记录--redis

1. 说一下你在项目中的redis的应用场景

redis 有五大常用数据类型：String、List、Hash、Set、Sorted Set

分别有各自的应用场景，一般是作为数据缓存，分布式下提供分布式锁的解决方案

2. redis是单线程还是多线程？

redis 不管那个版本，工作线程只有一个；6.X版本之后提供了 IO 多线程，满足 redis 的串行原子，只不过 IO 多线程后，把输入/输出放到更多的线程里去并行，执行时间段，更快，充分利用 服务器的硬件资源

3. redis存在线程安全的问题吗？为什么？

redis 的工作线程只有一个 ，保证串行执行的原子性，因此 redis 内部是可以保证线程安全的，但是外界使用 api 来操作 redis 时是不能保证的，需要业务上自行保障

4. 遇到过缓存穿透吗？详细描述一下。

缓存穿透 -- redis 中没有，db 中也没有

解决：

　　缓存 null 值：对查询结果为 null 的数据进行缓存，长期使用的话需要定期清理，设置短时限失效，例如：30——60秒，最高 5 分钟

　　白名单策略：提请预热各种分类的数据 id 对应的 bitmaps，id 作为 bitmaps 的 offset，相当于设置数据白名单，当加载正常数据时放行，加载异常数据时直接拦截；只用布隆过滤器，布隆过滤器的命中问题针对恶意访问造成服务器压力可以忽略

　　实时监控：实时监控 redis 命中率与 null 数据的占比：非活动时间段波动--通常检查 3-5 倍，超过 5 倍纳入重点排查对象；活动时段检查 10-50 倍，超过 50 倍纳入重点排查对象；根据倍数不同，启动不同的排出程序，然后使用黑名单进行防控。

　　key 加密：对 key 进行业务层传输加密服务，设定校验程序，发现不满足规则的 key ，直接驳回数据访问。

5. 遇到过缓存击穿吗？详细描述一下。

缓存击穿：热点 key 过期失效，redis 没有，db 中有，没有缓存

解决：

　　1）预先设定，根据实际业务情况，加大此类 key 的过期时长；

　　2）监控访问流量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置永久性  key

　　3）后台刷新数据：启动定时任务，在高峰来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失

　　4）二级缓存：设置不同的失效时间 ，保证不会同时被淘汰

　　5）加锁：分布式锁，防止被击穿

6. 如何避免缓存雪崩？

缓存雪崩：大量的 key 过期失效，没有被缓存

解决：

　　1）构建多级缓存架构

　　2）使用锁和队列：保证不会有大量的线程对数据库一次性进程读写，从而避免缓存失效时大量的请求落到存储库上

　　3）设置过期标识更新缓存：记录缓存是否过期，设置提前量，如果过期通过后台程序更新实际 key 的缓存

　　4）将缓存时间分散开，错峰失效

解决 ：核心就是避免 db 层面的无效或重复请求

• 请求 redis ，没有数据
• 大家抢锁，时间复杂度是只发生在 redis 获取不到的情况下
  • 抢到锁的请求到 db
  • 没抢到的返回或sleep
• db 获取到，更新 redis（针对缓存穿透可以 set key null）
• 若是 sleep 的，唤醒重复当前流程操作

7. Redis是怎么删除过期key的？

8. 缓存如何回收的？

后台在轮询（serverCron）分段分批的删除那些过期的 key

请求的时候判断是否已经过期

• 定时删除：对每一个设置了过期时间的 key 都创建了一个定时器，只要到达过期时间就立即删除。该策略可以立即清除过期数据，对内存友好，但是占用过多的 cpu 资源处理过期数据，会影响 redis 的吞吐量和响应时间
• 惰性删除：当访问一个 key 的时候判断是否过期，过期删除。该策略可以最大限度的节约 cpu 资源，但是对内存不友好。极端情况下，会存在大量过期的 key 不会被访问到，占用过多内存空间
• 定期删除：每个一段时间扫描 redis 中过期字典中的 key，进行过期 key 删除，通过调整扫描周期和扫描限定耗时，可以使 cpu 和内存资源达到最优的平衡效果

9. 缓存是如何淘汰的

当 redis 的内存达到 maxmemory 的极限时，会通过某种算法来决定清除掉哪些数据，这就是 redis 的缓存淘汰策略

redis 提供 8 中缓存淘汰的策略算法：

• volatile_lru : 在设置了过期时间的 key 空间中，移除最近最不经常使用的 key，和最后一次访问 key 的事件有关
• allkeys-lru : 在 key 空间中，移除最近最不经常使用的 key
• volatile-lfu : 在设置了过期时间的 key 空间中，移除最近最少使用的 key，和使用次数有关，淘汰使用次数最少的
• allkeys-lfu : 在 key 空间中，移除最近最少使用的 key
• volatile-random : 在设置了过期时间的 key 空间中，进行随机移除
• allkeys-random : 在 key 空间中，进行随机移除
• volatile-ttl : 针对设置了过期时间的健值对，根据过期时间先后进行删除，越早过期的越先删除
• noeviction : 一旦缓冲写满了，再有新的写请求过来时，redis 不再提供服务，直接返回错误

lru ： redisObject 中维护了一个 lru 属性，记录 key 的访问时间，当从 redis 中筛选出 N 个数据，比较 lru 属性，淘汰距离现在最久的

10. Redis 是如何持久化的？

redis 提供两种持久化方式 rdb 和 aof

rdb: rdb 是 redis 默认的持久化方式；按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，通过 配置文件 save 参数来定义快照的周期

aof：将 redis 执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启 reis 会重新将持久化的日志中文件恢复数据。当两种方式同时开启时，数据恢复优先考虑 aof 恢复，配置 no、every second、always，只会丢失一秒的数据；

11. Redis 集群实现原理

redis cluster 是一种服务端 sharding 技术。cluster 并没有使用一致性 hash，而是采用 slot 槽的概念，一共分成 10384 （[0, 10383]）个槽。将请求发送到任意节点，接受到请求的节点会讲查询请求发送到正确的节点上执行

说明：

　　通过 hash 的方式，将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽区间的数据，默认分配了 16384 个槽；

　　每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上

　　数据写入先写入主节点，再同步到从节点；

　　同一分片多个节点间的数据不保持一致性；

　　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

redis cluster 架构下，每个 redis 需要开发两个端口，如 6379，16379；16379 用来进行节点间通信，进行故障检查、配置更新、故障转移授权。使用二进制 gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络宽带和处理时间 

12. Redis 与 MySQL 的双写一致性是如何保证的

延时双删：先删除缓存，再更新数据库，在等待具体读业务逻辑数据的耗时+几百毫秒后，再次删除缓存

删除缓存重试机制：若是第二次删除失败了，那么缓存数据和持久化还是不一致的，所以引入删除缓存重试机制，将删除失败的key放到消息队列中，将要删除的key拉去出来做重试删除的操作

读取binlog异步删除缓存：可以将 binlog 日志采集发送到 mq 队列中，通过 ack 确认送达机制处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性

为什么要删除缓存而不用更新呢  -- 线程 A 发起一个写操作，先更新了数据库 ，线程 B 发起一个写操作 ，在更新了数据库，由于网络原因，线程 B 先更新了缓存，而后线程 A 更新了缓存，导致缓存保存的还是 A 的数据。

更新缓存相对于删除缓存：1）如果写入的缓存值，是经过复杂计算才得到的话，更新缓存频率高的话，就浪费性能了 ；2）在写数据库场景多，读数据场景少的情况下，数据很多时候还没被读取到，又被更新了，这也浪费性能

13. redis 为什么快？

　　1）绝大部分请求是存粹的内存操作，基于内存的操作响应非常快速；

　　2）redis工作现场是单线程的，避免了不必要的上下文切换和竞争条件；

　　3）redis 才用非阻塞 IO 多路复用 epoll 模型，减少了 IO 操作上的损耗时间

假如 redis 里面有一亿个key，其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？

　　使用 keys 命令可以扫出指定模式的 key 列表；但是 redis 是单线程的 keys 指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复，这个时候可以使用 scan 指令，scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是会有一定的重复概率，但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。