫的雙寫一致性問題
  1、強(qiáng)一致性 就是不用緩存
  2、最終一致性 用緩存，但是從根本上無法避免讀寫一致性問題，只能優(yōu)化，

• 如何應(yīng)對緩存穿透和緩存雪崩的問題
  1、緩存穿透：黑客去請求緩存中不存在的數(shù)據(jù)，則就會出現(xiàn)大量的并發(fā)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫上，從而數(shù)據(jù)庫異常
  解決：
  1、互斥鎖
  2、異步更新策略（其實(shí)就是即使的更新緩存，eg 每次開機(jī)更新緩存）
  3、提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機(jī)制

2、緩存雪崩：緩存同一時間集體大面積失效，這個時候來了一大波請求，結(jié)果都懟到數(shù)據(jù)庫上了，
解決：
1、緩存失效時間加上隨機(jī)數(shù) 避免集體失效
2、使用互斥鎖（是從數(shù)據(jù)庫方面考慮，但是性能降低了）
3、雙緩存（一個有失效時間 一個沒有）

• 如何解決redis的并發(fā)競爭key的問題
  1、事務(wù)（ 不推薦）
  2、不分順序（分布式鎖）
  3、分順序（分布式鎖+時間戳標(biāo)記）

參考文章