Hello，今天给各位童鞋们分享的是Redis面试题，赶紧拿出小本子记下来吧

RDB和AOF机制

RDB:Redis DataBase

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,实际操作过程是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储.

优点

整个Redis数据库将只包含一个文件dump.rdb,方便持久化
容灾行好,方便备份
性能最大化,fork子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是IO最大化,使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何IO操作,保证了redis的高性能

缺点

数据安全性低,RDB是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间redis发生故障,会发生数据丢失,所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的,因此,如果数据集较大时,可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒,甚至是一秒钟

AOP:Append Only File

以日志的形式记录服务器所处理的每一个写,删除操作,查询操作不会记录,以文本的方式记录,可以打开文件看到详细的操作记录

优点

数据安全,Redis中提供了三种同步策略,即每秒同步,每修改同步和不同步,事实上,每秒同步也是异步完成的,其效率也是非常高的,所差的是一旦系统出现宕机现象,那么一秒钟之内修改的数据将会丢失,而每修改同步,我们可以将其视为同步持久化,即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中
通过append模式写文件,即使中途服务器宕机也不会破坏已经存在的内容,可以通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题
AOF机制的rewrite模式,定期对AOF文件进行重写,以达到压缩的目的

缺点

AOF文件比RDB文件大,且恢复速度慢
数据集大的时候,比rdb启动效率低
运行效率没有RDB高

AOF文件比RDB更新频率高,优先使用AOF还原数据AOF比RDB更安全RDB性能比AOF好如果两个都配了优先加载AOF

Redis的过期键的删除策略

Redis是key-value数据库,我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间.Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了,Redis如何处理

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,极端情况下可能出现大量地过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存

定时过期,定时器–>时间到了就删除

定期过期:每隔一定地时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期地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

Redis线程模型,单线程为什么快

Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器,这个处理器叫做文件事件处理器file event handler.这个文件事件处理器,它是单线程的,所以Redis才叫做单线程的模型,它采用IO多路复用机制来同时监听多个Socket,根据Socket上的事件类型来选择对应的事件处理器来处理这个事件.可以实现高性能的网络通信模型,又可以跟内部其他单线程的模块进行对接,保证了Redis内部的线程模型的简单性

文件事件处理器的结构包含4个部分:多个Socket,IO多路复用程序,文件事件分派器以及事件处理器(命令请求处理器,命令回复处理器,连接应答处理器).

多个Socket可能并发的产生不同的操作,每个操作对应不同的文件事件,但是IO多路复用程序会监听多个Socket,会将Socket放入一个队列中排队,每次从队列中取出一个Socket给事件分派器,事件分派器把Socket给对应的事件处理器

然后一个Socket的事件处理完之后,IO多路复用程序才将队列中的下一个Socket给事件分派器,文件事件分派器会根据每个Socket当前产生的事件,来选择对应的事件处理器来处理

单线程快的原因纯内存操作核心是基于非阻塞的IO多路复用机制单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换带来的性能问题

缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,所以,所有的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间承受大量请求而崩掉(缓存重启)

解决方案

缓存数据过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生

给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存是否失效,如果缓存标记失败,则更新数据缓存

缓存预热(重启)

互斥锁(查数据库对redis加锁)

缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉

解决方案

接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截

从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用).这样可以防止攻击用户用同一个id暴力攻击

采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存事件到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没有读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力.和缓存雪崩不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库

解决方案

设置热点数据永远不过期

加互斥锁

简述redis事务实现

事务开始前可以先watch key

事务开始

MULTI命令的执行,标识着一个事务的开始.MULTI命令会将客户端状态的flags属性中打开REDIS_MULTI标识来完成的

命令入队

当一个客户端切换到事务状态之后,服务器会根据这个客户端发送来的命令来执行不同的操作.如果客户端发送的命令为MULTI,EXEC,DISCARD,WATCH,MULTI四个命令的其中一个,那么服务器立即执行这个命令,否则将命令放入一个事务队列里面,然后向客户端返回QUEUED恢复

如果客户端发送的命令为EXEC,DISCARD,WATCH,MULTI四个命令的其中一个,那么服务器立即执行这个命令

如果客户端发送的是四个命令以外的其他命令,那么服务器并不立即执行这个命令

首先检查此命令的格式是否正确,如果不正确,服务器会在客户端状态(redisClient)的flags属性关闭REDIS_MULTI标识,并且返回错误信息给客户端

如果正确,将这个命令放入一个事务队列里面,然后向客户端返回QUEUED回复

事务队列是按照FIFO的方式保存入队的命令

事务执行

客户端发送EXEC命令,服务器执行EXEC命令逻辑.

如果客户端状态的flags属性不包括REDIS_MULTI标识,或者包含REDIS_DIRTY_CAS或者REDIS_DIRTY_EXEC标识,那么就直接取消事务的执行

否则客户端处于事务状态(flags有REDIS_MULTI标识),服务器会遍历客户端的事务队列,然后执行事务队列中的所有命令,最后将返回结果全部返回给客户端

Redis不支持事务回滚机制,但是它会检查每一个事务中的命令是否错误

Redis事务不支持检查那些程序员自己的逻辑错误,例如对String类型的数据库键执行对HashMap类型的操作

WATCH命令是一个乐观锁,可以为Redis事务提供check-and-set(CAS)行为,可以监控一个或多个键,一旦其中有一个键被修改(或删除),之后的事务就不会执行,监控一直持续到EXEC命令

MULTI命令用于开启一个事务,它总是返回OK.MULTI执行之后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当EXEC命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行

EXEC:执行所有事务块内的命令,返回事务块内所有命令的返回值,按命令执行的先后顺序排列,当操作被打断时,返回空值null

通过调用DISCARD,客户端可以清空事务队列,并放弃执行事务,并且客户端会从事务状态中退出

UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控

redis集群方案

主从

哨兵模式

sentinel,哨兵是redis集群中非常重要的一个组件,主要有以下功能:

集群监控:负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作
消息通知:如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员.
故障转移:如果master node 挂掉了,会自动转移到slave node上
配置中心:如果故障转移发生了,通知client客户端新的master地址

哨兵用于实现redis集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作

故障转移时,判断一个master node是否宕机了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式选举
即使部分哨兵节点挂掉了,哨兵集群还是能正常工作的
哨兵通常需要三个实例,来保证自己的健壮性
哨兵+redis主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证redis集群的高可用性
对于哨兵+redis主从这种复杂的部署架构,尽量在测试环境和生产环境,都进行充足的测试和演练.

Redis Cluster是一种服务端Sharding技术,3.0版本开始正式提供,采用Slot(槽)的概念,一共分成16384个槽,将请求发送到任意节点,接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行

方案说明

通过哈希的方式,将数据分片,每个节点均分存储一定哈希槽(哈希值)区间的数据,默认分配了16384个槽位

每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上

数据写入先写主节点,再同步到从节点(支持配置为阻塞同步)

同一分片多个节点间的数据不保持强一致性

读取数据时,当客户端操作的key没有分配在该节点上时,redis会返回转向指令,指向正确的节点

扩容时需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点

在redis cluster架构下,每个redis要放开两个端口号,比如一个是6379,另外一个就是加10000的端口号,比如16379

16379端口号是用来节点间通信的,也就是cluster bus的通信,用来进行故障检测,配置更新,故障转移授权.cluster bus用了另外一种二进制协议,gossip协议,用于节点间进行高效的数据交换,占用更少的网络带宽和处理时间

优点

无中心架构,支持动态扩容,对业务透明
具备Sentinel监控和自动Failover(故障转移)能力
客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中一个可用节点即可
高性能,客户端直连redis服务,面取了proxy代理的损耗

缺点

运维和复杂,数据库迁移需要人工干预
只能使用0号数据库
不支持批量操作
分布式逻辑和存储模块耦合等

Redis Sharding是Redis Cluster出来之前，业界晋遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据B9key进行散列，通过数，特定的key会映射到特定的Redis节点上。Javaredis客户端驱动jedis,支ßRedisSharding功能，即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPooI

优点

优势在于非常简单，服务端的Redis实例彼此独立，相互无关联，每个Redis实例像单服务器一样运行，非常容易

线性扩展，系统的灵活性很强

缺点

由于sharding处理放到客户端，规模进一步扩大时给运维带来挑战。

客户端sharding不支持动态增删节点。服务Redis实例群拓扑结构有变化时，每个客户端都需要更新调整。思接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化