208面试题 Redis

十八、Redis

179.redis 是什么？都有哪些使用场景？

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、高性能、Key-Value缓存数据库，并提供多种语言的API。
Redis 全称REmote DIctionary Server(远程字典服务器)。
它通常也被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和有序集合(sorted sets)等类型。

Redis 使用场景：

1. 缓存——热数据
2. 计数器
3. 队列
4. 位操作（大数据处理）
5. 分布式锁与单线程机制
6. 最新列表
7. 排行榜

180.redis 有哪些功能？

• 数据缓存功能
• 分布式锁的功能
• 支持数据持久化
• 支持事务
• 支持消息队列

181.redis 和 memecache 有什么区别？

1、存储方式：
memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小
redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性，支持数据的持久化。

2、数据支持类型：
redis在数据支持上要比memecache多的多。

3、使用底层模型不同：
新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4、运行环境不同：
redis目前官方只支持LINUX 上去行，从而省去了对于其它系统的支持，这样的话可以更好的把精力用于本系统 环境上的优化，虽然后来微软有一个小组为其写了补丁。但是没有放到主干上

182.redis 为什么是单线程的？

注意：redis 单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。

因为CPU不是Redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽，既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求

183.什么是缓存穿透？怎么解决？

缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

当通过某一个key去查询数据的时候，如果对应在数据库中的数据都不存在，我们将此key对应的value设置为一个默认的值，比如“NULL”，并设置一个缓存的失效时间，这时在缓存失效之前，所有通过此key的访问都被缓存挡住了。后面如果此key对应的数据在DB中存在时，缓存失效之后，通过此key再去访问数据，就能拿到新的value了。

184.redis 支持的数据类型有哪些？

• String（字符串）
  string 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。
  string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
  string 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB。

• Hash（哈希）
  Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。
  Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

• List（列表）
  Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

• Set（集合）
  Redis的Set是string类型的无序集合。
  集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

• zset(sorted set：有序集合)
  Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
  不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
  zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

185.redis 支持的 java 客户端都有哪些？

Redisson，Jedis，lettuce等，官方推荐使用Redisson。

186.jedis 和 redisson 有哪些区别？

1. 概况对比
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

2. 编程模型
Jedis中的方法调用是比较底层的暴露的Redis的API，也即Jedis中的Java方法基本和Redis的API保持着一致，了解Redis的API，也就能熟练的使用Jedis。而Redisson中的方法则是进行比较高的抽象，每个方法调用可能进行了一个或多个Redis方法调用。

3. 可伸缩性
Jedis使用阻塞的I/O，且其方法调用都是同步的，程序流需要等到sockets处理完I/O才能执行，不支持异步。Jedis客户端实例不是线程安全的，所以需要通过连接池来使用Jedis。Redisson使用非阻塞的I/O和基于Netty框架的事件驱动的通信层，其方法调用是异步的。Redisson的API是线程安全的，所以可以操作单个Redisson连接来完成各种操作。

4. 数据结构
Jedis仅支持基本的数据类型如：String、Hash、List、Set、Sorted Set。
Redisson不仅提供了一系列的分布式Java常用对象，基本可以与Java的基本数据结构通用，还提供了许多分布式服务，其中包括（BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service）。在分布式开发中，Redisson可提供更便捷的方法。

5. 第三方框架整合

• Redisson提供了和Spring框架的各项特性类似的，以Spring XML的命名空间的方式配置RedissonClient实例和它所支持的所有对象和服务；
• Redisson完整的实现了Spring框架里的缓存机制；
• Redisson在Redis的基础上实现了Java缓存标准规范；
• Redisson为Apache Tomcat集群提供了基于Redis的非黏性会话管理功能。该功能支持Apache Tomcat的6、7和8版。
• Redisson还提供了Spring Session会话管理器的实现。

187.怎么保证缓存和数据库数据的一致性？

合理设置缓存的过期时间。
新增、更改、删除数据库操作时同步更新 Redis，可以使用事物机制来保证数据的一致性。

188.redis 持久化有几种方式？

redis提供两种方式进行持久化:

RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化）。
AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

189.redis 怎么实现分布式锁？

分布式锁一般有三种实现方式：

1. 数据库乐观锁；
2. 基于Redis的分布式锁；
3. 基于ZooKeeper的分布式锁。

190.redis 分布式锁有什么缺陷？

1. 实现复杂，需要考虑超时，原子性，误删等情况
2. 没有等待锁的队列，只能在客户端自旋来等锁，效率低下

191.redis 如何做内存优化？

• 尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。
• 根据业务场景，考虑使用BITMAP
• Redis提供内存回收策略，根据使用的情况可以选择适当的回收策略，比如过期数据清除，expire设置数据过期时间

192.redis 淘汰策略有哪些？

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰；
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰；
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰 ；
• allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰；
• allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰；
• no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据。

193.redis 常见的性能问题有哪些？该如何解决？

1. Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2. Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化，如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3. Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4. Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

5. 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

6. 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…。这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。