26秋招 Redis 复习笔记

数据类型与数据结构

数据类型：String、List、Hash、Set、Zset、BitMap、HyperLogLog、GEO、Stream。

数据结构：SDS「简单动态字符串」、链表、压缩列表、哈希表、整数集合、跳表、quicklist、listpack。

Redis 如何实现键值对数据库

Redis 的键值对中的 key 就是字符串对象，而 value 可以是字符串对象，也可以是集合数据类型的对象，比如 List 对象、Hash 对象、Set 对象和 Zset 对象。

Redis 使用了一个「哈希表」保存所有键值对，哈希表的最大好处就是可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。哈希表其实就是一个数组，数组中的元素叫做哈希桶。

哈希桶存放的是指向键值对数据的指针（dictEntry*），这样通过指针就能找到键值对数据，又因为键值对的值可以保存字符串对象和集合数据类型的对象，所以键值对的数据结构中并不是直接保存值本身，而是保存了 void * key 和 void * value 指针，分别指向了实际的键对象和值对象。因此即使值是集合数据，也可以通过 void * value 指针找到。

• redisDb 结构，表示 Redis 数据库的结构，结构体里存放了指向了 dict 结构的指针；
• dict 结构，结构体里存放了 2 个哈希表，正常情况下都是用「哈希表1」，「哈希表2」只用于 rehash；
• ditctht 结构，表示哈希表的结构，结构里存放了哈希表数组，数组中的每个元素都是指向一个哈希表节点结构（dictEntry）的指针；
• dictEntry 结构，表示哈希表节点的结构，结构里存放了 void * key 和 void * value 指针， key 指向的是 String 对象，而 value 则可以指向 String 对象，也可以指向集合类型的对象，比如 List 对象、Hash 对象、Set 对象和 Zset 对象。
  • void * key 和 void * value 指针指向的是 Redis 对象，Redis 中的每个对象都由 redisObject 结构表示。redisObject 结构中的成员变量包括：type，标识该对象是什么类型的对象（String 对象、 List 对象、Hash 对象、Set 对象和 Zset 对象）； encoding，标识该对象使用了哪种底层的数据结构； ptr，指向底层数据结构的指针。

数据结构

SDS

C 字符串的缺陷：

• 获取字符串长度的时间复杂度为O(N)；
• 字符串结尾是 ‘\0’ 字符标识，字符串里不能包含 ‘\0’ 字符，因此不能保存二进制数据；
• 字符串操作函数不高效且不安全，有缓冲区溢出的风险，有可能会造成程序运行终止。

Redis 的 SDS 结构在原本字符数组之上，增加了三个元数据：len、alloc、flags，用来解决 C 语言字符串的缺陷。

• len，记录了字符串长度。将获取字符串长度的时间复杂度降低为O(1)；
• alloc，分配给字符数组的空间长度。这样在修改字符串的时候，可以通过 alloc - len 计算出剩余的空间大小，可以用来判断空间是否满足修改需求，如果不满足的话，自动将 SDS 的空间扩展至执行修改所需的大小，然后才执行实际的修改操作，所以使用 SDS 既不需要手动修改 SDS 的空间大小，也不会出现缓冲区溢出；
• flags，用来表示不同类型的 SDS。一共设计了 5 种类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64；
• buf[]，字节数组，用来保存实际数据。不仅可以保存字符串，也可以保存二进制数据。

SDS 相比于 C 字符串的优化：

• O(1) 获取字符串长度：SDS 在获取字符串长度时，直接返回 len 成员变量的值，将时间复杂度降低为O(1)。

• 二进制安全：SDS 不需要用 ‘\0’ 字符来标识字符串结尾，而有专门的 len 成员变量来记录长度，所以可存储包含 ‘\0’ 的数据。但是 SDS 为了兼容部分 C 语言标准库的函数， SDS 字符串结尾还是会加上 “\0” 字符。

• 不会发生缓冲区溢出：Redis 的 SDS 结构里引入了 alloc 和 len 成员变量，这样 SDS API 通过 alloc - len 计算，可以算出剩余可用的空间大小，这样在对字符串做修改操作的时候，就可以由程序内部判断缓冲区大小是否足够用。 当判断出缓冲区大小不够用时，Redis 会自动将扩大 SDS 的空间大小，以满足修改所需的大小。

  • 如果所需的 SDS 长度小于 1 MB，那么最后的扩容是按照翻倍扩容来执行的，即 2 倍的newlen
  • 如果所需的 SDS 长度超过 1 MB，那么最后的扩容长度应该是 newlen + 1MB。
  • 在扩容 SDS 空间之前，SDS API 会优先检查未使用空间是否足够，如果不够的话，API 不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间，还会给 SDS 分配额外的「未使用空间」。 这样的好处是，下次在操作 SDS 时，如果 SDS 空间够的话，API 就会直接使用「未使用空间」，而无须执行内存分配，有效的减少内存分配次数。

• 节省内存空间：

  • Redis 共设计了五种类型的 SDS 来灵活存储不同大小的字符串，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64。这五种类型的区别在于，它们数据结构中的 len 和 alloc 成员变量的数据类型不同。比如：sdshdr16 类型的 len 和 alloc 的数据类型都是 uint16_t，表示字符数组长度和分配空间大小不能超过 2 的 16 次方。 sdshdr32 则都是 uint32_t，表示表示字符数组长度和分配空间大小不能超过 2 的 32 次方。之所以 SDS 设计不同类型的结构体，是为了能灵活保存不同大小的字符串，从而有效节省内存空间。比如，在保存小字符串时，结构头占用空间也比较少。
  • Redis 在编程上还使用了专门的编译优化来节省内存空间，即在 struct 声明了 _attribute_ ((packed)) ，它的作用是：告诉编译器取消结构体在编译过程中的优化对齐，按照实际占用字节数进行对齐。 比如，sdshdr16 类型的 SDS，默认情况下，编译器会按照 2 字节对齐的方式给变量分配内存，这意味着，即使一个变量的大小不到 2 个字节，编译器也会给它分配 2 个字节。

链表

Redis 在 listNode 的基础上封装了 list 作为链表数据结构。 list 结构为链表提供了链表头指针 head、链表尾节点 tail、链表节点数量 len、以及可以自定义实现的 dup、free、match 函数。

Redis 链表的优点：

• listNode 链表节点的结构里带有 prev 和 next 指针，获取某个节点的前置节点或后置节点的时间复杂度只需O(1)，而且这两个指针都可以指向 NULL，所以链表是无环链表；
• list 结构因为提供了表头指针 head 和表尾节点 tail，所以获取链表的表头节点和表尾节点的时间复杂度只需O(1)；
• list 结构因为提供了链表节点数量 len，所以获取链表中的节点数量的时间复杂度只需O(1)；
• listNode 链表节使用 void* 指针保存节点值，并且可以通过 list 结构的 dup、free、match 函数指针为节点设置该节点类型特定的函数，因此链表节点可以保存各种不同类型的值。

Redis 链表的缺点：

• 链表每个节点之间的内存都是不连续的，这意味着无法很好利用 CPU 缓存。能很好利用 CPU 缓存的数据结构就是数组，因为数组的内存是连续的，这样就可以充分利用 CPU 缓存来加速访问；
• 保存一个链表节点的值都需要一个链表节点结构头的分配，内存开销较大。
  • 为了节省空间，Redis 3.0 的 List 对象在数据量比较少的情况下，会采用**「压缩列表」**作为底层数据结构的实现，它的优势是节省内存空间，并且是内存紧凑型的数据结构。 不过，压缩列表存在性能问题，所以 Redis 3.2 设计了新的数据结构 quicklist，并将 List 对象的底层数据结构改由 quicklist 实现。 然后在 Redis 5.0 设计了新的数据结构 listpack，沿用了压缩列表紧凑型的内存布局，最终在最新的 Redis 版本，将 Hash 对象和 Zset 对象的底层数据结构实现之一的压缩列表，替换成由 listpack 实现。

压缩列表

压缩列表被设计成一种内存紧凑型的数据结构，占用一块连续的内存空间，不仅可以利用 CPU 缓存，而且会针对不同长度的数据，进行相应编码，可以有效地节省内存开销。

• 表头字段：zlbytes，记录整个压缩列表占用对内存字节数； zltail，记录压缩列表「尾部」节点距离起始地址由多少字节，也就是列表尾的偏移量； zllen，记录压缩列表包含的节点数量； zlend，标记压缩列表的结束点，固定值 0xFF（十进制255）。
  • 在压缩列表中，如果要查找第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段（zllen）的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，只能逐个查找，复杂度为 O(N) ，因此压缩列表不适合保存过多的元素。
• 压缩列表节点（entry）的构成： prevlen，记录了**「前一个节点」**的长度，目的是为了实现从后向前遍历； encoding，记录了当前节点实际数据的「类型和长度」，类型主要有两种：字符串和整数。 data，记录了当前节点的实际数据，类型和长度都由 encoding 决定；
  • prevlen 属性占用的内存空间大小与前一个节点长度值有关：如果前一个节点的长度小于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值； 如果前一个节点的长度大于等于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 5 字节的空间来保存这个长度值；
  • encoding 属性的空间大小跟数据是字符串还是整数，以及字符串的长度有关：如果当前节点的数据是整数，则 encoding 会使用 1 字节的空间进行编码，encoding 属性的长度为 1 字节。根据 encoding 属性可以确定整数的类型，从而确认整数数据的实际大小；如果当前节点的数据是字符串，根据字符串的长度大小，encoding 会使用 1 字节/2字节/5字节的空间进行编码，encoding 编码的前两个 bit 表示数据的类型，后续的其他 bit 标识字符串数据的实际长度，即 data 的长度。

连锁更新：压缩列表新增或修改某个元素时，如果空间不够，压缩列表占用的内存空间就需要重新分配。当新插入的元素较大时，可能会导致后续元素的 prevlen 占用空间都发生变化，从而引起「连锁更新」问题，导致每个元素的空间都要重新分配，造成访问压缩列表性能的下降。

压缩列表的缺陷：

• 不能保存过多的元素，否则查询效率就会降低；
• 新增或修改某个元素时，压缩列表占用的内存空间需要重新分配，甚至可能引发连锁更新的问题。

因此，Redis 对象（List、Hash、Zset）包含的元素数量较少，或者元素值不大的情况才会使用压缩列表作为底层数据结构。在节点数量不多时，连锁更新造成的性能损失也是可接受的。

哈希表

Redis 采用了「链式哈希」来解决哈希冲突，在不扩容哈希表的前提下，将具有相同哈希值的数据串起来，形成链接起，以便这些数据在表中仍然可以被查询到。

• dictEntry 结构里不仅包含指向键和值的指针，还包含了指向下一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接起来，以此来解决哈希冲突的问题，这就是链式哈希。
• dictEntry 结构里键值对中的值是一个「联合体 v」定义的，因此，键值对中的值可以是一个指向实际值的指针，或者是一个无符号的 64 位整数或有符号的 64 位整数或double 类的值。这么做可以节省内存空间，因为当「值」是整数或浮点数时，就可以将值的数据内嵌在 dictEntry 结构里，无需再用一个指针指向实际的值，从而节省了内存空间。
• 当有两个或以上数量的 key 被分配到了哈希表中同一个哈希桶上时，此时称这些 key 发生了冲突。Redis 中每个哈希表节点都有一个 next 指针，用于指向下一个哈希表节点，因此多个哈希表节点可以用 next 指针构成一个单项链表，被分配到同一个哈希桶上的多个节点可以用这个单项链表连接起来，这样就解决了哈希冲突。
  • 不过，链式哈希的局限性在于，随着链表长度的增加，查询这一位置上的数据耗时就会增加，因为链表查询的时间复杂度是 O(n)。

rehash：rehash，就是对哈希表的大小进行扩展。在实际使用哈希表时，Redis 定义一个 dict 结构体，这个结构体里定义了两个哈希表，第二个哈希表用于 rehash。

• 在正常服务请求阶段，插入的数据，都会写入到「哈希表 1」，此时的「哈希表 2 」 并没有被分配空间。 随着数据逐步增多，触发了 rehash 操作，这个过程分为三步： 给「哈希表 2」 分配空间，一般会比「哈希表 1」 大一倍； 将「哈希表 1 」的数据迁移到「哈希表 2」 中； 迁移完成后，「哈希表 1 」的空间会被释放，并把「哈希表 2」 设置为「哈希表 1」，然后在「哈希表 2」 新创建一个空白的哈希表，为下次 rehash 做准备。
  • 但是，在第二步迁移数据时，如果「哈希表 1 」的数据量非常大，那么在迁移至「哈希表 2 」的时候，因为会涉及大量的数据拷贝，此时可能会对 Redis 造成阻塞，无法服务其他请求。

渐进式 rehash：为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 Redis 性能的情况，所以 Redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。 渐进式 rehash 步骤如下：

• 给「哈希表 2」 分配空间；
• 在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，Redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
• 随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间点会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。
  • 在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。 比如，查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。 另外，在渐进式 rehash 进行期间，新增一个 key-value 时，会被保存到「哈希表 2 」里面，而「哈希表 1」 则不再进行任何添加操作，这样保证了「哈希表 1 」的 key-value 数量只会减少，随着 rehash 操作的完成，最终「哈希表 1 」就会变成空表。

rehash 触发条件：rehash 的触发条件跟**负载因子（load factor）**有关系。 负载因子可以通过下面这个公式计算： 负载因子 = 哈希表已保存节点数量/哈希表大小。触发 rehash 操作的条件，主要有两个：

• 当负载因子大于等于 1 ，并且 Redis 没有在执行 bgsave 命令或者 bgrewiteaof 命令，也就是没有执行 RDB 快照或没有进行 AOF 重写的时候，会进行 rehash 操作。
• 当负载因子大于等于 5 时，说明哈希冲突非常严重，无论有没有在执行 RDB 快照或 AOF 重写，都会强制进行 rehash 操作。

整数集合

整数集合是 Set 对象的底层实现之一。当一个 Set 对象只包含整数值元素，并且元素数量不大时，就会使用整数集这个数据结构作为底层实现。整数集合本质上是一块连续内存空间。整数集合中保存元素的容器是一个 contents 数组，contents 数组的真正类型取决于 intset 结构体里的 encoding 属性的值。

• 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT16，那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int16_t； 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT32，那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int32_t； 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT64，那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int64_t； 不同类型的 contents 数组，意味着数组的大小也会不同。

整数集合的升级：

当有一个新元素加入到整数集合中时，如果新元素的类型（int32_t）比整数集合现有所有元素的类型（int16_t）都要长，整数集合需要先进行升级，也就是按新元素的类型（int32_t）扩展 contents 数组的空间大小，然后才能将新元素加入到整数集合里，当然升级的过程中，也要维持整数集合的有序性。整数集合升级的过程不会重新分配一个新类型的数组，而是在原本的数组上扩展空间，然后再将每个元素按间隔类型大小分割，如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT16，则每个元素的间隔就是 16 位。

• 例子：假设有一个整数集合里有 3 个类型为 int16_t 的元素。 现在，往这个整数集合中加入一个新元素 65535，这个新元素需要用 int32_t 类型来保存，所以整数集合要进行升级操作，首先需要为 contents 数组扩容，在原本空间的大小之上再扩容多 80 位（4x32-3x16=80），这样就能保存下 4 个类型为 int32_t 的元素。 扩容完 contents 数组空间大小后，需要将之前的三个元素转换为 int32_t 类型，并将转换后的元素放置到正确的位上面，并且需要维持底层数组的有序性不变，

• 整数集合升级的好处是节省内存资源。整数集合不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，就会一直保持升级后的状态。

跳表

Redis 只有 Zset 对象的底层实现用到了跳表，跳表的优势是能支持平均 O(logN) 复杂度的节点查找。 Zset 结构体里有两个数据结构：一个是跳表，一个是哈希表。这样的好处是既能进行高效的范围查询，也能进行高效单点查询。 Zset 对象在执行数据插入或是数据更新的过程中，会依次在跳表和哈希表中插入或更新相应的数据，从而保证了跳表和哈希表中记录的信息一致。 Zset 对象能支持范围查询（如 ZRANGEBYSCORE 操作），这是因为它的数据结构设计采用了跳表，而又能以常数复杂度获取元素权重（如 ZSCORE 操作），这是因为它同时采用了哈希表进行索引。

• 为什么说Zset 对象的底层数据结构是「压缩列表」或者「跳表」，而没有说哈希表？因为 Zset 中的哈希表只是用于以常数复杂度获取元素权重，大部分操作都是跳表实现的。

跳表结构设计：一种「多层」的有序链表，当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 O(logN)。

• 跳表结构里包含了： 跳表的头尾节点，便于在O(1)时间复杂度内访问跳表的头节点和尾节点； 跳表的长度，便于在O(1)时间复杂度获取跳表节点的数量； 跳表的最大层数，便于在O(1)时间复杂度获取跳表中层高最大的那个节点的层数量；
• 跳表节点查询过程：
  • 查找一个跳表节点的过程时，跳表会从头节点的最高层开始，逐一遍历每一层。在遍历某一层的跳表节点时，会用跳表节点中的 SDS 类型的元素和元素的权重来进行判断，共有两个判断条件：
  • 如果当前节点的权重「小于」要查找的权重时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
  • 如果当前节点的权重「等于」要查找的权重时，并且当前节点的 SDS 类型数据「小于」要查找的数据时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
  • 如果上面两个条件都不满足，或者下一个节点为空时，跳表就会使用目前遍历到的节点的 level 数组里的下一层指针，然后沿着下一层指针继续查找，这就相当于跳到了下一层接着查找。

跳表节点层数设置 ：跳表的相邻两层的节点数量的比例会影响跳表的查询性能。为了降低查询复杂度，需要维持相邻层结点数间的关系。 跳表的相邻两层的节点数量最理想的比例是 2 : 1 ，此时查找复杂度可以降低到 O(logN)。

Redis 维持相邻两层的节点数量比例为不严格的 2 : 1 的方法：

• 跳表在创建节点时候，会生成范围为[0-1]的一个随机数，如果这个随机数小于 0.25（相当于概率 25%），那么层数就增加 1 层，然后继续生成下一个随机数，直到随机数的结果大于 0.25 结束，最终确定该节点的层数。 这样的做法，相当于每增加一层的概率不超过 25%，层数越高，概率越低，层高最大限制是 64；
• 如果层高最大限制是 64，那么在创建跳表「头节点」的时候，就会直接创建 64 层高的头节点。

为什么用跳表而不用平衡树（如 AVL树、红黑树等）？

• 从内存占用上来比较，跳表比平衡树更灵活一些。平衡树每个节点包含 2 个指针（分别指向左右子树），而跳表每个节点包含的指针数目平均为 1/(1-p)，具体取决于参数 p 的大小。如果像 Redis里的实现一样，取 p=1/4，那么平均每个节点包含 1.33 个指针，比平衡树更有优势。
• 在做范围查找的时候，跳表比平衡树操作要简单。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在跳表上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第 1 层链表进行若干步的遍历就可以实现。
• 从算法实现难度上来比较，跳表比平衡树要简单得多。平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而跳表的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。

quicklist

quicklist 就是「双向链表 + 压缩列表」组合，因为一个 quicklist 就是一个链表，而链表中的每个元素又是一个压缩列表。quicklist 通过控制每个链表节点中的压缩列表的大小或者元素个数，来规避连锁更新的问题。因为压缩列表元素越少或越小，连锁更新带来的影响就越小，从而提供了更好的访问性能。同时，使用压缩列表也可以实现更少的内存占用。

在向 quicklist 添加一个元素的时候，会先检查插入位置的压缩列表是否能容纳该元素，如果能容纳就直接保存到 quicklistNode 结构里的压缩列表，如果不能容纳，才会新建一个新的 quicklistNode 结构。 quicklist 会控制 quicklistNode 结构里的压缩列表的大小或者元素个数，来规避潜在的连锁更新的风险，但是这并没有完全解决连锁更新的问题。

listpack

Redis 5.0 设计一个新的数据结构 listpack，目的是替代压缩列表，它最大特点是 listpack 中每个节点不再包含前一个节点的长度了，压缩列表每个节点正因为需要保存前一个节点的长度字段，就会有连锁更新的隐患。

listpack 采用了压缩列表的很多优秀的设计，比如还是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据，并且为了节省内存的开销，listpack 节点会采用不同的编码方式保存不同大小的数据。

listpack 结构：

• listpack 头包含两个属性，分别记录了 listpack 总字节数和元素数量。listpack 末尾也有个结尾标识。图中的 listpack entry 就是 listpack 的节点。
• 每个 listpack 节点结构如下： 主要包含三个方面内容： encoding，定义该元素的编码类型，会对不同长度的整数和字符串进行编码； data，实际存放的数据； len，encoding+data的总长度；
  • 可以看到，listpack 没有压缩列表中记录前一个节点长度的字段了，listpack 只记录当前节点的长度，当我们向 listpack 加入一个新元素的时候，不会影响其他节点的长度字段的变化，从而避免了压缩列表的连锁更新问题。

压缩列表的entry为什么要保存prevlen呢？listpack改成len之后不会影响功能吗？ 压缩列表的 entry 保存 prevlen 是为了实现节点从后往前遍历，知道前一个节点的长度，就可以计算前一个节点的偏移量。 listpack 一样可以支持从后往前遍历的。详细的算法实现在：https://github.com/antirez/listpack/blob/master/listpack.c 里的lpDecodeBacklen函数，lpDecodeBacklen 函数就可以从当前列表项起始位置的指针开始，向左逐个字节解析，得到前一项的 entry-len 值。

数据类型

数据结构与 Redis 数据类型的对应关系

Redis 常见的五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）及 Zset(sorted set：有序集合)。 这五种数据类型都由多种数据结构实现的，主要是出于时间和空间的考虑，当数据量小的时候使用更简单的数据结构，有利于节省内存，提高性能。

Redis 五种数据类型的应用场景：

• String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享session信息等。

• List 类型的应用场景：消息队列（有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。

• Hash 类型：缓存对象、购物车等。

• Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。

• Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。

Redis 后续版本又支持四种数据类型，它们的应用场景如下：

• BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；

• HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；

• GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；

• Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

针对 Redis 是否适合做消息队列，关键看你的业务场景： 如果你的业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。 如果你的业务有海量消息，消息积压的概率比较大，并且不能接受数据丢失，那么还是得用专业的消息队列中间件。

String

String 是最基本的 key-value 结构，key 是唯一标识，value 是具体的值，value其实不仅是字符串， 也可以是数字（整数或浮点数），value 最多可以容纳的数据长度是 512M。String 类型的底层的数据结构实现主要是 int 和 SDS（简单动态字符串）。

字符串对象的内部编码（encoding）有 3 种 ：int、raw和 embstr：

• 如果一个字符串对象保存的是整数值，并且这个整数值可以用 long 类型来表示，那么字符串对象会将整数值保存在字符串对象结构的 ptr 属性里面（将void*转换成 long），并将字符串对象的编码设置为int。
• 如果字符串对象保存的是一个字符串，并且这个字符申的长度小于等于 32 字节（redis 2.+版本），那么字符串对象将使用一个简单动态字符串（SDS）来保存这个字符串，并将对象的编码设置为embstr， embstr编码是专门用于保存短字符串的一种优化编码方式：
• 如果字符串对象保存的是一个字符串，并且这个字符串的长度大于 32 字节（redis 2.+版本），那么字符串对象将使用一个简单动态字符串（SDS）来保存这个字符串，并将对象的编码设置为raw：
  • 注意，embstr 编码和 raw 编码的边界在 redis 不同版本中是不一样的： redis 2.+ 是 32 字节 redis 3.0-4.0 是 39 字节 redis 5.0 是 44 字节
    

embstr 和 raw 编码都会使用 SDS 来保存值，但不同之处在于embstr会通过一次内存分配函数来分配一块连续的内存空间来保存redisObject 和 SDS，而 raw 编码会通过调用两次内存分配函数来分别分配两块空间来保存 redisObject 和 SDS 。Redis这样做会有很多好处：

• embstr编码将创建字符串对象所需的内存分配次数从 raw 编码的两次降低为一次；
• 释放 embstr编码的字符串对象同样只需要调用一次内存释放函数；
• 因为embstr编码的字符串对象的所有数据都保存在一块连续的内存里面可以更好的利用 CPU 缓存提升性能。
  • 但是 embstr 也有缺点： 如果字符串的长度增加需要重新分配内存时，整个redisObject和sds都需要重新分配空间，所以embstr编码的字符串对象实际上是只读的，redis没有为embstr编码的字符串对象编写任何相应的修改程序。当我们对embstr编码的字符串对象执行任何修改命令（例如append）时，程序会先将对象的编码从embstr转换成raw，然后再执行修改命令。

List

List 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以从头部或尾部向 List 列表添加元素。列表的最大长度为 2^32 - 1，也即每个列表支持超过 40 亿个元素。

List 类型的底层数据结构是由双向链表或压缩列表实现的：

• 如果列表的元素个数小于 512 个（默认值，可由 list-max-ziplist-entries 配置），列表每个元素的值都小于 64 字节（默认值，可由 list-max-ziplist-value 配置），Redis 会使用压缩列表作为 List 类型的底层数据结构；
• 如果列表的元素不满足上面的条件，Redis 会使用双向链表作为 List 类型的底层数据结构；
• 在 Redis 3.2 版本之后，List 数据类型底层数据结构就只由 quicklist 实现了，替代了双向链表和压缩列表。

Hash

Hash 是一个键值对（key - value）集合，其中 value 的形式如： value=[{field1，value1}，…{fieldN，valueN}]。Hash 特别适合用于存储对象。

Hash 类型的底层数据结构是由压缩列表或哈希表实现的：

• 如果哈希类型元素个数小于 512 个（默认值，可由 hash-max-ziplist-entries 配置），所有值小于 64 字节（默认值，可由 hash-max-ziplist-value 配置）的话，Redis 会使用压缩列表作为 Hash 类型的底层数据结构；
• 如果哈希类型元素不满足上面条件，Redis 会使用哈希表作为 Hash 类型的底层数据结构。
• 在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

Set

Set 类型是一个无序并唯一的键值集合，它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。 一个集合最多可以存储 2^32-1 个元素。概念和数学中个的集合基本类似，可以交集，并集，差集等，所以 Set 类型除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集。

Set 类型和 List 类型的区别如下： List 可以存储重复元素，Set 只能存储非重复元素； List 是按照元素的先后顺序存储元素的，而 Set 则是无序方式存储元素的。

Set 类型的底层数据结构是由哈希表或整数集合实现的：

• 如果集合中的元素都是整数且元素个数小于 512 （默认值，set-maxintset-entries配置）个，Redis 会使用整数集合作为 Set 类型的底层数据结构；

• 如果集合中的元素不满足上面条件，则 Redis 使用哈希表作为 Set 类型的底层数据结构。

Zset

Zset 类型（有序集合类型）相比于 Set 类型多了一个排序属性 score（分值），对于有序集合 Zset 来说，每个存储元素相当于有两个值组成的，一个是有序集合的元素值「element」，一个是排序值「score」。 有序集合保留了集合不能有重复成员的特性（分值可以重复），但不同的是，有序集合中的元素可以排序。

Zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：

• 如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用压缩列表作为 Zset 类型的底层数据结构；
• 如果有序集合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构；
• 在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

Bitmap

Bitmap，即位图，是一串连续的二进制数组（0和1），可以通过偏移量（offset）定位元素。BitMap通过最小的单位bit来进行 0|1的设置，表示某个元素的值或者状态，时间复杂度为O(1)。 由于 bit 是计算机中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间，特别适合一些数据量大且使用二值统计的场景。

Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。 String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态，Bitmap 可以被看作是一个 bit 数组。

HyperLogLog

HyperLogLog 是 Redis 2.8.9 新增的数据类型，是一种用于**「统计基数」**的数据集合类型，基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。但要注意，HyperLogLog 是统计规则是基于概率完成的，不是非常准确，标准误算率是 0.81%。 所以，简单来说 HyperLogLog 提供不精确的去重计数。

HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的内存空间总是固定的、并且是很小的。 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 非常节省空间。

GEO

GEO 是 Redis 3.2 新增的数据类型，用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，主要可以应用在基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用中，LBS 应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO 非常适合应用在 LBS 服务的场景中。

GEO 本身并没有设计新的底层数据结构，而是直接使用了 Sorted Set 集合类型。 GEO 类型使用 GeoHash 编码方法实现了经纬度到 Sorted Set 中元素权重分数的转换，这其中的两个关键机制就是「对二维地图做区间划分」和「对区间进行编码」。一组经纬度落在某个区间后，就用区间的编码值来表示，并把编码值作为 Sorted Set 元素的权重分数。 这样一来，我们就可以把经纬度保存到 Sorted Set 中，利用 Sorted Set 提供的“按权重进行有序范围查找”的特性，实现 LBS 服务中频繁使用的**“搜索附近”**的需求。

Stream

Stream 是 Redis 5.0 新增加的数据类型，是 Redis 专门为消息队列设计的数据类型。 在 Redis 5.0 Stream 没推出之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：

• publish - subscribe 模式，不能持久化也无法可靠地保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息；

• List 实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除，而且生产者需要自行实现全局唯一 ID。

基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型，也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加的稳定和可靠。

Stream 消息队列可实现的功能：

• 「消息保序 XADD/XREAD 」：生产者向消息队列插入新消息，插入成功后会返回全局唯一的 ID；消费者通过 XREAD 命令从消息队列中读取消息时，可以指定一个消息 ID，并从这个消息 ID 的下一条消息开始进行读取。
• 「**阻塞读取 ** XREAD」：如果想要实现阻塞读（当没有数据时，阻塞住），可以调用 XRAED 时设定 BLOCK 配置项，实现类似于 BRPOP 的阻塞读取操作。表明 XREAD 在读取最新消息时，如果没有消息到来，XREAD 将阻塞一段时间，然后再返回。
• 「重复消息处理」：Stream 在使用 XADD 命令时，会自动生成全局唯一 ID；
• 「支持消费组形式消费数据」：使用 XGROUP 创建消费组，创建消费组之后，Stream 可以使用 XREADGROUP 命令让消费组内的消费者读取消息。消息队列中的消息一旦被消费组里的一个消费者读取了，就不能再被该消费组内的其他消费者读取，即同一个消费组里的消费者不能消费同一条消息。但是，不同消费组的消费者可以消费同一条消息。
  • 使用消费组的目的是让组内的多个消费者共同分担读取消息，所以，我们通常会让每个消费者读取部分消息，从而实现消息读取负载在多个消费者间是均衡分布的。
• 「消息可靠性」：Streams 会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，直到消费者使用 XACK 命令通知 Streams“消息已经处理完成”。 消费者确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 XACK 命令确认消息已经被消费完成，如果消费者没有成功处理消息，它就不会给 Streams 发送 XACK 命令，消息仍然会留存。此时，消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。

Redis 基于 Stream 消息队列与专业的消息队列有哪些差距？ 一个专业的消息队列，必须要做到两大块： 消息不丢。 消息可堆积。

1、Redis Stream 消息会丢失吗？

使用一个消息队列，其实就分为三大块：生产者、队列中间件、消费者，所以要保证消息就是保证三个环节都不能丢失数据。 Redis Stream 消息队列能不能保证三个环节都不丢失数据？

• Redis 生产者会不会丢消息？生产者会不会丢消息，取决于生产者对于异常情况的处理是否合理。 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 （ MQ 中间件） 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，如果返回异常则进行消息重发，那么这个阶段是不会出现消息丢失的。
• Redis 消费者会不会丢消息？不会，因为 Stream （ MQ 中间件）会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，但是未被确认的消息。消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。等到消费者执行完业务逻辑后，再发送消费确认 XACK 命令，也能保证消息的不丢失。
• Redis 消息中间件会不会丢消息？会，Redis 在以下 2 个场景下，都会导致数据丢失： AOF 持久化配置为每秒写盘，但这个写盘过程是异步的，Redis 宕机时会存在数据丢失的可能，主从复制也是异步的，主从切换时，也存在丢失数据的可能。

可以看到，Redis 在队列中间件环节无法保证消息不丢。像 RabbitMQ 或 Kafka 这类专业的队列中间件，在使用时是部署一个集群，生产者在发布消息时，队列中间件通常会写「多个节点」，也就是有多个副本，这样一来，即便其中一个节点挂了，也能保证集群的数据不丢失。

2、Redis Stream 消息可堆积吗？

Redis 的数据都存储在内存中，这就意味着一旦发生消息积压，则会导致 Redis 的内存持续增长，如果超过机器内存上限，就会面临被 OOM 的风险。 所以 Redis 的 Stream 提供了可以指定队列最大长度的功能，就是为了避免这种情况发生。 当指定队列最大长度时，队列长度超过上限后，旧消息会被删除，只保留固定长度的新消息。这么来看，Stream 在消息积压时，如果指定了最大长度，还是有可能丢失消息的。 但 Kafka、RabbitMQ 专业的消息队列它们的数据都是存储在磁盘上，当消息积压时，无非就是多占用一些磁盘空间。

因此，把 Redis 当作队列来使用时，会面临的 2 个问题： Redis 本身可能会丢数据； 面对消息挤压，内存资源会紧张； 所以，如果业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。 如果业务有海量消息，消息积压的概率比较大，并且不能接受数据丢失，还是需要使用专业的消息队列中间件。

Redis 发布/订阅机制为什么不可以作为消息队列？

发布订阅机制存在以下缺点，都是跟丢失数据有关：

• 发布/订阅机制没有基于任何数据类型实现，所以不具备「数据持久化」的能力，也就是发布/订阅机制的相关操作，不会写入到 RDB 和 AOF 中，当 Redis 宕机重启，发布/订阅机制的数据也会全部丢失。
• 发布订阅模式是“发后既忘”的工作模式，如果有订阅者离线重连之后不能消费之前的历史消息。 当消费端有一定的消息积压时，也就是生产者发送的消息，消费者消费不过来时，如果超过 32M 或者是 60s 内持续保持在 8M 以上，消费端会被强行断开。

所以发布/订阅机制只适合即时通讯的场景，比如构建哨兵集群时采用了发布/订阅机制。

持久化

AOF 日志

AOF (Append Only File) 通过保存写操作命令到 AOF 日志文件是实现持久化「AOF只保存写操作命令，不保存读操作命令」。Redis 中 AOF 持久化功能默认不开启。

Redis 是先执行写操作命令后，才将该命令记录到 AOF 日志里的，这么做有两个好处：

• 第一个好处，避免额外的检查开销。 因为如果先将写操作命令记录到 AOF 日志里，再执行该命令的话，如果当前的命令语法有问题，那么如果不进行命令语法检查，该错误的命令记录到 AOF 日志里后，Redis 在使用日志恢复数据时，就可能会出错。 而如果先执行写操作命令再记录日志的话，只有在该命令执行成功后，才将命令记录到 AOF 日志里，这样就不用额外的检查开销，保证记录在 AOF 日志里的命令都是可执行并且正确的。
• 第二个好处，不会阻塞当前写操作命令的执行，因为当写操作命令执行成功后，才会将命令记录到 AOF 日志。

但是，AOF 持久化功能也存在潜在风险：

• 第一个风险，执行写操作命令和记录日志是两个过程，那当 Redis 在还没来得及将命令写入到硬盘时，服务器发生宕机了，这个数据就会有丢失的风险。

• 第二个风险，前面说道，由于写操作命令执行成功后才记录到 AOF 日志，所以不会阻塞当前写操作命令的执行，但是可能会给「下一个」命令带来阻塞风险。 因为将命令写入到日志的这个操作也是在主进程完成的（执行命令也是在主进程），也就是说这两个操作是同步的。 如果在将日志内容写入到硬盘时，服务器的硬盘的 I/O 压力太大，就会导致写硬盘的速度很慢，进而阻塞住了，也就会导致后续的命令无法执行。

AOF 三种写回策略

Redis 执行完写操作命令后，会将命令追加到 server.aof_buf 缓冲区； 然后通过 write() 系统调用，将 aof_buf 缓冲区的数据写入到 AOF 文件，此时数据并没有写入到硬盘，而是拷贝到了内核缓冲区 page cache，等待内核将数据写入硬盘； 具体内核缓冲区的数据什么时候写入到硬盘，由内核决定。

三种写回磁盘的策略，控制上面说的第三步的过程，也就是写磁盘的时机「控制 fsync() 函数的调用时机」。在 redis.conf 配置文件中的 appendfsync 配置项可以有以下 3 种参数可填：

• Always，这个单词的意思是「总是」，所以它的意思是每次写操作命令执行完后，同步将 AOF 日志数据写回硬盘； 每次写入 AOF 文件数据后，就执行 fsync() 函数。
• Everysec，这个单词的意思是「每秒」，所以它的意思是每次写操作命令执行完后，先将命令写入到 AOF 文件的内核缓冲区，然后每隔一秒将缓冲区里的内容写回到硬盘； 创建一个异步任务来每秒执行 fsync() 函数；
• No，意味着不由 Redis 控制写回硬盘的时机，转交给操作系统控制写回的时机，也就是每次写操作命令执行完后，先将命令写入到 AOF 文件的内核缓冲区，再由操作系统决定何时将缓冲区内容写回硬盘。永不主动执行 fsync() 函数，交给操作系统决定。

3 种写回策略都无法能完美解决「主进程阻塞」和「减少数据丢失」的问题，因为两个问题是对立的，偏向于一边的话，就会要牺牲另外一边，原因如下：

• Always 策略，可以最大程度保证数据不丢失，但是由于它每执行一条写操作命令就同步将 AOF 内容写回硬盘，所以是不可避免会影响主进程的性能；

• No 策略，是交由操作系统来决定何时将 AOF 日志内容写回硬盘，相比于 Always 策略性能较好，但是操作系统写回硬盘的时机是不可预知的，如果 AOF 日志内容没有写回硬盘，一旦服务器宕机，就会丢失不定数量的数据。

• Everysec 策略，是折中的一种方式，避免了 Always 策略的性能开销，也比 No 策略更能避免数据丢失，当然如果上一秒的写操作命令日志没有写回到硬盘，发生了宕机，这一秒内的数据自然也会丢失。

AOF 日志的写回策略应该根据自己的业务场景进行选择： 如果要高性能，就选择 No 策略； 如果要高可靠，就选择 Always 策略； 如果允许数据丢失一点，但又想性能高，就选择 Everysec 策略。

AOF 重写机制

AOF 日志是一个文件，随着执行的写操作命令越来越多，文件会越来越大。 如果当 AOF 日志文件过大就会带来性能问题，比如重启 Redis 后，需要读 AOF 文件的内容以恢复数据，如果文件过大，整个恢复的过程就会很慢。 所以，Redis 为了避免 AOF 文件越写越大，提供了 AOF 重写机制，当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值后，Redis 就会启用 AOF 重写机制，来压缩 AOF 文件。

AOF 重写机制是在重写时，读取当前数据库中的所有键值对，然后将每一个键值对用一条命令记录到「新的 AOF 文件」，等到全部记录完后，就将新的 AOF 文件替换掉现有的 AOF 文件。

重写工作完成后，就会将新的 AOF 文件覆盖现有的 AOF 文件，这就相当于压缩了 AOF 文件，使得 AOF 文件体积变小了。 然后，在通过 AOF 日志恢复数据时，只用执行这条命令，就可以直接完成这个键值对的写入了。 所以，重写机制的妙处在于，尽管某个键值对被多条写命令反复修改，最终也只需要根据这个「键值对」当前的最新状态，然后用一条命令去记录键值对，代替之前记录这个键值对的多条命令，这样就减少了 AOF 文件中的命令数量。最后在重写工作完成后，将新的 AOF 文件覆盖现有的 AOF 文件。

为什么重写 AOF 的时候，不直接复用现有的 AOF 文件，而是先写到新的 AOF 文件再覆盖过去？

因为如果 AOF 重写过程中失败了，现有的 AOF 文件就会造成污染，可能无法用于恢复使用。 所以 AOF 重写过程，先重写到新的 AOF 文件，重写失败的话，就直接删除这个文件就好，不会对现有的 AOF 文件造成影响。

AOF 后台重写

写入 AOF 日志的操作虽然是在主进程完成的，因为它写入的内容不多，所以一般不太影响命令的操作。 但是在触发 AOF 重写时，比如当 AOF 文件大于 64M 时，就会对 AOF 文件进行重写，这时是需要读取所有缓存的键值对数据，并为每个键值对生成一条命令，然后将其写入到新的 AOF 文件，重写完后，就把现在的 AOF 文件替换掉。 这个过程其实是很耗时的，所以重写的操作不能放在主进程里。

所以，Redis 的重写 AOF 过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的，这么做可以达到两个好处：

• 子进程进行 AOF 重写期间，主进程可以继续处理命令请求，从而避免阻塞主进程；

• 子进程带有主进程的数据副本，这里使用子进程而不是线程，因为如果是使用线程，多线程之间会共享内存，那么在修改共享内存数据的时候，需要通过加锁来保证数据的安全，而这样就会降低性能。而使用子进程，创建子进程时，父子进程是共享内存数据的，不过这个共享的内存只能以只读的方式，而当父子进程任意一方修改了该共享内存，就会发生**「写时复制」**，于是父子进程就有了独立的数据副本，就不用加锁来保证数据安全。

子进程怎么实现在后台重写 AOF 文件？

• 主进程在通过 fork 系统调用生成 bgrewriteaof 子进程时，操作系统会把主进程的**「页表」**复制一份给子进程，这个页表记录着虚拟地址和物理地址映射关系，而不会复制物理内存，也就是说，两者的虚拟空间不同，但其对应的物理空间是同一个。 这样一来，子进程就共享了父进程的物理内存数据了，这样能够节约物理内存资源，页表对应的页表项的属性会标记该物理内存的权限为只读。

• 不过，当父进程或者子进程在向这个内存发起写操作时，CPU 就会触发写保护中断，这个写保护中断是由于违反权限导致的，然后操作系统会在「写保护中断处理函数」里进行物理内存的复制，并重新设置其内存映射关系，将父子进程的内存读写权限设置为可读写，最后才会对内存进行写操作，这个过程被称为「写时复制(Copy On Write)」。

• 写时复制顾名思义，在发生写操作的时候，操作系统才会去复制物理内存，这样是为了防止 fork 创建子进程时，由于物理内存数据的复制时间过长而导致父进程长时间阻塞的问题。 当然，操作系统复制父进程页表的时候，父进程也是阻塞中的，不过页表的大小相比实际的物理内存小很多，所以通常复制页表的过程是比较快的。 不过，如果父进程的内存数据非常大，那自然页表也会很大，这时父进程在通过 fork 创建子进程的时候，阻塞的时间也越久。

所以，有两个阶段会导致阻塞父进程：

• 创建子进程的途中，由于要复制父进程的页表等数据结构，阻塞的时间跟页表的大小有关，页表越大，阻塞的时间也越长；

• 创建完子进程后，如果子进程或者父进程修改了共享数据，就会发生写时复制，这期间会拷贝物理内存，如果内存越大，自然阻塞的时间也越长；

触发重写机制后，主进程就会创建重写 AOF 的子进程，此时父子进程共享物理内存，重写子进程只会对这个内存进行只读，重写 AOF 子进程会读取数据库里的所有数据，并逐一把内存数据的键值对转换成一条命令，再将命令记录到重写日志（新的 AOF 文件）。但是仍然存在两个问题：

• 但是子进程重写过程中，主进程依然可以正常处理命令。 如果此时主进程修改了已经存在 key-value，就会发生写时复制，注意这里只会复制主进程修改的物理内存数据，没修改物理内存还是与子进程共享的。 所以如果这个阶段修改的是一个 bigkey，也就是数据量比较大的 key-value 的时候，这时复制的物理内存数据的过程就会比较耗时，有阻塞主进程的风险。

• 还有个问题，重写 AOF 日志过程中，如果主进程修改了已经存在 key-value，此时这个 key-value 数据在子进程的内存数据就跟主进程的内存数据不一致了，这时要怎么办呢？ 为了解决这种数据不一致问题，Redis 设置了一个 AOF 重写缓冲区，这个缓冲区在创建 bgrewriteaof 子进程之后开始使用。 在重写 AOF 期间，当 Redis 执行完一个写命令之后，它会同时将这个写命令写入到 「AOF 缓冲区」和 「AOF 重写缓冲区」。

也就是说，在 bgrewriteaof 子进程执行 AOF 重写期间，主进程需要执行以下三个工作：执行客户端发来的命令； 将执行后的写命令追加到 「AOF 缓冲区」； 将执行后的写命令追加到 「AOF 重写缓冲区」；

当子进程完成 AOF 重写工作（扫描数据库中所有数据，逐一把内存数据的键值对转换成一条命令，再将命令记录到重写日志）后，会向主进程发送一条信号，信号是进程间通讯的一种方式，且是异步的。 主进程收到该信号后，会调用一个信号处理函数，该函数主要做以下工作：

• 将 AOF 重写缓冲区中的所有内容追加到新的 AOF 的文件中，使得新旧两个 AOF 文件所保存的数据库状态一致；
• 新的 AOF 的文件进行改名，覆盖现有的 AOF 文件。

信号函数执行完后，主进程就可以继续像往常一样处理命令了。 在整个 AOF 后台重写过程中，除了发生写时复制会对主进程造成阻塞，还有信号处理函数执行时也会对主进程造成阻塞，在其他时候，AOF 后台重写都不会阻塞主进程。

RDB 快照

RDB 快照记录某一个瞬间的内存数据，记录的是实际数据，而 AOF 文件记录的是命令操作的日志，而不是实际的数据。 因此在 Redis 恢复数据时， RDB 恢复数据的效率会比 AOF 高些，因为直接将 RDB 文件读入内存就可以，不需要像 AOF 那样还需要额外执行操作命令的步骤才能恢复数据。

怎么使用 RDB 快照：

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave，他们的区别就在于是否在「主线程」里执行：

• 执行了 save 命令，就会在主线程生成 RDB 文件，由于和执行操作命令在同一个线程，所以如果写入 RDB 文件的时间太长，会阻塞主线程；

• 执行了 bgsave 命令，会创建一个子进程来生成 RDB 文件，这样可以避免主线程的阻塞；

RDB 文件的加载工作是在服务器启动时自动执行的，Redis 并没有提供专门用于加载 RDB 文件的命令。

Redis 的快照是全量快照，也就是说每次执行快照，都是把内存中的「所有数据」都记录到磁盘中。 因此执行 RDB 快照是一个比较重的操作，如果频率太频繁，可能会对 Redis 性能产生影响。如果频率太低，服务器故障时，丢失的数据会更多。 通常可能设置至少 5 分钟才保存一次快照，这时如果 Redis 出现宕机等情况，则意味着最多可能丢失 5 分钟数据。 这就是 RDB 快照的缺点，在服务器发生故障时，丢失的数据会比 AOF 持久化的方式更多，因为 RDB 快照是全量快照的方式，因此执行的频率不能太频繁，否则会影响 Redis 性能，而 AOF 日志可以以秒级的方式记录操作命令，所以丢失的数据就相对更少。

Redis 怎么实现 RDB 快照：

执行 bgsave 过程中，Redis 依然可以继续处理操作命令的，也就是数据是能被修改的。这一技术是通过「写时复制」实现的，执行 bgsave 命令的时候，会通过 fork() 创建子进程，此时子进程和父进程是共享同一片内存数据的，因为创建子进程的时候，会复制父进程的页表，但是页表指向的物理内存还是一个。 只有在发生修改内存数据的情况时，物理内存才会被复制一份。

RDB 后台写会存在两个问题：

• bgsave 快照过程中，如果主线程修改了共享数据，发生了写时复制后，RDB 快照保存的是原本的内存数据，而主线程刚修改的数据，是没办法在这一时间写入 RDB 文件的，只能交由下一次的 bgsave 快照。 所以 Redis 在使用 bgsave 快照过程中，如果主线程修改了内存数据，不管是否是共享的内存数据，RDB 快照都无法写入主线程刚修改的数据，因为此时主线程（父进程）的内存数据和子进程的内存数据已经分离了，子进程写入到 RDB 文件的内存数据只能是原本的内存数据。 如果系统恰好在 RDB 快照文件创建完毕后崩溃了，那么 Redis 将会丢失主线程在快照期间修改的数据。
• 写时复制的时候可能出现极端的情况。 在 Redis 执行 RDB 持久化期间，刚 fork 时，主进程和子进程共享同一物理内存，但是途中主进程处理了写操作，修改了共享内存，于是当前被修改的数据的物理内存就会被复制一份。 那么极端情况下，如果所有的共享内存都被修改，则此时的内存占用是原先的 2 倍。 所以，针对写操作多的场景，我们要留意下快照过程中内存的变化，防止内存被占满。

混合持久化：Redis 4.0 提出，混合使用 AOF 日志和内存快照，也叫混合持久化。 混合持久化方法不仅有 RDB 恢复速度快和 AOF 丢失数据少的优点。

混合持久化工作在 AOF 日志重写过程。 当开启了混合持久化时，在 AOF 重写日志时，fork 出来的重写子进程会先将与主线程共享的内存数据以 RDB 方式写入到 AOF 文件，然后主线程处理的操作命令会被记录在重写缓冲区里，重写缓冲区里的增量命令会以 AOF 方式写入到 AOF 文件，写入完成后通知主进程将新的含有 RDB 格式和 AOF 格式的 AOF 文件替换旧的的 AOF 文件。

也就是说，使用了混合持久化，AOF 文件的前半部分是 RDB 格式的全量数据，后半部分是 AOF 格式的增量数据。

这样的好处在于，重启 Redis 加载数据的时候，由于前半部分是 RDB 内容，这样加载的时候速度会很快。 加载完 RDB 的内容后，才会加载后半部分的 AOF 内容，这里的内容是 Redis 后台子进程重写 AOF 期间，主线程处理的操作命令，也就是 AOF 缓冲区里的内容，可以使得数据丢失更少。

Redis 大 Key 对持久化的影响

大 Key 对 AOF 日志的影响

• 在使用 Always 策略的时候，主线程在执行完命令后，会把数据写入到 AOF 日志文件，然后会调用 fsync() 函数，将内核缓冲区的数据直接写入到硬盘，等到硬盘写操作完成后，该函数才会返回。 当使用 Always 策略的时候，如果写入是一个大 Key，主线程在执行 fsync() 函数的时候，阻塞的时间会比较久，因为当写入的数据量很大的时候，数据同步到硬盘这个过程是很耗时的。

• 当使用 Everysec 策略的时候，由于是异步执行 fsync() 函数，所以大 Key 持久化的过程（数据同步磁盘）不会影响主线程。

• 当使用 No 策略的时候，由于永不执行 fsync() 函数，所以大 Key 持久化的过程不会影响主线程。

大 Key 对 AOF 重写和 RDB 的影响

• 创建子进程时，需要将父进程的页表完整复制给子进程，大 Key 会导致页表很大，从而复制页表的过程非常耗时，导致在执行 fork 函数时候发生阻塞。而且，fork 函数是由 Redis 主线程调用的，如果 fork 函数发生阻塞，那么意味着就会阻塞 Redis 主线程。由于 Redis 执行命令是在主线程处理的，所以当 Redis 主线程发生阻塞，就无法处理后续客户端发来的命令。

  • 如果 fork 耗时很大，比如超过1秒，则需要做出优化调整： 单个实例的内存占用控制在 10 GB 以下，这样 fork 函数就能很快返回；如果 Redis 只是当作纯缓存使用，不关心 Redis 数据安全性问题，可以考虑关闭 AOF 和 AOF 重写，这样就不会调用 fork 函数了；在主从架构中，要适当调大 repl-backlog-size，避免因为 repl_backlog_buffer 不够大，导致主节点频繁地使用全量同步的方式，全量同步的时候，是会创建 RDB 文件的，也就是会调用 fork 函数。

• 如果创建完子进程后，父进程对共享内存中的大 Key 进行了修改，那么内核就会发生写时复制，会把物理内存复制一份，由于大 Key 占用的物理内存是比较大的，那么在复制物理内存这一过程中，也是比较耗时的，于是父进程（主线程）就会发生阻塞。 所以，有两个阶段会导致阻塞父进程：

  • 创建子进程的途中，由于要复制父进程的页表等数据结构，阻塞的时间跟页表的大小有关，页表越大，阻塞的时间也越长；
  • 创建完子进程后，如果子进程或者父进程修改了共享数据，就会发生写时复制，这期间会拷贝物理内存，如果内存越大，自然阻塞的时间也越长；

• 如果 Linux 开启了内存大页，会影响 Redis 性能。 Linux 内核从 2.6.38 开始支持内存大页机制，该机制支持 2MB 大小的内存页分配，而常规的内存页分配是按 4KB 的粒度来执行的。如果采用了内存大页，那么即使客户端请求只修改 100B 的数据，在发生写时复制后，Redis 也需要拷贝 2MB 的大页。相反，如果是常规内存页机制，只用拷贝 4KB。 两者相比，每次写命令引起的复制内存页单位放大了 512 倍，会拖慢写操作的执行时间，最终导致 Redis 性能变慢。 因此使用 Redis 时，需要关闭内存大页（默认是关闭的）

大 Key 的其它影响

大 key 除了会影响持久化之外，还会有以下的影响：

• 客户端超时阻塞。由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。
• 引发网络阻塞。每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是灾难性的。
• 阻塞工作线程。如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。
• 内存分布不均。集群模型在 slot 分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有大 key 的 Redis 节点占用内存多。

如何避免大 Key

在设计阶段，就把大 key 拆分成一个一个小 key。或者定时检查 Redis 是否存在大 key ，如果该大 key 是可以删除的，不要使用 DEL 命令删除，因为该命令删除过程会阻塞主线程，而是用 unlink 命令（Redis 4.0+）删除大 key，因为该命令的删除过程是异步的，不会阻塞主线程。

过期删除/内存淘汰

过期删除策略

Redis 可以对 key 设置过期时间，因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除，实现这一机制的就是过期键值删除策略。

如何设置过期时间？

四个对 key 设置过期时间的命令：

• expire <key><n>，设置 key 在 n 秒后过期；
• pexpire <key><n>，设置 key 在 n 毫秒后过期；
• expireat <key><n>：设置 key 在某个时间戳（精确到秒）之后过期；
• pexpireat <key> <n>：设置 key 在某个时间戳（精确到毫秒）之后过期。

在设置字符串时，也可以同时对 key 设置过期时间，共有 3 种命令：

• set <key> <value> ex <n> ：设置键值对的时候，同时指定过期时间（精确到秒）；

• set <key> <value> px <n> ：设置键值对的时候，同时指定过期时间（精确到毫秒）；

• setex <key> <n> <valule> ：设置键值对的时候，同时指定过期时间（精确到秒）。

可以使用 TTL <key> 命令，查看某个 key 剩余的存活时间。可以使用 PERSIST <key> 命令取消 key 的过期时间。

如何判定 key 已过期？

每当我们对一个 key 设置了过期时间时，Redis 会把该 key 带上过期时间存储到一个**过期字典「expires dict」**中，也就是说「过期字典」保存了数据库中所有 key 的过期时间。 过期字典存储在 redisDb 结构中：

过期字典的 key 是一个指针，指向某个键对象； 过期字典的 value 是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 的过期时间；字典实际上是哈希表，哈希表的最大好处就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找。当我们查询一个 key 时，Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中： 如果不在，则正常读取键值； 如果存在，则会获取该 key 的过期时间，然后与当前系统时间进行比对，如果比系统时间大，那就没有过期，否则判定该 key 已过期。

有哪些过期删除策略？

• 定时删除：在设置 key 的过期时间时，同时创建一个定时事件，当时间到达时，由事件处理器自动执行 key 的删除操作。

  • 优点：可以保证过期 key 会被尽快删除，也就是内存可以被尽快地释放。因此，定时删除对内存是最友好的。
  • 缺点：在过期 key 比较多的情况下，删除过期 key 会占用相当一部分 CPU 时间，在内存不紧张但 CPU紧张的情况下，将 CPU 时间用于删除和当前任务无关的过期键上，会对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。因此，定时删除策略对 CPU 不友好。

• 惰性删除：不主动删除过期键，每次从数据库访问 key 时，都检测 key 是否过期，如果过期则删除该 key。

  • 优点：只有每次访问时，才会检查 key 是否过期，所以此策略只会使用很少的系统资源，因此，惰性删除对 CPU最友好。
  • 缺点：如果一个 key 已经过期，而这个 key 又仍然保留在数据库中，那么只要这个过期 key 一直没有被访问，它所占用的内存就不会释放，造成了一定的内存空间浪费。所以，惰性删除策略对内存不友好。

• 定期删除：每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。

  • 优点： 通过限制删除操作执行的时长和频率，来减少删除操作对 CPU 的影响，同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。
  • 缺点： 内存清理方面没有定时删除效果好，同时没有惰性删除使用的系统资源少。 难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，定期删除策略变得和定时删除策略一样，对CPU不友好；如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期 key 占用的内存不会及时得到释放。

Redis 采用什么过期删除策略？

Redis 选择**「惰性删除+定期删除」**这两种策略配和使用，以求在合理使用 CPU 时间和避免内存浪费之间取得平衡。

• 惰性删除：Redis 在访问或者修改 key 之前，都会调用 expireIfNeeded 函数对其进行检查，检查 key 是否过期： 如果过期，则删除该 key，至于选择异步删除，还是选择同步删除，根据 lazyfree_lazy_expire 参数配置决定（Redis 4.0版本开始提供参数），然后返回 null 客户端； 如果没有过期，不做任何处理，然后返回正常的键值对给客户端；
• 定期删除：
  • 在 Redis 中，默认每秒进行 10 次过期检查一次数据库，此配置可通过 Redis 的配置文件 redis.conf 进行配置，配置键为 hz 它的默认值是 hz 10。 特别强调下，每次检查数据库并不是遍历过期字典中的所有 key，而是从数据库中随机抽取一定数量的 key 进行过期检查。
  • 定期删除在实现时，随机抽查的数量是写死在代码中的，数值是 20。 也就是说，数据库每轮抽查时，会随机选择 20 个 key 判断是否过期。抽查时，从过期字典中随机抽取 20 个 key； 检查这 20 个 key 是否过期，并删除已过期的 key； 如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 5 个，也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%，则继续重复步骤 1；如果已过期的 key 比例小于 25%，则停止继续删除过期 key，然后等待下一轮再检查。
  • 可以看到，定期删除是一个循环的流程。 Redis 为了保证定期删除不会出现循环过度，导致线程卡死现象，为此增加了定期删除循环流程的时间上限，默认不会超过 25ms。

内存淘汰策略

过期删除策略，是删除已过期的 key，当 Redis 的运行内存已经超过 Redis 设置的最大内存之后，则会使用内存淘汰策略删除符合条件的 key，以此来保障 Redis 高效的运行。

Redis 最大运行内存

在配置文件 redis.conf 中，可以通过参数 maxmemory <bytes> 来设定最大运行内存，只有在 Redis 的运行内存达到了我们设置的最大运行内存，才会触发内存淘汰策略。 不同位数的操作系统，maxmemory 的默认值是不同的：

• 在 64 位操作系统中，maxmemory 的默认值是 0，表示没有内存大小限制，那么不管用户存放多少数据到 Redis 中，Redis 也不会对可用内存进行检查，直到 Redis 实例因内存不足而崩溃也无作为。

• 在 32 位操作系统中，maxmemory 的默认值是 3G，因为 32 位的机器最大只支持 4GB 的内存，而系统本身就需要一定的内存资源来支持运行，所以 32 位操作系统限制最大 3 GB 的可用内存是合理的，这样可以避免因为内存不足而导致 Redis 实例崩溃。

Redis 内存淘汰策略

Redis 内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为**「不进行数据淘汰」和「进行数据淘汰」**两类策略。

• 不进行数据淘汰的策略 noeviction（Redis 3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，这时如果有新的数据写入，会报错通知禁止写入，不淘汰任何数据，但是如果没用数据写入的话，只是单纯的查询或者删除操作的话，还是可以正常工作。

• 进行数据淘汰的策略 针对「进行数据淘汰」这一类策略，又可以细分为**「在设置了过期时间的数据中进行淘汰」和「在所有数据范围内进行淘汰」这**两类策略。

  • 在设置了过期时间的数据中进行淘汰：

    • volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
    • volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值；
    • volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值；
    • volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；

  • 在所有数据范围内进行淘汰：

    • allkeys-random：随机淘汰任意键值；
    • allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
    • allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。

如何查看当前 Redis 使用的内存淘汰策略？ 可以使用 config get maxmemory-policy 命令，来查看当前 Redis 的内存淘汰策略。

设置内存淘汰策略有两种方法：

• 方式一：通过config set maxmemory-policy <策略>命令设置。它的优点是设置之后立即生效，不需要重启 Redis 服务，缺点是重启 Redis 之后，设置就会失效。
• 方式二：通过修改 Redis 配置文件修改，设置maxmemory-policy <策略>，它的优点是重启 Redis 服务后配置不会丢失，缺点是必须重启 Redis 服务，设置才能生效。

LRU 算法和 LFU 算法有什么区别？

传统 LRU 算法的实现基于「链表」，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可，因为链表尾部的元素就代表最久未被使用的元素。

Redis 并没有使用这样的方式实现 LRU 算法，因为传统的 LRU 算法存在两个问题： （1）需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销； （2）当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。

Redis 如何实现 LRU 算法？ Redis 实现的是一种近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在 Redis 的对象结构体中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。 当 Redis 进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。

• 优点： 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用； 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；
• 缺点：无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。
  • 因此，在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 「Least Frequently Used ，最近最不常用」算法来解决这个问题。

什么是 LFU 算法？ LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。 所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题，相比于 LRU 算法也更合理一些。

Redis 如何实现 LFU 算法？ LFU 算法相比于 LRU 算法的实现，多记录了「数据的访问频次」的信息。

Redis 对象头中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。

• 在 LRU 算法中，Redis 对象头的 24 bits 的 lru 字段是用来记录 key 的访问时间戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根据对象头中的 lru 字段记录的值，来比较最后一次 key 的访问时间长，从而淘汰最久未被使用的 key。

• 在 LFU 算法中，Redis对象头的 24 bits 的 lru 字段被分成两段来存储，高 16bit 存储 ldt(Last Decrement Time)，低 8bit 存储 logc(Logistic Counter)。

  • ldt 是用来记录 key 的访问时间戳；
  • logc 是用来记录 key 的访问频次，它的值越小表示使用频率越低，越容易淘汰，每个新加入的 key 的logc 初始值为 5。 注意，logc 并不是单纯的访问次数，而是访问频次（访问频率），因为 logc 会随时间推移而衰减的。
    • 在每次 key 被访问时，会先对 logc 做一个衰减操作，衰减的值跟前后访问时间的差距有关系，如果上一次访问的时间与这一次访问的时间差距很大，那么衰减的值就越大，这样实现的 LFU 算法是根据访问频率来淘汰数据的，而不只是访问次数。访问频率需要考虑 key 的访问是多长时间段内发生的。key 的先前访问距离当前时间越长，那么这个 key 的访问频率相应地也就会降低，这样被淘汰的概率也会更大。
    • 对 logc 做完衰减操作后，就开始对 logc 进行增加操作，增加操作并不是单纯的 + 1，而是根据概率增加，如果 logc 越大的 key，它的 logc 就越难再增加。
    • 所以，Redis 在访问 key 时，对于 logc 是这样变化的： 先按照上次访问距离当前的时长，来对 logc 进行衰减； 然后，再按照一定概率增加 logc 的值。
      • redis.conf 提供了两个配置项，用于调整 LFU 算法从而控制 logc 的增长和衰减： lfu-decay-time 用于调整 logc 的衰减速度，它是一个以分钟为单位的数值，默认值为1，lfu-decay-time 值越大，衰减越慢； lfu-log-factor 用于调整 logc 的增长速度，lfu-log-factor 值越大，logc 增长越慢。

高可用

主从复制

为了避免单点故障，需要将数据备份到其他服务器上，让这些服务器也可以对外提供服务。Redis 提供了主从复制模式来实现了集群服务。主从复制可以保证多台服务器的数据一致性，且主从服务器之间采用的是**「读写分离」**的方式。 主服务器可以进行读写操作，当发生写操作时自动将写操作同步给从服务器，而从服务器一般是只读，并接受主服务器同步过来写操作命令，然后执行这条命令。 也就是说，所有的数据修改只在主服务器上进行，然后将最新的数据同步给从服务器，这样就使得主从服务器的数据是一致的。

主从服务器第一次同步

可以使用 replicaof（Redis 5.0 之前使用 slaveof）命令形成主服务器和从服务器的关系。

比如，有服务器 A 和 服务器 B，当我们在服务器 B 上执行下面这条命令：replicaof <服务器 A 的 IP 地址> <服务器 A 的 Redis 端口号> 后，服务器 B 就会变成服务器 A 的「从服务器」，然后开始与主服务器进行第一次同步。 主从服务器间的第一次同步的过程可分为三个阶段： 第一阶段是建立链接、协商同步； 第二阶段是主服务器同步数据给从服务器； 第三阶段是主服务器发送新写操作命令给从服务器。

1. 建立链接、协商同步 :

执行了 replicaof 命令后，从服务器就会给主服务器发送 psync 命令，表示要进行数据同步。 psync 命令包含两个参数，分别是主服务器的 runID 和复制进度 offset。

• runID，每个 Redis 服务器在启动时都会自动生产一个随机的 ID 来唯一标识自己。当从服务器和主服务器第一次同步时，因为不知道主服务器的 run ID，所以将其设置为 “?”。
• offset，表示复制的进度，第一次同步时，其值为 -1。

主服务器收到 psync 命令后，会用 FULLRESYNC 作为响应命令返回给对方。 并且这个响应命令会带上两个参数：主服务器的 runID 和主服务器目前的复制进度 offset。从服务器收到响应后，会记录这两个值。 FULLRESYNC 响应命令的意图是采用全量复制的方式，也就是主服务器会把所有的数据都同步给从服务器。 所以，第一阶段的工作时为了全量复制做准备。

2. 主服务器同步数据给从服务器：

接着，主服务器会执行 bgsave 命令来生成 RDB 文件，然后把文件发送给从服务器。 从服务器收到 RDB 文件后，会先清空当前的数据，然后载入 RDB 文件。 这里有一点要注意，主服务器生成 RDB 这个过程是不会阻塞主线程的，因为 bgsave 命令是产生了一个子进程来做生成 RDB 文件的工作，是异步工作的，这样 Redis 依然可以正常处理命令。 但是，这期间的写操作命令并没有记录到刚刚生成的 RDB 文件中，这时主从服务器间的数据就不一致了。

为了保证主从服务器的数据一致性，主服务器在下面这三个时间间隙中将收到的写操作命令，写入到 replication buffer 缓冲区里：

• 主服务器生成 RDB 文件期间；
• 主服务器发送 RDB 文件给从服务器期间；
• 「从服务器」加载 RDB 文件期间；

3. 主服务器发送新写操作命令给从服务器：

在主服务器生成的 RDB 文件发送完，从服务器收到 RDB 文件后，丢弃所有旧数据，将 RDB 数据载入到内存。完成 RDB 的载入后，会回复一个确认消息给主服务器。 接着，主服务器将 replication buffer 缓冲区里所记录的写操作命令发送给从服务器，从服务器执行来自主服务器 replication buffer 缓冲区里发来的命令，这时主从服务器的数据就一致了。 至此，主从服务器的第一次同步的工作就完成了。

命令传播

在第一次同步后，主服务器可以通过这个连接继续将写操作命令传播给从服务器，然后从服务器执行该命令，使得与主服务器的数据库状态相同。 而且这个连接是长连接，目的是避免频繁的 TCP 连接和断开带来的性能开销。上面的这个过程被称为基于长连接的命令传播，通过这种方式来保证第一次同步后的主从服务器的数据一致性。

分摊主服务器的压力

主从服务器在第一次数据同步的过程中，主服务器会做两件耗时的操作：生成 RDB 文件和传输 RDB 文件。 主服务器是可以有多个从服务器的，如果从服务器数量非常多，而且都与主服务器进行全量同步的话，就会带来两个问题：

• 由于是通过 bgsave 命令来生成 RDB 文件的，那么主服务器就会忙于使用 fork() 创建子进程，如果主服务器的内存数据非大，在执行 fork() 函数时是会阻塞主线程的，从而使得 Redis 无法正常处理请求；

• 传输 RDB 文件会占用主服务器的网络带宽，会对主服务器响应命令请求产生影响。

为了解决这两个问题，Redis 从服务器可以有自己的从服务器，它不仅可以接收主服务器的同步数据，自己也可以同时作为主服务器的形式将数据同步给从服务器，从而形成多层架构。当我们在「从服务器」上执行replicaof <目标服务器的IP> port，使其作为目标服务器的从服务器，此时如果目标服务器本身也是「从服务器」，那么该目标服务器就会成为代理主服务器的角色，不仅可以接受主服务器同步的数据，也会把数据同步给自己旗下的从服务器，从而减轻主服务器的负担。

通过这种方式，主服务器生成 RDB 和传输 RDB 的压力可以分摊到充当代理角色的从服务器。

增量复制

主从服务器在完成第一次同步后，就会基于长连接进行命令传播。 可是网络很有可能出现波动、延迟、断开，主从服务器之间无法进行命令传播，进一步导致从服务器的数据与主服务器不一致。在网络恢复正常后，为了保持主从服务器的数据一致性，主从服务器之间还要进行一次同步。 在 Redis 2.8 之前，从服务器会和主服务器重新进行一次全量复制，但是这样开销很大。因此，从 Redis 2.8 开始，网络断开又恢复后，主从服务器会采用增量复制的方式继续同步，也就是只会把网络断开期间主服务器接收到的写操作命令，同步给从服务器。

增量复制主要有三个步骤：

• 从服务器在恢复网络后，会发送 psync 命令给主服务器，此时的 psync 命令里的 offset 参数不是 -1；

• 主服务器收到该命令后，用 CONTINUE 响应命令告诉从服务器接下来采用增量复制的方式同步数据；

• 然后主服务将主从服务器断线期间，所执行的写命令发送给从服务器，然后从服务器执行这些命令。

主服务器怎么知道要将哪些增量数据发送给从服务器呢？

• repl_backlog_buffer，是一个「环形」缓冲区，用于主从服务器断连后，从中找到差异的数据；

• replication offset，标记上面那个缓冲区的同步进度，主从服务器都有各自的偏移量，主服务器使用 master_repl_offset 来记录自己「写」到的位置，从服务器使用 slave_repl_offset 来记录自己「读」到的位置。

在主服务器进行命令传播时，不仅会将写命令发送给从服务器，还会将写命令写入到 repl_backlog_buffer 缓冲区里，因此 这个缓冲区里会保存着最近传播的写命令。 网络断开后，当从服务器重新连上主服务器时，从服务器会通过 psync 命令将自己的复制偏移量 slave_repl_offset 发送给主服务器，主服务器根据自己的 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的差距，然后来决定对从服务器执行哪种同步操作：

• 如果判断出从服务器要读取的数据还在 repl_backlog_buffer 缓冲区里，那么主服务器将采用增量同步的方式；

• 如果判断出从服务器要读取的数据已经不在 repl_backlog_buffer 缓冲区里，那么主服务器将采用全量同步的方式。 （缓冲区溢出）

当主服务器在 repl_backlog_buffer 中找到主从服务器差异（增量）的数据后，就会将增量的数据写入到 replication buffer 缓冲区，这个缓冲区缓存将要传播给从服务器的命令。

repl_backlog_buffer 缓行缓冲区的默认大小是 1M，并且由于它是一个环形缓冲区，所以当缓冲区写满后，主服务器继续写入的话，就会覆盖之前的数据。因此，当主服务器的写入速度远超于从服务器的读取速度，缓冲区的数据一下就会被覆盖。 那么在网络恢复时，如果从服务器想读的数据已经被覆盖了，主服务器就会采用全量同步，这个方式比增量同步的性能损耗要大很多。

因此，为了避免在网络恢复时，主服务器频繁地使用全量同步的方式，应该将 repl_backlog_buffer 缓冲区大小尽可能配置的大一些减少出现从服务器要读取的数据被覆盖的概率，从而使得主服务器采用增量同步的方式。

repl_backlog_buffer 缓冲区具体要调整到多大呢？

repl_backlog_buffer 最小的大小可以根据这个公式估算：second * write_size_per_second。second 为从服务器断线后重新连接上主服务器所需的平均 时间(以秒计算)。 write_size_per_second 则是主服务器平均每秒产生的写命令数据量大小。

哨兵

为什么要有哨兵

Redis 主从架构中，由于主从模式是读写分离的，如果主节点（master）挂了，将没有主节点来服务客户端的写操作请求，也没有主节点给从节点（slave）进行数据同步。此时如果要恢复服务，需要人工介入，选择将一个「从节点」切换为「主节点」，然后让其他从节点指向新的主节点，同时还需要通知上游那些连接 Redis 主节点的客户端，将其配置中的主节点 IP 地址更新为「新主节点」的 IP 地址。

Redis 2.8 以后提供的哨兵（Sentinel）机制，它的作用是实现自动的主从节点故障转移。它会监测主节点是否存活，如果发现主节点挂了，它就会选举一个从节点切换为主节点，并且把新主节点的相关信息通知给其它从节点和客户端。

哨兵如何运行

哨兵其实是一个运行在特殊模式下的 Redis 进程，所以它也是一个节点。从“哨兵”这个名字也可以看得出来，它相当于是“观察者节点”，观察的对象是主从节点。 在它观察到有异常的状况下，会做出一些“动作”，来修复异常状态。 哨兵节点主要负责三件事情：监控、选主、通知。

如何判断主节点故障

哨兵会每隔 1 秒给所有主从节点发送 PING 命令，当主从节点收到 PING 命令后，会发送一个响应命令给哨兵，这样就可以判断它们是否在正常运行。 如果主节点或者从节点没有在规定的时间内响应哨兵的 PING 命令，哨兵就会将它们标记为**「主观下线」**。这个「规定的时间」是配置项 down-after-milliseconds 参数设定的，单位是毫秒。

出了主观下线，还有客观下线，客观下线只适用于主节点。 之所以针对「主节点」设计「主观下线」和「客观下线」两个状态，是因为有可能「主节点」其实并没有故障，可能只是因为主节点的系统压力比较大或者网络发送了拥塞，导致主节点没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令。 所以，为了减少误判的情况，哨兵在部署的时候不会只部署一个节点，而是用多个节点部署成哨兵集群（最少需要三台机器来部署哨兵集群），通过多个哨兵节点一起判断，就可以就可以避免单个哨兵因为自身网络状况不好，而误判主节点下线的情况。同时，多个哨兵的网络同时不稳定的概率较小，由它们一起做决策，误判率也能降低。

怎么判定主节点为「客观下线」？

当一个哨兵判断主节点为「主观下线」后，就会向其他哨兵发起命令，其他哨兵收到这个命令后，就会根据自身和主节点的网络状况，做出赞成投票或者拒绝投票的响应。 当这个哨兵的赞同票数达到哨兵配置文件中的 quorum 配置项设定的值后，这时主节点就会被该哨兵标记为「客观下线」。

例如，现在有 3 个哨兵，quorum 配置的是 2，那么一个哨兵需要 2 张赞成票，就可以标记主节点为“客观下线”了。这 2 张赞成票包括哨兵自己的一张赞成票和另外两个哨兵的赞成票。quorum 的值一般设置为哨兵个数的二分之一加 1，例如 3 个哨兵就设置 2。 哨兵判断完主节点客观下线后，哨兵就要开始在多个「从节点」中，选出一个从节点来做新主节点。

哪个哨兵执行故障转移

在判定主节点客观下线，执行故障转移前。还需要在哨兵集群中选出一个 leader，让 leader 来执行主从切换。

选举 Leader 的过程：

• 首先，确定候选者，哪个哨兵节点判断主节点为「客观下线」，这个哨兵节点就是候选者，所谓候选者就是想当 Leader 的哨兵。当一个哨兵节点先判断主节点「主观下线」后，就会给其他实例发送 is-master-down-by-addr 命令。接着，其他哨兵会根据自己和主节点的网络连接情况，做出赞成投票或者拒绝投票的响应。 当该收到赞成票数达到哨兵配置文件中的 quorum 配置项设定的值后，就会将主节点标记为「客观下线」，此时的该哨兵就是一个 Leader 候选者。

• 候选者会向其他哨兵发送命令，表明希望成为 Leader 来执行主从切换，并让所有其他哨兵对它进行投票。 每个哨兵只有一次投票机会，如果用完后就不能参与投票了，可以投给自己或投给别人，但是只有候选者才能把票投给自己。 在投票过程中，任何一个「候选者」成为 Leader ，要满足两个条件： 第一，拿到半数以上的赞成票； 第二，拿到的票数同时还需要大于等于哨兵配置文件中的 quorum 值。 如果没有满足条件，就需要重新进行选举。

  • 如果某个时间点，刚好有两个哨兵节点判断到主节点为客观下线，会有两个候选者。此时， 每位候选者都会先给自己投一票，然后向其他哨兵发起投票请求。如果投票者先收到「候选者 A」的投票请求，就会先投票给它，如果投票者用完投票机会后，收到「候选者 B」的投票请求后，就会拒绝投票。这时，候选者 A 先满足了上面的那两个条件，所以「候选者 A」就会被选举为 Leader。

为什么哨兵节点至少要有 3 个？

如果哨兵集群中只有 2 个哨兵节点，此时如果一个哨兵想要成功成为 Leader，必须获得 2 票，而不是 1 票。 所以，如果哨兵集群中有个哨兵挂掉了，就只剩一个哨兵了，如果这个哨兵想要成为 Leader，这时票数没办法达到 2 票，就无法成功成为 Leader，导致无法进行主从节点切换。 因此，通常至少要配置 3 个哨兵节点。这时，如果哨兵集群中有个哨兵挂了，那么还剩下两个哨兵，如果这个哨兵想要成为 Leader，这时还是有机会达到 2 票的，所以还是可以选举成功的，不会导致无法进行主从节点切换。

当3 个哨兵节点，挂了 2 个，就需要人工介入，或者增加多一点哨兵节点。quorum 的建议值为哨兵个数的二分之一加 1。

故障转移的过程

在哨兵集群通过投票，选出哨兵 leader 后，就可以进行主从故障转移了，主从故障转移操作包含以下四个步骤：

• 第一步：在已下线主节点（旧主节点）属下的所有「从节点」里面，挑选出一个从节点，并将其转换为主节点。

  • 选择的规则： 过滤掉已经离线的从节点； 过滤掉历史网络连接状态不好的从节点； 将剩下的从节点，进行三轮考察：优先级、复制进度、ID 号。在每一轮考察过程中，如果找到了一个胜出的从节点，就将其作为新主节点。

• 第二步：让已下线主节点属下的所有「从节点」修改复制目标，修改为复制「新主节点」；

• 第三步：将新主节点的 IP 地址和信息，通过「发布者/订阅者机制」通知给客户端；

• 第四步：继续监视旧主节点，当这个旧主节点重新上线时，将它设置为新主节点的从节点；

1. 选出新主节点：

在已下线主节点属下的所有「从节点」中，挑选出一个状态良好、数据完整的从节点，然后向这个「从节点」发送 SLAVEOF no one 命令，将这个「从节点」转换为「主节点」。

首先，把已经下线的从节点过滤掉，然后把以往网络连接状态不好的从节点也给过滤掉。Redis 有个叫 down-after-milliseconds * 10 配置项，其 down-after-milliseconds 是主从节点断连的最大连接超时时间。如果在 down-after-milliseconds 毫秒内，主从节点都没有通过网络联系上，我们就可以认为主从节点断连了。如果发生断连的次数超过了 10 次，就说明这个从节点的网络状况不好，不适合作为新主节点。 至此，就把网络状态不好的从节点过滤掉了。

其次，对所有从节点进行三轮考察：优先级、复制进度、ID 号。

• 第一轮考察：哨兵首先会根据从节点的优先级来进行排序，优先级越小排名越靠前，优先级最高的从节点胜出 ；
  • Redis 有个叫 slave-priority 配置项，可以给从节点设置优先级。 我们可以根据服务器性能配置来设置从节点的优先级。
• 第二轮考察：如果优先级相同，则查看复制的下标，哪个从「主节点」接收的复制数据多，哪个就靠前；
  • 主从架构中，主节点会将写操作同步给从节点，在这个过程中，主节点会用 master_repl_offset 记录当前的最新写操作在 repl_backlog_buffer 中的位置，而从节点会用 slave_repl_offset 这个值记录当前的复制进度。 如果某个从节点的 slave_repl_offset 最接近 master_repl_offset，说明它的复制进度是最靠前的，于是就可以将它选为新主节点。
• 第三轮考察：如果优先级和下标都相同，就选择从节点 ID 较小的那个。
  • 每个从节点都有一个唯一标识「节点 ID」。

之后，哨兵 leader 向被选中的从节点发送 SLAVEOF no one 命令，将该从节点升级为新主节点。 在发送 SLAVEOF no one 命令之后，哨兵 leader 会以每秒一次的频率向被升级的从节点发送 INFO 命令（没进行故障转移之前，INFO 命令的频率是每十秒一次），并观察命令回复中的角色信息，当被升级节点的角色信息从原来的 slave 变为 master 时，哨兵 leader 就知道被选中的从节点已经顺利升级为主节点了。

2. 将从节点指向新主节点：

当新主节点出现之后，哨兵 leader 下一步让已下线主节点属下的所有「从节点」指向「新主节点」，这一动作可以通过向「从节点」发送 SLAVEOF 命令来实现。

3. 通知客户主节点已切换：

通过 Redis 的发布者/订阅者机制来通知客户主节点已切换。每个哨兵节点提供发布者/订阅者机制，客户端可以从哨兵订阅消息。 哨兵提供的消息订阅频道有很多，不同频道包含了主从节点切换过程中的不同关键事件。客户端和哨兵建立连接后，客户端会订阅哨兵提供的频道。主从切换完成后，哨兵就会向 +switch-master 频道发布新主节点的 IP 地址和端口的消息，这个时候客户端就可以收到这条信息，然后用这里面的新主节点的 IP 地址和端口进行通信了。

通过发布者/订阅者机制机制，有了这些事件通知，客户端不仅可以在主从切换后得到新主节点的连接信息，还可以监控到主从节点切换过程中发生的各个重要事件。这样，客户端就可以知道主从切换进行到哪一步了，有助于了解切换进度。

4. 将旧主节点变为从节点：

故障转移操作最后要做的是，继续监视旧主节点，当旧主节点重新上线时，哨兵集群就会向它发送 SLAVEOF 命令，让它成为新主节点的从节点。

哨兵集群如何组成

哨兵集群的形成依赖于 Redis 的发布者/订阅者机制，哨兵节点之间是通过 Redis 的发布者/订阅者机制相互发现。

在主从集群中，主节点上有一个名为__sentinel__:hello的频道，不同哨兵就是通过它来相互发现，实现互相通信的。一个哨兵节点将自己的 IP 地址和端口信息发布到__sentinel__:hello频道后，其它哨兵订阅了这个频道，就可以从这个频道直接获取这个节点 的 IP 和端口。以同样的方式，其它哨兵彼此之间也可以建立起网络连接，从而形成哨兵集群。

哨兵节点如何监控「从节点」的信息？

主节点知道所有「从节点」的信息，因此哨兵会每 10 秒一次的频率向主节点发送 INFO 命令来获取所有「从节点」的信息。主节点接收到 INFO 命令后，就会把从节点列表返回给哨兵。接着，哨兵就可以根据从节点列表中的连接信息，和每个从节点建立连接，并在这个连接上持续地对从节点进行监控。

缓存

缓存雪崩、击穿、穿透

缓存雪崩

当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成系统崩溃，这就是缓存雪崩。

发生缓存雪崩有两个原因： 大量数据同时过期； Redis 故障宕机。

1. 大量数据同时过期的应对办法：

• 「均匀设置过期时间」：应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。可以在对缓存数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间加上一个随机数，这样就保证数据不会在同一时间过期。

• 「互斥锁」：当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis 里），当缓存构建完成后，再释放锁。未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。 实现互斥锁的时候，最好设置超时时间，不然第一个请求拿到了锁，然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞，一直不释放锁，这时其他请求也一直拿不到锁，整个系统就会出现无响应的现象。

• 「后台更新缓存」：业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。 事实上，缓存数据不设置有效期，并不是意味着数据一直能在内存里，因为当系统内存紧张的时候，有些缓存数据会被“淘汰”，而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存失败就返回空值，业务的视角就以为是数据丢失了。 解决上面的问题的方式有两种。

  • 第一种方式，后台线程不仅负责定时更新缓存，而且也负责频繁地检测缓存是否有效，检测到缓存失效了，原因可能是系统紧张而被淘汰的，于是就要马上从数据库读取数据，并更新到缓存。 这种方式的检测时间间隔不能太长，太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据，所以检测的间隔最好是毫秒级的，但是总归是有个间隔时间，用户体验一般。
  • 第二种方式，在业务线程发现缓存数据失效后（缓存数据被淘汰），通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存，后台线程收到消息后，在更新缓存前可以判断缓存是否存在，存在就不执行更新缓存操作；不存在就读取数据库数据，并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时，用户体验也比较好。 在业务刚上线的时候，我们最好提前把数据缓起来，而不是等待用户访问才来触发缓存构建，这就是所谓的缓存预热，后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。

2. Redis 故障宕机：

针对 Redis 故障宕机而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种： 服务熔断或请求限流机制； 构建 Redis 缓存高可靠集群；

• 「 服务熔断或请求限流机制」：因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时，我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，不用再继续访问数据库，从而降低对数据库的访问压力，保证数据库系统的正常运行，然后等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。 服务熔断机制是保护数据库的正常允许，但是暂停了业务应用访问缓存服系统，全部业务都无法正常工作为了减少对业务的影响，我们可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。
• 「构建 Redis 缓存高可靠集群」：服务熔断或请求限流机制是缓存雪崩发生后的应对方案，我们最好通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。 如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。

缓存击穿

在实际业务场景中，通常会有几个数据被频繁地访问，这类被高频次访问的数据被称为热点数据。 如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是**「缓存击穿」**的问题。

缓存击穿跟缓存雪崩很相似，可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。 应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案：

• 互斥锁方案：保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
• 不给热点数据设置过期时间：由后台异步更新缓存，或者在热点数据即将过期前，提前通知后台线程更新缓存并重新设置过期时间；

缓存穿透

当用户访问的数据，既不在缓存也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，无法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是**「缓存穿透」**问题。

缓存穿透的发生一般有两种情况：

• 业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据；
• 黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；

应对缓存穿透的常见方案有三种：

1. ***限制非法请求：***在 API 入口处判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。

2. 缓存空值或者默认值：当线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。

3. 使用布隆过滤器：使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

   • 我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。 即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身支持布隆过滤器。

布隆过滤器是如何工作的？

布隆过滤器由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记，这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器，如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中。 布隆过滤器会通过 3 个操作完成标记：

• 第一步，使用 N 个哈希函数分别对数据做哈希计算，得到 N 个哈希值；
• 第二步，将第一步得到的 N 个哈希值对位图数组的长度取模，得到每个哈希值在位图数组的对应位置。
• 第三步，将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为 1；

布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的，高效查找的同时存在哈希冲突的可能性。查询到布隆过滤器中数据存在，并不一定证明数据库中存在这个数据，但是查询到数据不存在，数据库中一定就不存在这个数据。

数据库与缓存如何保持一致性

当 Redis 作为缓存数据库，与 MySQL 等数据库协同提供服务时，由于用户并发访问，可能会出现数据库与缓存中数据不一致的情况。

在数据更新时，无论是**「先更新数据库，再更新缓存」，还是「先更新缓存，再更新数据库」**，这两个方案都存在并发问题，当两个请求并发更新同一条数据的时候，可能会出现缓存和数据库中的数据不一致的现象。

旁路缓存策略「Cache Aside 策略」：在更新数据时，不更新缓存，而是删除缓存中的数据。然后，到读取数据时，发现缓存中没了数据之后，再从数据库中读取数据，更新到缓存中。

该策略又可以细分为「读策略」和「写策略」。

「写策略」的步骤： 更新数据库中的数据； 删除缓存中的数据。

「读策略」的步骤： 如果读取的数据命中了缓存，则直接返回数据； 如果读取的数据没有命中缓存，则从数据库中读取数据，然后将数据写入到缓存，并且返回给用户。

「写策略」按照不同步骤的执行顺序，可以分为下面两类：

1. 「先删除缓存，再更新数据库」：

​ 「先删除缓存，再更新数据库」的方案，在读写并发的时候，还是会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。

​ 针对「先删除缓存，再更新数据库」方案在「读 + 写」并发请求而造成缓存不一致的解决办法是「延迟双删」。 延迟双删实现的伪代码如下：

#删除缓存 redis.delKey(X) #更新数据库 db.update(X) #睡眠 Thread.sleep(N) #再删除缓存 redis.delKey(X)

​ 通过增加睡眠时间，确保请求 A 在睡眠的时候，请求 B 能够在这这一段时间完成「从数据库读取数据，再把缺失的缓存写入缓存」的操作，然后请求 A 睡眠完，再删除缓存。 所以，请求 A 的睡眠时间就需要大于请求 B 「从数据库读取数据 + 写入缓存」的时间。 但是具体睡眠多久其实是个玄学，很难评估出来，所以这个方案也只是尽可能保证一致性而已，极端情况下，依然也会出现缓存不一致的现象。 因此，还是建议用「先更新数据库，再删除缓存」的方案。

2. 「先更新数据库，再删除缓存」：

​ 「先更新数据库，再删除缓存」虽然也可能出现数据不一致性，但是在实际应用中，这个问题出现的概率并不高。 因为缓存的写入通常要远快于数据库的写入，所以在实际中很难出现请求 B 已经更新了数据库并且删除了缓存，请求 A 才更新完缓存的情况。 而一旦请求 A 早于请求 B 删除缓存之前更新了缓存，那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况。 因此，「先更新数据库 + 再删除缓存」的方案，是可以很大程度上保证数据一致性的。

​ 为了确保万无一失，给缓存数据加上了「过期时间」后，即使在缓存过期前存在数据不一致的问题，在缓存数据过期重新缓存后，也能确保数据的最终一致性。

​ 但是，「先更新数据库， 再删除缓存」其实是两个操作，前面的所有分析都是建立在这两个操作都能同时执行成功，如果在删除缓存（第二个操作）的时候失败了，并且没有加上过期时间作为兜底，则后续的请求读到的就会一直是缓存中的旧数据，依然会导致数据不一致。所以，还需要采取措施，保证「先更新数据库 ，再删除缓存」这两个操作能执行成功。

​ 「先更新数据库，再删除缓存」的方案虽然保证了数据库与缓存的数据一致性，但是每次更新数据的时候，缓存的数据都会被删除，这样会对缓存的命中率带来影响。 因此，如果我们的业务对缓存命中率有很高的要求，可以采用「更新数据库 + 更新缓存」的方案，因为更新缓存并不会出现缓存未命中的情况。 但是这个方案，在两个更新请求并发执行的时候，会出现数据不一致的问题，因为更新数据库和更新缓存这两个操作是独立的，而我们又没有对操作做任何并发控制，那么当两个线程并发更新它们的话，就会因为写入顺序的不同造成数据的不一致。 所以我们得增加一些手段来解决这个问题，这里提供两种做法：

• 在更新缓存前先加个分布式锁，保证同一时间只运行一个请求更新缓存，就会不会产生并发问题了，当然引入了锁后，对于写入的性能就会带来影响。

• 在更新完缓存时，给缓存加上较短的过期时间，这样即时出现缓存不一致的情况，缓存的数据也会很快过期，对业务也是能接受的。

如何确保「先更新数据库 ，再删除缓存」这两个操作能执行成功？

有两种方案：

• 消息队列重试机制：我们可以引入消息队列，将第二个操作（删除缓存）要操作的数据加入到消息队列，由消费者来操作数据。 如果应用删除缓存失败，可以从消息队列中重新读取数据，然后再次删除缓存，这个就是重试机制。当然，如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。 如果删除缓存成功，就要把数据从消息队列中移除，避免重复操作，否则就继续重试。

  • 这个方案缺点是，对代码入侵性比较强，需要改造原本业务的代码。

• 订阅 MySQL binlog，再操作缓存：先更新数据库，再删缓存」的策略的第一步是更新数据库，那么更新数据库成功，就会产生一条变更日志，记录在 binlog 里。 于是我们就可以通过订阅 binlog 日志，拿到具体要操作的数据，然后再执行缓存删除。

  • 阿里巴巴开源的 Canal 中间件就是基于这个实现的。 Canal 模拟 MySQL 主从复制的交互协议，把自己伪装成一个 MySQL 的从节点，向 MySQL 主节点发送 dump 请求，MySQL 收到请求后，就会开始推送 Binlog 给 Canal，Canal 解析 Binlog 字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，供下游程序订阅使用。
  • Canal 方案就能很好的规避使用消息队列侵入业务代码的问题，因为它是直接订阅 binlog 日志的，和业务代码没有藕合关系，因此我们可以通过 **「Canal+消息队列」**的方案来保证数据缓存的一致性。 具体的做法是：
    • 将binlog日志采集发送到MQ队列里面，然后编写一个简单的缓存删除消息者订阅 binlog 日志，根据更新 log 删除缓存，并且通过ACK机制确认处理这条更新 log ，保证数据缓存一致性。这里有一个很关键的点，必须是删除缓存成功，再回 ack 机制给消息队列，否则可能会造成消息丢失的问题，比如消费服务从消息队列拿到事件之后，直接回了 ack，然后再执行删除缓存操作的话，如果删除缓存的操作还是失败了，那么因为提前给消息队列回 ack了，就没办重试了。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

删除一个数据，相比更新一个数据更加轻量级，出问题的概率更小。在实际业务中，缓存的数据可能不是直接来自数据库表，也许来自多张底层数据表的聚合。 比如商品详情信息，在底层可能会关联商品表、价格表、库存表等，如果更新了一个价格字段，那么就要更新整个数据库，还要关联的去查询和汇总各个周边业务系统的数据，这个操作会非常耗时。

从另外一个角度，不是所有的缓存数据都是频繁访问的，更新后的缓存可能会长时间不被访问，所以说，从计算资源和整体性能的考虑，更新的时候删除缓存，等到下次查询命中再填充缓存，是一个更好的方案。 系统设计中有一个思想叫 Lazy Loading，适用于那些加载代价大的操作，删除缓存而不是更新缓存，就是懒加载思想的一个应用。

面试题集合

认识 Redis

什么是 Redis？

​ Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。

​ Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。

​ 除此之外，Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等。

Redis 和 Memcached 有什么区别？

Redis 与 Memcached 共同点：

1. 都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。

2. 都有过期策略。

3. 两者的性能都非常高。

Redis 与 Memcached 区别：

1. Redis 支持的数据类型更丰富（String、Hash、List、Set、ZSet），而 Memcached 只支持最简单的 key-value 数据类型；

2. Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，而 Memcached 没有持久化功能，数据全部存在内存之中，Memcached 重启或者挂掉后，数据就没了；

3. Redis 原生支持集群模式，Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；

4. Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持；

为什么用 Redis 作为 MySQL 的缓存？

主要是因为 Redis 具备「高性能」和「高并发」两种特性。

1. Redis 具备高性能：假如用户第一次访问 MySQL 中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据缓存在 Redis 中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了，操作 Redis 缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。 如果 MySQL 中的对应数据改变的之后，同步改变 Redis 缓存中相应的数据即可，需要确保 Redis 和 MySQL 双写一致性。

2. Redis 具备高并发：单台设备的 Redis 的 QPS（Query Per Second，每秒钟处理完请求的次数） 是 MySQL 的 10 倍，Redis 单机的 QPS 能轻松破 10w，而 MySQL 单机的 QPS 很难破 1w。 所以，直接访问 Redis 能够承受的请求是远远大于直接访问 MySQL 的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

Redis 数据结构

Redis 数据类型以及使用场景分别是什么？

Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。 随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型： BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）。

Redis 五种数据类型的应用场景：

• String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。

• List 类型的应用场景：消息队列（但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。

• Hash 类型：缓存对象、购物车等。

• Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。

• Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。

Redis 后续版本又支持四种数据类型，它们的应用场景如下：

• BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；

• HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；

• GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；

• Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

五种常见的 Redis 数据类型是怎么实现？

String 类型内部实现：

String 类型的底层的数据结构实现主要是 SDS（简单动态字符串）。 SDS 和我们认识的 C 字符串不太一样，之所以没有使用 C 语言的字符串表示，因为 SDS 相比于 C 的原生字符串：

• SDS 不仅可以保存文本数据，还可以保存二进制数据。因为 SDS 使用 len 属性的值而不是空字符来判断字符串是否结束，并且 SDS 的所有 API 都会以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf[] 数组里的数据。所以 SDS 不光能存放文本数据，而且能保存图片、音频、视频、压缩文件这样的二进制数据。

• SDS 获取字符串长度的时间复杂度是 O(1)。因为 C 语言的字符串并不记录自身长度，所以获取长度的复杂度为 O(n)；而 SDS 结构里用 len 属性记录了字符串长度，所以复杂度为 O(1)。

• Redis 的 SDS API 是安全的，拼接字符串不会造成缓冲区溢出。因为 SDS 在拼接字符串之前会检查 SDS 空间是否满足要求，如果空间不够会自动扩容，所以不会导致缓冲区溢出的问题。

List 类型内部实现：

List 类型的底层数据结构是由双向链表或压缩列表实现的：

• 如果列表的元素个数小于 512 个（默认值，可由 list-max-ziplist-entries 配置），列表每个元素的值都小于 64 字节（默认值，可由 list-max-ziplist-value 配置），Redis 会使用压缩列表作为 List 类型的底层数据结构；

• 如果列表的元素不满足上面的条件，Redis 会使用双向链表作为 List 类型的底层数据结构；

但是在 Redis 3.2 版本之后，List 数据类型底层数据结构就只由 quicklist 实现了，替代了双向链表和压缩列表。

Hash 类型内部实现：

Hash 类型的底层数据结构是由压缩列表或哈希表实现的：

• 如果哈希类型元素个数小于 512 个（默认值，可由 hash-max-ziplist-entries 配置），所有值小于 64 字节（默认值，可由 hash-max-ziplist-value 配置）的话，Redis 会使用压缩列表作为 Hash 类型的底层数据结构；

• 如果哈希类型元素不满足上面条件，Redis 会使用哈希表作为 Hash 类型的底层数据结构。

在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

Set 类型内部实现：

Set 类型的底层数据结构是由哈希表或整数集合实现的：

• 如果集合中的元素都是整数且元素个数小于 512 （默认值，set-maxintset-entries配置）个，Redis 会使用整数集合作为 Set 类型的底层数据结构；

• 如果集合中的元素不满足上面条件，则 Redis 使用哈希表作为 Set 类型的底层数据结构。

ZSet 类型内部实现：

Zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：

• 如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用压缩列表作为 Zset 类型的底层数据结构；

• 如果有序集合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构；

在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

Redis 线程模型

Redis 是单线程吗？

Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发送数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的，这也是我们常说 Redis 是单线程的原因。

但是，Redis 程序并不是单线程的，Redis 在启动的时候，是会启动后台线程（BIO）的：

• Redis 在 2.6 版本，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务；

• Redis 在 4.0 版本之后，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。
  

关闭文件、AOF 刷盘、释放内存这三个任务都有各自的任务队列：

• BIO_CLOSE_FILE，关闭文件任务队列：当队列有任务后，后台线程会调用 close(fd) ，将文件关闭；

• BIO_AOF_FSYNC，AOF刷盘任务队列：当 AOF 日志配置成 everysec 选项后，主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务，也放到队列中。当发现队列有任务后，后台线程会调用 fsync(fd)，将 AOF 文件刷盘；

• BIO_LAZY_FREE，lazy free 任务队列：当队列有任务后，后台线程会 free(obj) 释放对象 / free(dict) 删除数据库所有对象 / free(skiplist) 释放跳表对象。

Redis 单线程模式是怎样的？

Redis 6.0 版本之前的单线模式如下图：

图中的蓝色部分是一个事件循环，是由主线程负责的，可以看到网络 I/O 和命令处理都是单线程。 Redis 初始化的时候，会做下面这几件事情：

• 首先，调用 epoll_create() 创建一个 epoll 对象和调用 socket() 创建一个服务端 socket；

• 然后，调用 bind() 绑定端口和调用 listen() 监听该 socket；

• 然后，将调用 epoll_ctl() 将 listen socket 加入到 epoll，同时注册「连接事件」处理函数。

初始化完后，主线程就进入到一个事件循环函数，主要会做以下事情：

• 首先，先调用处理发送队列函数，看是发送队列里是否有任务，如果有发送任务，则通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去，如果这一轮数据没有发送完，就会注册写事件处理函数，等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。

• 接着，调用 epoll_wait 函数等待事件的到来：

  • 如果是连接事件到来，则会调用连接事件处理函数，该函数会做这些事情：调用 accpet 获取已连接的 socket -> 调用 epoll_ctl 将已连接的 socket 加入到 epoll -> 注册「读事件」处理函数；

  • 如果是读事件到来，则会调用读事件处理函数，该函数会做这些事情：调用 read 获取客户端发送的数据 -> 解析命令 -> 处理命令 -> 将客户端对象添加到发送队列 -> 将执行结果写到发送缓存区等待发送；

  • 如果是写事件到来，则会调用写事件处理函数，该函数会做这些事情：通过 write 函数将客户端发送缓存区里的数据发送出去，如果这一轮数据没有发送完，就会继续注册写事件处理函数，等待 epoll_wait 发现可写后再处理 。

Redis 采用单线程为什么还这么快？

之所以 Redis 采用单线程（网络 I/O 和执行命令）那么快，有如下几个原因：

• Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，自然就采用单线程的解决方案；

• Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。

• Redis 采用了 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

Redis 6.0 之前为什么使用单线程？

1. CPU 并不是制约 Redis 性能表现的瓶颈所在，更多情况下是受到内存大小和网络I/O的限制，所以 Redis 核心网络模型使用单线程并没有什么问题，如果你想要使用服务的多核CPU，可以在一台服务器上启动多个节点或者采用分片集群的方式。

2. 使用了单线程后，可维护性高，多线程模型虽然在某些方面表现优异，但是它却引入了程序执行顺序的不确定性，带来了并发读写的一系列问题，增加了系统复杂度、同时可能存在线程切换、甚至加锁解锁、死锁造成的性能损耗。

Redis 6.0 之后为什么引入了多线程？

虽然 Redis 的主要工作（网络 I/O 和执行命令）一直是单线程模型，但是在 Redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。

所以为了提高网络 I/O 的并行度，Redis 6.0 对于网络 I/O 采用多线程来处理。但是对于命令的执行，Redis 仍然使用单线程来处理，所以不能够误解为 Redis 有多线程同时执行命令。 Redis 官方表示，Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。

Redis 6.0 版本支持的 I/O 多线程特性，默认情况下 I/O 多线程只针对发送响应数据（write client socket），并不会以多线程的方式处理读请求（read client socket）。要想开启多线程处理客户端读请求，就需要把 Redis.conf 配置文件中的 io-threads-do-reads 配置项设为 yes。 同时， Redis.conf 配置文件中提供了 IO 多线程个数的配置项。

关于线程数的设置，官方的建议是如果为 4 核的 CPU，建议线程数设置为 2 或 3，如果为 8 核 CPU 建议线程数设置为 6，线程数一定要小于机器核数，线程数并不是越大越好。

因此， Redis 6.0 版本之后，Redis 在启动的时候，默认情况下会额外创建 6 个线程（这里的线程数不包括主线程）：

• Redis-server ： Redis的主线程，主要负责执行命令；

• bio_close_file、bio_aof_fsync、bio_lazy_free：三个后台线程，分别异步处理关闭文件任务、AOF刷盘任务、释放内存任务；

• io_thd_1、io_thd_2、io_thd_3：三个 I/O 线程，io-threads 默认是 4 ，所以会启动 3 个 I/O 多线程，用来分担 Redis 网络 I/O 的压力。

Redis 持久化

Redis 如何实现数据不丢失？

Redis 的读写操作都是在内存中，所以 Redis 性能才会高，但是当 Redis 重启后，内存中的数据就会丢失，那为了保证内存中的数据不会丢失，Redis 实现了数据持久化的机制，这个机制会把数据存储到磁盘，这样在 Redis 重启就能够从磁盘中恢复原有的数据。

Redis 共有三种数据持久化的方式：

• AOF 日志：每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里；
• RDB 快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘；
• 混合持久化方式：Redis 4.0 新增的方式，集成了 AOF 和 RBD 的优点。

AOF 日志是如何实现的？

见 Redis_notes.

RDB 快照是如何实现的？

见 Redis_notes.

为什么会有混合持久化？

RDB 优点是数据恢复速度快，但是快照的频率不好把握。频率太低，丢失的数据就会比较多，频率太高，就会影响性能。 AOF 优点是丢失数据少，但是数据恢复不快。 为了集成了两者的优点， Redis 4.0 提出了混合使用 AOF 日志和内存快照，也叫混合持久化，既保证了 Redis 重启速度，又降低数据丢失风险。

混合持久化工作在 AOF 日志重写过程，当开启了混合持久化时，在 AOF 重写日志时，fork 出来的重写子进程会先将与主线程共享的内存数据以 RDB 方式写入到 AOF 文件，然后主线程处理的操作命令会被记录在重写缓冲区里，重写缓冲区里的增量命令会以 AOF 方式写入到 AOF 文件，写入完成后通知主进程将新的含有 RDB 格式和 AOF 格式的 AOF 文件替换旧的的 AOF 文件。

也就是说，使用了混合持久化，AOF 文件的前半部分是 RDB 格式的全量数据，后半部分是 AOF 格式的增量数据。

这样的好处在于，重启 Redis 加载数据的时候，由于前半部分是 RDB 内容，这样加载的时候速度会很快。 加载完 RDB 的内容后，才会加载后半部分的 AOF 内容，这里的内容是 Redis 后台子进程重写 AOF 期间，主线程处理的操作命令，可以使得数据更少的丢失。

混合持久化优点： 混合持久化结合了 RDB 和 AOF 持久化的优点，开头为 RDB 的格式，使得 Redis 可以更快的启动，同时结合 AOF 的优点，有减低了大量数据丢失的风险。

混合持久化缺点： AOF 文件中添加了 RDB 格式的内容，使得 AOF 文件的可读性变得很差； 兼容性差，如果开启混合持久化，那么此混合持久化 AOF 文件，就不能用在 Redis 4.0 之前版本了。

Redis 集群

Redis 如何实现服务高可用？

要想设计一个高可用的 Redis 服务，一定要从 Redis 的多服务节点来考虑，比如 Redis 的主从复制、哨兵模式、切片集群。

主从复制：

​ 主从复制是 Redis 高可用服务的最基础的保证，实现方案就是将从前的一台 Redis 服务器，同步数据到多台从 Redis 服务器上，即一主多从的模式，且主从服务器之间采用的是「读写分离」的方式。 主服务器可以进行读写操作，当发生写操作时自动将写操作同步给从服务器，而从服务器一般是只读，并接受主服务器同步过来写操作命令，然后执行这条命令。 也就是说，所有的数据修改只在主服务器上进行，然后将最新的数据同步给从服务器，这样就使得主从服务器的数据是一致的。

​ 注意，主从服务器之间的命令复制是异步进行的。 具体来说，在主从服务器命令传播阶段，主服务器收到新的写命令后，会发送给从服务器。但是，主服务器并不会等到从服务器实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主服务器自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。如果从服务器还没有执行主服务器同步过来的命令，主从服务器间的数据就不一致了。 所以，无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致），数据不一致是难以避免的。

哨兵模式：

​ 在使用 Redis 主从服务的时候，会有一个问题，就是当 Redis 的主从服务器出现故障宕机时，需要手动进行恢复。 为了解决这个问题，Redis 增加了哨兵模式（Redis Sentinel），因为哨兵模式做到了可以监控主从服务器，并且提供主从节点故障转移的功能。

切片集群模式：

​ 当 Redis 缓存数据量大到一台服务器无法缓存时，就需要使用 Redis 切片集群（Redis Cluster）方案，它将数据分布在不同的服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高 Redis 服务的读写性能。

​ Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot），来处理数据和节点之间的映射关系。在 Redis Cluster 方案中，一个切片集群共有 16384 个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中，具体执行过程分为两大步：

• 根据键值对的 key，按照 CRC16 算法计算一个 16 bit 的值。

• 再用 16 bit 值对 16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。

​ 接下来的问题就是，这些哈希槽怎么被映射到具体的 Redis 节点上？有两种方案：

• 平均分配： 在使用 cluster create 命令创建 Redis 集群时，Redis 会自动把所有哈希槽平均分布到集群节点上。比如集群中有 9 个节点，则每个节点上槽的个数为 16384/9 个。

• 手动分配： 可以使用 cluster meet 命令手动建立节点间的连接，组成集群，再使用 cluster addslots 命令，指定每个节点上的哈希槽个数。

  • 需要注意的是，在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。

Redis主从节点是长连接还是短连接？

长连接。

怎么判断 Redis 某个节点是否正常工作？

Redis 判断节点是否正常工作，基本都是通过互相的 ping-pong 心跳检测机制，如果有一半以上的节点去 ping 一个节点的时候没有 pong 回应，集群就会认为这个节点挂掉了，会断开与这个节点的连接。 Redis 主从节点发送的心跳间隔是不一样的，而且作用也有一点区别：

• Redis 主节点默认每隔 10 秒对从节点发送 ping 命令，判断从节点的存活性和连接状态，可通过参数repl-ping-slave-period控制发送频率。
• Redis 从节点每隔 1 秒发送 replconf ack{offset} 命令，给主节点上报自身当前的复制偏移量，目的是为了： 实时监测主从节点网络状态； 上报自身复制偏移量， 检查复制数据是否丢失， 如果从节点数据丢失， 再从主节点的复制缓冲区中拉取丢失数据。

主从复制架构中，过期key如何处理？

主节点处理了一个key或者通过淘汰算法淘汰了一个key，这个时间主节点模拟一条del命令发送给从节点，从节点收到该命令后，就进行删除key的操作。

Redis 是同步复制还是异步复制？

Redis 主节点每次收到写命令之后，先写到内部的缓冲区，然后异步发送给从节点。

主从复制中两个 Buffer(replication buffer 、repl backlog buffer)有什么区别？

replication buffer 、repl backlog buffer 区别如下：

• 出现的阶段不一样：

  • repl backlog buffer 是在增量复制阶段出现，一个主节点只分配一个 repl backlog buffer；
  • replication buffer 是在全量复制阶段和增量复制阶段都会出现，主节点会给每个新连接的从节点，分配一个 replication buffer；

• 这两个 Buffer 都有大小限制的，当缓冲区满了之后，发生的事情不一样：

  • 当 repl backlog buffer 满了，因为是环形结构，会直接覆盖起始位置数据;
  • 当 replication buffer 满了，会导致连接断开，删除缓存，从节点重新连接，重新开始全量复制。

如何应对主从数据不一致？

为什么会出现主从数据不一致？

主从数据不一致，就是指客户端从从节点中读取到的值和主节点中的最新值并不一致。

之所以会出现主从数据不一致的现象，是因为主从节点间的命令复制是异步进行的，所以无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致）。

具体来说，在主从节点命令传播阶段，主节点收到新的写命令后，会发送给从节点。但是，主节点并不会等到从节点实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主节点自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。如果从节点还没有执行主节点同步过来的命令，主从节点间的数据就不一致了。

如何如何应对主从数据不一致？

• 第一种方法，尽量保证主从节点间的网络连接状况良好，避免主从节点在不同的机房。

• 第二种方法，可以开发一个外部程序来监控主从节点间的复制进度。

  • 具体做法： Redis 的 INFO replication 命令可以查看主节点接收写命令的进度信息（master_repl_offset）和从节点复制写命令的进度信息（slave_repl_offset），所以，我们就可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从节点的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从节点和主节点间的复制进度差值了。
  • 如果某个从节点的进度差值大于我们预设的阈值，我们可以让客户端不再和这个从节点连接进行数据读取，这样就可以减少读到不一致数据的情况。不过，为了避免出现客户端和所有从节点都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。

主从切换如何减少数据丢失？

主从切换过程中，产生数据丢失的情况有两种： 异步复制同步丢失、集群产生脑裂数据丢失 。我们不可能保证数据完全不丢失，只能做到使得尽量少的数据丢失。

异步复制同步丢失

​ 对于 Redis 主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给主节点的时候，客户端会返回 ok，接着主节点将写请求异步同步给各个从节点，但是如果此时主节点还没来得及同步给从节点时发生了断电，那么主节点内存中的数据会丢失。

减少异步复制的数据丢失的方案？

​ Redis 配置里有一个参数 min-slaves-max-lag，表示一旦所有的从节点数据复制和同步的延迟都超过了 min-slaves-max-lag定义的值，那么主节点就会拒绝接收任何请求。

​ 假设将 min-slaves-max-lag 配置为 10s 后，根据目前 master->slave 的复制速度，如果数据同步完成所需要时间超过10s，就会认为 master 未来宕机后损失的数据会很多，master 就拒绝写入新请求。这样就能将 master 和 slave 数据差控制在10s内，即使 master 宕机也只是这未复制的 10s 数据。

​ 那么对于客户端，当客户端发现 master 不可写后，我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间（等 master 恢复正常）后重新写入 master 来保证数据不丢失，也可以将数据写入 kafka 消息队列，等 master 恢复正常，再隔一段时间去消费 kafka 中的数据，让将数据重新写入 master 。

集群产生脑裂数据丢失

集群为什么会发生脑裂现象？

​ 在 Redis 主从架构中，部署方式一般是「一主多从」，主节点提供写操作，从节点提供读操作。

​ 如果主节点的网络突然发生了问题，它与所有的从节点都失联了，但是此时的主节点和客户端的网络是正常的，这个客户端并不知道 Redis 内部已经出现了问题，还在照样的向这个失联的主节点写数据（过程A），此时这些数据被主节点缓存到了缓冲区里，因为主从节点之间的网络问题，这些数据都是无法同步给从节点的。

​ 这时，哨兵也发现主节点失联了，它就认为主节点挂了（但实际上主节点正常运行，只是网络出问题了），于是哨兵就会在从节点中选举出一个 leader 作为主节点，这时集群就有两个主节点了 —— 脑裂出现了。

​ 这时候网络突然好了，哨兵因为之前已经选举出一个新主节点了，它就会把旧主节点降级为从节点（A），然后从节点（A）会向新主节点请求数据同步，因为第一次同步是全量同步的方式，此时的从节点（A）会清空掉自己本地的数据，然后再做全量同步。所以，之前客户端在过程 A 写入的数据就会丢失了，也就是集群产生脑裂数据丢失的问题。

​ 总的来说，脑裂导致的数据丢失就是：由于网络问题，集群节点之间失去联系。主从数据不同步；重新平衡选举，产生两个主服务。等网络恢复，旧主节点会降级为从节点，再与新主节点进行同步复制的时候，由于会从节点会清空自己的缓冲区，所以导致之前客户端写入的数据丢失了。

减少脑裂的数据丢的方案？

​ 当主节点发现「从节点下线的数量太多」，或者「网络延迟太大」的时候，那么主节点会禁止写操作，直接把错误返回给客户端。 在 Redis 的配置文件中有两个参数我们可以设置：

• min-slaves-to-write x：主节点必须要有至少 x 个从节点连接，如果小于这个数，主节点会禁止写数据；

• min-slaves-max-lag x：主从数据复制和同步的延迟不能超过 x 秒，如果主从同步的延迟超过 x 秒，主节点会禁止写数据

可以把 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个配置项搭配起来使用，分别给它们设置一定的阈值，假设为 N 和 T。

​ 这两个配置项组合后的要求是，主节点连接的从节点中至少有 N 个从节点，「并且」主节点进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过 T 秒，否则，主节点就不会再接收客户端的写请求了。

​ 即使原主节点是假故障，它在假故障期间也无法响应哨兵心跳，也不能和从节点进行同步，自然也就无法和从节点进行 ACK 确认了。这样一来，min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 的组合要求就无法得到满足，原主节点就会被限制接收客户端写请求，客户端也就不能在原主节点中写入新数据了。

​ 等到新主节点上线时，就只有新主节点能接收和处理客户端请求，此时，新写的数据会被直接写到新主节点中。而原主节点会被哨兵降为从节点，即使它的数据被清空了，也不会有新数据丢失。

主从如何做到故障自动切换？

主节点挂了 ，从节点是无法自动升级为主节点的，这个过程需要人工处理，在此期间 Redis 无法对外提供写操作。 此时，Redis 哨兵机制开始起作用，哨兵在发现主节点出现故障时，由哨兵自动完成故障发现和故障转移，并通知给应用方，从而实现高可用性。

Redis 过期删除与内存淘汰

Redis 使用的过期删除策略是什么？

Redis 是可以对 key 设置过期时间的，因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除，而做这个工作的就是过期键值删除策略。

每当我们对一个 key 设置了过期时间时，Redis 会把该 key 带上过期时间存储到一个**过期字典（expires dict）**中，也就是说「过期字典」保存了数据库中所有 key 的过期时间。

当我们查询一个 key 时，Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中：

• 如果不在，则正常读取键值；

• 如果存在，则会获取该 key 的过期时间，然后与当前系统时间进行比对，如果比系统时间大，则没有过期，否则判定该 key 已过期。

Redis 使用的过期删除策略是**「惰性删除+定期删除」**这两种策略配合使用。

惰性删除：

惰性删除策略的做法是，不主动删除过期键，每次从数据库访问 key 时，都检测 key 是否过期，如果过期则删除该 key。

优点： 因为每次访问时，才会检查 key 是否过期，所以此策略只会使用很少的系统资源，因此，惰性删除策略对 CPU 时间最友好。

缺点： 如果一个 key 已经过期，而这个 key 又仍然保留在数据库中，那么只要这个过期 key 一直没有被访问，它所占用的内存就不会释放，造成了一定的内存空间浪费。所以，惰性删除策略对内存不友好。

定期删除：

定期删除策略的做法是，每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。 Redis 的定期删除的流程： 从过期字典中随机抽取 20 个 key； 检查这 20 个 key 是否过期，并删除已过期的 key； 如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 5 个（20/4），也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%，则继续重复步骤 1；如果已过期的 key 比例小于 25%，则停止继续删除过期 key，然后等待下一轮再检查。 可以看到，定期删除是一个循环的流程。Redis 为了保证定期删除不会出现循环过度，导致线程卡死现象，为此增加了定期删除循环流程的时间上限，默认不会超过 25ms。

优点： 通过限制删除操作执行的时长和频率，来减少删除操作对 CPU 的影响，同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。

缺点： 难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，就会对 CPU 不友好；如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期 key 占用的内存不会及时得到释放。

​ 可以看到，惰性删除策略和定期删除策略都有各自的优点，所以 Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用，以求在合理使用 CPU 时间和避免内存浪费之间取得平衡。

Redis 持久化时，对过期键会如何处理的？

Redis 持久化文件有两种格式：RDB（Redis Database）和 AOF（Append Only File）。

RDB 文件分为两个阶段，RDB 文件生成阶段和加载阶段。

• RDB 文件生成阶段：从内存状态持久化成 RDB（文件）的时候，会对 key 进行过期检查，过期的键「不会」被保存到新的 RDB 文件中，因此 Redis 中的过期键不会对生成新 RDB 文件产生任何影响。

• RDB 加载阶段：RDB 加载阶段时，要看服务器是主服务器还是从服务器，分别对应以下两种情况：

  • 如果 Redis 是「主服务器」运行模式的话，在载入 RDB 文件时，程序会对文件中保存的键进行检查，过期键「不会」被载入到数据库中。所以过期键不会对载入 RDB 文件的主服务器造成影响；

  • 如果 Redis 是「从服务器」运行模式的话，在载入 RDB 文件时，不论键是否过期都会被载入到数据库中。但由于主从服务器在进行数据同步时，从服务器的数据会被清空。所以一般来说，过期键对载入 RDB 文件的从服务器也不会造成影响。

AOF 文件分为两个阶段，AOF 文件写入阶段和 AOF 重写阶段。

• **AOF 文件写入阶段：**当 Redis 以 AOF 模式持久化时，如果数据库某个过期键还没被删除，那么 AOF 文件会保留此过期键，当此过期键被删除后，Redis 会向 AOF 文件追加一条 DEL 命令来显式地删除该键值。

• **AOF 重写阶段：**执行 AOF 重写时，会对 Redis 中的键值对进行检查，已过期的键不会被保存到重写后的 AOF 文件中，因此不会对 AOF 重写造成任何影响。

Redis 主从模式中，对过期键会如何处理？

当 Redis 运行在主从模式下时，从库不会进行过期扫描，从库对过期的处理是被动的。也就是即使从库中的 key 过期了，如果有客户端访问从库时，依然可以得到 key 对应的值，像未过期的键值对一样返回。

从库的过期键处理依靠主服务器控制，**主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增加一条 del 指令，同步到所有的从库，**从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。

Redis 内存满了，会发生什么？

在 Redis 的运行内存达到了某个阀值，就会触发内存淘汰机制，这个阀值就是我们设置的最大运行内存，此值在 Redis 的配置文件中可以找到，配置项为 maxmemory。

Redis 内存淘汰策略有哪些？

Redis 内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为「不进行数据淘汰」和「进行数据淘汰」两类策略。

1. 不进行数据淘汰的策略 noeviction（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，而是不再提供服务，直接返回错误。

2. 进行数据淘汰的策略 针对「进行数据淘汰」这一类策略，又可以细分为「在设置了过期时间的数据中进行淘汰」和「在所有数据范围内进行淘汰」这两类策略。

   • 在设置了过期时间的数据中进行淘汰： volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值； volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。 volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值； volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
   • 在所有数据范围内进行淘汰： allkeys-random：随机淘汰任意键值; allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值； allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。

Redis 缓存设计

如何避免缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透？

如何避免缓存雪崩？

通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据如果不在缓存里，业务系统需要重新生成缓存，因此就会访问数据库，并将数据更新到 Redis 里，这样后续请求都可以直接命中缓存。 那么，当大量缓存数据在同一时间过期（失效）时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃，这就是缓存雪崩的问题。

对于缓存雪崩问题，我们可以采用两种方案解决。

• 将缓存失效时间随机打散： 我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值（比如 1 到 10 分钟）这样每个缓存的过期时间都不重复了，也就降低了缓存集体失效的概率。

• 设置缓存不过期： 我们可以通过后台服务来更新缓存数据，从而避免因为缓存失效造成的缓存雪崩，也可以在一定程度上避免缓存并发问题。

如何避免缓存击穿？

如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。 可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，因此可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。

应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案：

• 互斥锁方案（Redis 中使用 setNX 方法设置一个状态位，表示这是一种锁定状态），保证同一时间只有一个业务线程请求缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
• 不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存，或者在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间；

如何避免缓存穿透？

当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透。

缓存穿透的发生一般有这两种情况：

• 业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据；
• 黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；

应对缓存穿透的方案，常见的方案有三种：

• 非法请求的限制：当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。

• 设置空值或者默认值：当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。

• 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在：我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在，即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身也是支持布隆过滤器的。

如何设计一个缓存策略，可以动态缓存热点数据呢？

由于数据存储受限，系统并不是将所有数据都需要存放到缓存中的，而只是将其中一部分热点数据缓存起来，所以我们要设计一个热点数据动态缓存的策略。

热点数据动态缓存的策略总体思路：通过数据最新访问时间来做排名，并过滤掉不常访问的数据，只留下经常访问的数据。

以电商平台场景中的例子，现在要求只缓存用户经常访问的 Top 1000 的商品。具体细节如下：

• 先通过缓存系统做一个排序队列（比如存放 1000 个商品），系统会根据商品的访问时间，更新队列信息，越是最近访问的商品排名越靠前；

• 同时系统会定期过滤掉队列中排名最后的 200 个商品，然后再从数据库中随机读取出 200 个商品加入队列中；

• 这样当请求每次到达的时候，会先从队列中获取商品 ID，如果命中，就根据 ID 再从另一个缓存数据结构中读取实际的商品信息，并返回。

在 Redis 中可以用 zadd 方法和 zrange 方法来完成排序队列和获取 200 个商品的操作。

说说常见的缓存更新策略？

常见的缓存更新策略共有3种： Cache Aside（旁路缓存）策略； Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略； Write Back（写回）策略； 实际开发中，Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside，另外两种策略应用不了。

Cache Aside：

先更新数据库，再删除缓存。Cache Aside 策略适合读多写少的场景，不适合写多的场景，因为当写入比较频繁时，缓存中的数据会被频繁地清理，这样会对缓存的命中率有一些影响。如果业务对缓存命中率有严格的要求，那么可以考虑两种解决方案：

• 一种做法是在更新数据时也更新缓存，只是在更新缓存前先加一个分布式锁，因为这样在同一时间只允许一个线程更新缓存，就不会产生并发问题了。当然这么做对于写入的性能会有一些影响；
• 另一种做法同样也是在更新数据时更新缓存，只是给缓存加一个较短的过期时间，这样即使出现缓存不一致的情况，缓存的数据也会很快过期，对业务的影响也是可以接受。

Read/Write Through（读穿 / 写穿）：

Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略原则是应用程序只和缓存交互，不再和数据库交互，而是由缓存和数据库交互，相当于更新数据库的操作由缓存自己代理了。

1. **Read Through 读穿：**先查询缓存中数据是否存在，如果存在则直接返回，如果不存在，则由缓存组件负责从数据库查询数据，并将结果写入到缓存组件，最后缓存组件将数据返回给应用。

2. Write Through 写穿： 当有数据更新的时候，先查询要写入的数据在缓存中是否已经存在： 如果缓存中数据已经存在，则更新缓存中的数据，并且由缓存组件同步更新到数据库中，然后缓存组件告知应用程序更新完成。 如果缓存中数据不存在，直接更新数据库，然后返回

Read Through/Write Through 策略的特点是由缓存节点而非应用程序来和数据库打交道，在开发过程中，相比 Cache Aside 策略要少见一些，原因是我们经常使用的分布式缓存组件，无论是 Memcached 还是 Redis 都不提供写入数据库和自动加载数据库中的数据的功能。而我们在使用本地缓存的时候可以考虑使用这种策略。

Write Back（写回）：

Write Back（写回）策略在更新数据的时候，只更新缓存，同时将缓存数据设置为脏的，然后立马返回，并不会更新数据库。对于数据库的更新，会通过批量异步更新的方式进行。

实际上，Write Back（写回）策略也不能应用到我们常用的数据库和缓存的场景中，因为 Redis 并没有异步更新数据库的功能。Write Back 是计算机体系结构中的设计，比如 CPU 的缓存、操作系统中文件系统的缓存都采用了 Write Back（写回）策略。

Write Back 策略特别适合写多的场景，因为发生写操作的时候， 只需要更新缓存，就立马返回了。比如，写文件的时候，实际上是写入到文件系统的缓存就返回了，并不会写磁盘。 但是带来的问题是，数据不是强一致性的，而且会有数据丢失的风险，因为缓存一般使用内存，而内存是非持久化的，所以一旦缓存机器掉电，就会造成原本缓存中的脏数据丢失。所以你会发现系统在掉电之后，之前写入的文件会有部分丢失，就是因为 Page Cache 还没有来得及刷盘造成的。

Redis 实战

Redis 如何实现延迟队列？

延迟队列是指把当前要做的事情，往后推迟一段时间再做。延迟队列的常见使用场景有以下几种：

• 在淘宝、京东等购物平台上下单，超过一定时间未付款，订单会自动取消；

• 打车的时候，在规定时间没有车主接单，平台会取消你的单并提醒你暂时没有车主接单；

• 点外卖的时候，如果商家在10分钟还没接单，就会自动取消订单；

在 Redis 可以使用有序集合（ZSet）的方式来实现延迟消息队列的，ZSet 有一个 Score 属性可以用来存储延迟执行的时间。

使用 zadd score1 value1 命令就可以一直往内存中生产消息。再利用 zrangebysocre 查询符合条件的所有待处理的任务， 通过循环执行队列任务即可。

Redis 的大 key 如何处理？

什么是 Redis 大 key？

大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大。 一般而言，下面这两种情况被称为大 key：

• String 类型的值大于 10 KB；

• Hash、List、Set、ZSet 类型的元素的个数超过 5000个；

大 key 会造成什么问题？

大 key 会带来以下四种影响：

• 客户端超时阻塞。由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。
• 引发网络阻塞。每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是灾难性的。
• 阻塞工作线程。如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。
• 内存分布不均。集群模型在 slot 分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有大 key 的 Redis 节点占用内存多，QPS 也会比较大。

如何找到大 key？

1. redis-cli --bigkeys 查找大key：可以通过 redis-cli --bigkeys 命令查找大 key。

使用的时候注意事项：

• 最好选择在从节点上执行该命令。因为主节点上执行时，会阻塞主节点；

• 如果没有从节点，那么可以选择在 Redis 实例业务压力的低峰阶段进行扫描查询，以免影响到实例的正常运行；或者可以使用 -i 参数控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。

该方式的不足之处：

• 这个方法只能返回每种类型中最大的那个 bigkey，无法得到大小排在前 N 位的 bigkey；

• 对于集合类型来说，这个方法只统计集合元素个数的多少，而不是实际占用的内存量。但是，一个集合中的元素个数多，并不一定占用的内存就多。因为，有可能每个元素占用的内存很小，这样的话，即使元素个数有很多，总内存开销也不大；

2. 使用 SCAN 命令查找大 key：

使用 SCAN 命令对数据库扫描，然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key 的类型。

对于 String 类型，可以直接使用 STRLEN 命令获取字符串的长度，也就是占用的内存空间字节数。

对于集合类型来说，有两种方法可以获得它占用的内存大小：

• 如果能够预先从业务层知道集合元素的平均大小，那么，可以使用下面的命令获取集合元素的个数，然后乘以集合元素的平均大小，这样就能获得集合占用的内存大小了。List 类型：LLEN 命令；Hash 类型：HLEN 命令；Set 类型：SCARD 命令；Sorted Set 类型：ZCARD 命令；

• 如果不能提前知道写入集合的元素大小，可以使用 MEMORY USAGE 命令（需要 Redis 4.0 及以上版本），查询一个键值对占用的内存空间。

3. 使用 RdbTools 工具查找大 key：

使用 RdbTools 第三方开源工具，可以用来解析 Redis 快照（RDB）文件，找到其中的大 key， 并将其输出到外部文件。

如何删除大 key？

删除操作的本质是要释放键值对占用的内存空间。

释放内存只是第一步，为了更加高效地管理内存空间，在应用程序释放内存时，操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表，以便后续进行管理和再分配。这个过程本身需要一定时间，而且会阻塞当前释放内存的应用程序。

所以，如果一下子释放了大量内存，空闲内存块链表操作时间就会增加，相应地就会造成 Redis 主线程的阻塞，如果主线程发生了阻塞，其他所有请求可能都会超时，超时越来越多，会造成 Redis 连接耗尽，产生各种异常。

因此，删除大 key 这一个动作，有两种方法：分批次删除、异步删除（Redis 4.0版本以上）。

1. 分批次删除：
   • 对于删除大 Hash，使用 hscan 命令，每次获取 100 个字段，再用 hdel 命令，每次删除 1 个字段。
   • 对于删除大 List，通过 ltrim 命令，每次删除少量元素。
   • 对于删除大 Set，使用 sscan 命令，每次扫描集合中 100 个元素，再用 srem 命令每次删除一个键。
   • 对于删除大 ZSet，使用 zremrangebyrank 命令，每次删除 top 100个元素。
2. 异步删除：

从 Redis 4.0 版本开始，可以采用异步删除法，用 unlink 命令代替 del 来删除。 这样 Redis 会将这个 key 放入到一个异步线程中进行删除，这样不会阻塞主线程。 除了主动调用 unlink 命令实现异步删除之外，我们还可以通过配置参数，达到某些条件的时候自动进行异步删除。 主要有 4 种场景，默认都是关闭的：

• lazyfree-lazy-eviction：表示当 Redis 运行内存超过 maxmeory 时，是否开启 lazy free 机制删除；

• lazyfree-lazy-expire：表示设置了过期时间的键值，当过期之后是否开启 lazy free 机制删除；

• lazyfree-lazy-server-del：有些指令在处理已存在的键时，会带有一个隐式的 del 键的操作，比如 rename 命令，当目标键已存在，Redis 会先删除目标键，如果这些目标键是一个 big key，就会造成阻塞删除的问题，此配置表示在这种场景中是否开启 lazy free 机制删除；

• slave-lazy-flush：针对 slave (从节点) 进行全量数据同步，slave 在加载 master 的 RDB 文件前，会运行 flushall 来清理自己的数据，它表示此时是否开启 lazy free 机制删除。

建议开启其中的 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-server-del 等配置，这样就可以有效的提高主线程的执行效率。

Redis 管道有什么用？

管道技术（Pipeline）是客户端提供的一种批处理技术，用于一次处理多个 Redis 命令，从而提高整个交互的性能。

使用管道技术可以解决多个命令执行时的网络等待，它是把多个命令整合到一起发送给服务器端处理之后统一返回给客户端，这样就免去了每条命令执行后都要等待的情况，从而有效地提高了程序的执行效率。 但使用管道技术也要注意避免发送的命令过大，或管道内的数据太多而导致的网络阻塞。

要注意的是，管道技术本质上是客户端提供的功能，而非 Redis 服务器端的功能。

Redis 事务支持回滚吗？

Redis 中并没有提供回滚机制，虽然 Redis 提供了 DISCARD 命令，但是这个命令只能用来主动放弃事务执行，把暂存的命令队列清空，起不到回滚的效果， Redis 并不一定保证原子性（原子性：事务中的命令要不全部成功，要不全部失败）。

为什么Redis 不支持事务回滚？

• Redis 事务的执行时，错误通常都是编程错误造成的，这种错误通常只会出现在开发环境中，而很少会在实际的生产环境中出现，所以没有必要为 Redis 开发事务回滚功能；

• 不支持事务回滚是因为这种复杂的功能和 Redis 追求的简单高效的设计主旨不符合。

如何用 Redis 实现分布式锁的？

分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。Redis 本身可以被多个客户端共享访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁，而且 Redis 的读写性能高，可以应对高并发的锁操作场景。

Redis 的 SET 命令有个 NX 参数可以实现「key不存在才插入」，所以可以用它来实现分布式锁：

• 如果 key 不存在，则显示插入成功，可以用来表示加锁成功；

• 如果 key 存在，则会显示插入失败，可以用来表示加锁失败。

基于 Redis 节点实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件：

• 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁；

• 锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间；

• 锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端；

满足这三个条件的分布式命令如下： SET lock_key unique_value NX PX 10000

• lock_key 就是 key 键；

• unique_value 是客户端生成的唯一的标识，区分来自不同客户端的锁操作；

• NX 代表只在 lock_key 不存在时，才对 lock_key 进行设置操作；

• PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s，这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。

而解锁的过程就是将 lock_key 键删除（del lock_key），但不能乱删，要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以，解锁的时候，我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端，是的话，才将 lock_key 键删除。

可以看到，解锁是有两个操作，这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性，因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，保证了锁释放操作的原子性。

// 释放锁时，先比较 unique_value 是否相等，避免锁的误释放 
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then 
  return redis.call("del",KEYS[1]) 
else 
  return 0 
end 

这样一来，就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。

基于 Redis 实现分布式锁有什么优缺点？

优点：

1. 性能高效（这是选择缓存实现分布式锁最核心的出发点）。

2. 实现方便。很多研发工程师选择使用 Redis 来实现分布式锁，很大成分上是因为 Redis 提供了 setnx 方法，实现分布式锁很方便。

3. 避免单点故障（因为 Redis 是跨集群部署的，自然就避免了单点故障）。

缺点：

1. **超时时间不好设置。**如果锁的超时时间设置过长，会影响性能，如果设置的超时时间过短会保护不到共享资源。比如在有些场景中，一个线程 A 获取到了锁之后，由于业务代码执行时间可能比较长，导致超过了锁的超时时间，自动失效，注意 A 线程没执行完，后续线程 B 又意外的持有了锁，意味着可以操作共享资源，那么两个线程之间的共享资源就没办法进行保护了。

   • 那么如何合理设置超时时间呢？ 我们可以基于续约的方式设置超时时间：先给锁设置一个超时时间，然后启动一个守护线程，让守护线程在一段时间后，重新设置这个锁的超时时间。实现方式就是：写一个守护线程，然后去判断锁的情况，当锁快失效的时候，再次进行续约加锁，当主线程执行完成后，销毁续约锁即可，不过这种方式实现起来相对复杂。

2. **Redis 主从复制模式中的数据是异步复制的，这样导致分布式锁的不可靠性。**如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。

Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性？

为了保证集群环境下分布式锁的可靠性，Redis 官方已经设计了一个分布式锁算法 Redlock（红锁）。

它是基于多个 Redis 节点的分布式锁，即使有节点发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。官方推荐是至少部署 5 个 Redis 节点，而且都是主节点，它们之间没有任何关系，都是一个个孤立的节点。

Redlock 算法的基本思路：是让客户端和多个独立的 Redis 节点依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的节点成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。

这样一来，即使有某个 Redis 节点发生故障，因为锁的数据在其他节点上也有保存，所以客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁的数据也不会丢失。

Redlock 算法加锁三个过程：

1. 第一步是，客户端获取当前时间（t1）；
2. 第二步是，客户端按顺序依次向 N 个 Redis 节点执行加锁操作： 加锁操作使用 SET 命令，带上 NX，EX/PX 选项，以及带上客户端的唯一标识。 如果某个 Redis 节点发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock 算法能够继续运行，我们需要给「加锁操作」设置一个超时时间（不是对「锁」设置超时时间，而是对「加锁操作」设置超时时间），加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的过期时间，一般也就是设置为几十毫秒；
3. 第三步是，一旦客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 节点上成功获取到了锁，就再次获取当前时间（t2），然后计算计算整个加锁过程的总耗时（t2-t1）。如果 t2-t1 < 锁的过期时间，此时，认为客户端加锁成功，否则认为加锁失败。

可以看到，加锁成功要同时满足两个条件（简述：如果有超过半数的 Redis 节点成功的获取到了锁，并且总耗时没有超过锁的有效时间，那么就是加锁成功）：

• 条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 节点上成功获取到了锁；

• 条件二：客户端从大多数节点获取锁的总耗时（t2-t1）小于锁设置的过期时间。

加锁成功后，客户端需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是「锁最初设置的过期时间」减去「客户端从大多数节点获取锁的总耗时（t2-t1）」。如果计算的结果已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。

加锁失败后，客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作，释放锁的操作和在单节点上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。

Reference：

本文总结自「小林coding」。