為什么使用Redis

• 高性能：

  假如用戶第一次訪問數(shù)據(jù)庫中的某些數(shù)據(jù)壤圃。這個過程會比較慢，因為是從硬盤上讀取的琅轧。將該用戶訪問的數(shù)據(jù)存在數(shù)緩存中伍绳，這樣下一次再訪問這些數(shù)據(jù)的時候就可以直接從緩存中獲取了。操作緩存就是直接操作內(nèi)存乍桂，所以速度相當(dāng)快冲杀。如果數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)數(shù)據(jù)改變的之后，同步改變緩存中相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可睹酌！

• 高并發(fā)：

  直接操作緩存能夠承受的請求是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于直接訪問數(shù)據(jù)庫的权谁，所以我們可以考慮把數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到緩存中去，這樣用戶的一部分請求會直接到緩存這里而不用經(jīng)過數(shù)據(jù)庫憋沿。

使用redis的好處旺芽？

1. 速度快，因為數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中卤妒，類似于HashMap甥绿，HashMap的優(yōu)勢就是查找和操作的時間復(fù)雜度都是O(1)

2. 支持豐富數(shù)據(jù)類型，支持string则披，list共缕，set，sorted set士复，hash

3. 支持事務(wù) ：redis對事務(wù)是部分支持的图谷，如果是在入隊時報錯，那么都不會執(zhí)行阱洪；在非入隊時報錯便贵，那么成功的就會成功執(zhí)行。 redis監(jiān)控：鎖的介紹

4. 豐富的特性：可用于緩存冗荸，消息承璃，按key設(shè)置過期時間，過期后將會自動刪除蚌本。

分布式緩存和本地緩存有啥區(qū)別盔粹？讓你自己設(shè)計本地緩存怎么設(shè)計隘梨？如何解決緩存過期問題？如何解決內(nèi)存溢出問題舷嗡？

分布式緩存和本地緩存的區(qū)別

1. 分布式緩存一致性更好一點轴猎，本地緩存 每個實例都有自己的緩存，可能會存在不一致的情況进萄。

2. 本地緩存會占用堆內(nèi)存捻脖，影響垃圾回收、影響系統(tǒng)性能中鼠。分布式緩存兩大開銷會導(dǎo)致其慢于本地緩存可婶，網(wǎng)絡(luò)延遲和對象序列化

3. 進(jìn)程內(nèi)緩存適用于較小且頻率可見的訪問場景，尤其適用于不變對象援雇，對于較大且不可預(yù)見的訪問扰肌，最好采用分布式緩存。

如何解決緩存過期問題

緩存失效：

引起這個原因的主要因素是高并發(fā)下熊杨，我們一般設(shè)定一個緩存的過期時間時，可能有一些會設(shè)置5分鐘啊盗舰，10分鐘這些晶府；并發(fā)很高時可能會出在某一個時間同時生成了很多的緩存，并且過期時間在同一時刻钻趋，這個時候就可能引發(fā)——當(dāng)過期時間到后川陆，這些緩存同時失效，請求全部轉(zhuǎn)發(fā)到DB蛮位，DB可能會壓力過重较沪。

處理方法：

一個簡單方案就是將緩存失效時間分散開，不要所以緩存時間長度都設(shè)置成5分鐘或者10分鐘失仁；比如我們可以在原有的失效時間基礎(chǔ)上增加一個隨機(jī)值尸曼，比如1-5分鐘隨機(jī)，這樣每一個緩存的過期時間的重復(fù)率就會降低萄焦，就很難引發(fā)集體失效的事件控轿。

緩存失效時產(chǎn)生的雪崩效應(yīng)，將所有請求全部放在數(shù)據(jù)庫上拂封，這樣很容易就達(dá)到數(shù)據(jù)庫的瓶頸茬射，導(dǎo)致服務(wù)無法正常提供。盡量避免這種場景的發(fā)生冒签。

redis和memcached的區(qū)別

1. Redis和Memcache都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中在抛，都是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。不過memcache還可用于緩存其他東西萧恕，例如圖片刚梭、視頻等等肠阱；

2. Memcached僅支持簡單的key-value結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)記錄。Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù)望浩，同時還提供list辖所，set，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲磨德；

3. 虛擬內(nèi)存--Redis當(dāng)物理內(nèi)存用完時缘回，可以將一些很久沒用到的value 交換到磁盤；

4. 過期策略--memcache在set時就指定典挑，例如set key1 0 0 8,即永不過期酥宴。Redis可以通過例如expire 設(shè)定，例如expire name 10您觉；

5. 分布式--設(shè)定memcache集群拙寡，利用magent做一主多從;redis可以做一主多從。都可以一主一從琳水；

6. 存儲數(shù)據(jù)安全--memcache掛掉后肆糕，數(shù)據(jù)沒了；redis可以定期保存到磁盤（持久化）在孝；

7. 災(zāi)難恢復(fù)--memcache掛掉后诚啃，數(shù)據(jù)不可恢復(fù); redis數(shù)據(jù)丟失后可以通過aof恢復(fù)；

8. Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份私沮，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份始赎；

redis常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和使用場景

• String（字符串）

  • set 鍵 值 （設(shè)置鍵值對）

  • get 鍵 （根據(jù)鍵取值）

  String結(jié)構(gòu)又存在3種類型，分別是字符串仔燕、數(shù)值造垛、bitmap。

  使用場景：

  字符串：分布式鎖

  數(shù)值：在一些系統(tǒng)中看似不是很重要的統(tǒng)計晰搀，搶購五辽，秒殺，詳情頁中數(shù)據(jù)統(tǒng)計厕隧，點贊奔脐，評論等∮跆郑可以規(guī)避并發(fā)情況下對數(shù)據(jù)庫的事務(wù)操作髓迎，完全由redis內(nèi)存操作代替。

  bitmap：用戶簽到建丧、在線用戶統(tǒng)計排龄、統(tǒng)計活躍用戶。

• Hash（哈希）

  • hset 鍵 字段 值

  • hmset 鍵 字段1 值1 字段2 值2 字段3 值3 字段n 值n

  • hger 鍵 字段

  • hmget 鍵 字段1 字段2 字段3 字段n

  • hgetall 鍵

    容量：每個hash可以存儲4294967295個鍵值對（2的32次方-1）

  使用場景：點贊、收藏橄维、詳情頁等

• Set（集合）

  • sadd 鍵 值1 值2 值3 值n

  • smembers 鍵

  使用場景：

  1. 關(guān)注集合:共同關(guān)注尺铣、二度好友

  2. 點贊集合

  3. 抽獎集合

  4. 用戶標(biāo)簽

• List（列表）

  • lpush 鍵 值1 值2 值3 值n

  • lrange 鍵 開始下標(biāo) 結(jié)束下標(biāo)

    容量：每個hash可以存儲4294967295個鍵值對（2的32次方-1）

  使用場景：

  1. 棧

  2. 隊列,比如：關(guān)注隊列、粉絲隊列

  3. 消息隊列

• Zset（Sorted Set： 有序集合）

  • zadd 鍵 分?jǐn)?shù)1 值1 分?jǐn)?shù)2 值2 分?jǐn)?shù)n 值n

  • zrange 鍵 開始下標(biāo) 結(jié)束下標(biāo)

  • zrangebyscore 鍵 開始分值 結(jié)束分值

  使用場景：

  1. 排行榜

  2. 時間軸

  3. 優(yōu)先級隊列

Zset底層實現(xiàn)争舞？跳表搜索插入刪除過程凛忿？

zset的編碼有ziplist和skiplist兩種。 底層分別使用ziplist（壓縮鏈表）和skiplist（跳表）實現(xiàn)竞川。

當(dāng)zset滿足以下兩個條件的時候店溢，使用ziplist：

1. 保存的元素少于128個

2. 保存的所有元素大小都小于64字節(jié)

不滿足這兩個條件則使用skiplist （注意：這兩個數(shù)值是可以通過redis.conf的zset-max-ziplist-entries 和 zset-max-ziplist-value選項 進(jìn)行修改。）

• ziplist編碼

  ziplist 編碼的有序集合對象使用壓縮列表作為底層實現(xiàn)委乌，每個集合元素使用兩個緊挨在一起的壓縮列表節(jié)點來保存床牧，第一個節(jié)點保存元素的成員，第二個節(jié)點保存元素的分值遭贸。并且壓縮列表內(nèi)的集合元素按分值從小到大的順序進(jìn)行排列戈咳，小的放置在靠近表頭的位置，大的放置在靠近表尾的位置壕吹。

• skiplist編碼

  skiplist 編碼的有序集合對象使用 zet 結(jié)構(gòu)作為底層實現(xiàn)著蛙，一個 zset 結(jié)構(gòu)同時包含一個字典和一個跳表：

  字典的鍵保存元素的值，字典的值則保存元素的分值耳贬；跳躍表節(jié)點的 object 屬性保存元素的成員册踩，跳躍表節(jié)點的 score 屬性保存元素的分值。

  這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會通過指針來共享相同元素的成員和分值效拭，所以不會產(chǎn)生重復(fù)成員和分值，造成內(nèi)存的浪費胖秒。

  注意：單獨使用字典缎患，時間復(fù)雜度很低（O(1)），但字典是以無序的方式保存集合元素的阎肝，需要重新進(jìn)行排序挤渔；單獨使用跳表，雖然能執(zhí)行范圍操作风题，但是查找操作從O(1)的復(fù)雜度變?yōu)榱薕(logN)判导。所以使用兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)共同實現(xiàn)

redis過期淘汰策略

淘汰策略

定期刪除+惰性刪除

所謂定期刪除，指的是redis默認(rèn)是每隔100ms就隨機(jī)抽取一些設(shè)置了過期時間的key沛硅，檢查其是否過期眼刃，如果過期就刪除。（注意：是隨機(jī)）

但是摇肌，定期刪除可能會導(dǎo)致很多過期key到了時間并沒有被刪除掉擂红，所以就得靠惰性刪除了。

惰性刪除就是在你獲取某個key的時候围小，redis會檢查一下 昵骤，這個key如果設(shè)置了過期時間那么是否過期了树碱？如果過期了此時就會刪除，不會給你返回任何東西变秦。并不是key到時間就被刪除掉成榜，而是你查詢這個key的時候，redis再懶惰的檢查一下

通過上述兩種手段結(jié)合起來蹦玫，保證過期的key一定會被淘汰

內(nèi)存淘汰機(jī)制

如果redis的內(nèi)存占用過多的時候赎婚，此時會進(jìn)行內(nèi)存淘汰，有如下一些策略：

• noeviction：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時钳垮，新寫入操作會報錯（一般沒人用）

• allkeys-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時惑淳，在鍵空間中，移除最近最少使用的key（這個是最常用的）

• allkeys-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時饺窿，在鍵空間中歧焦，隨機(jī)移除某個key（一般沒人用）

• volatile-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在設(shè)置了過期時間的鍵空間中肚医，移除最近最少使用的key（這個一般不太合適）

• volatile-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時绢馍，在設(shè)置了過期時間的鍵空間中，隨機(jī)移除某個key

• volatile-ttl：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時肠套，在設(shè)置了過期時間的鍵空間中舰涌，有更早過期時間的key優(yōu)先移除

redis持久化機(jī)制？都有什么優(yōu)缺點你稚？持久化的時候還能接受請求嗎瓷耙？

RDB機(jī)制和AOF機(jī)制

RDB:

RDB其實就是把數(shù)據(jù)以快照的形式保存在磁盤上。什么是快照呢刁赖，你可以理解成把當(dāng)前時刻的數(shù)據(jù)拍成一張照片保存下來搁痛。

RDB持久化是指在指定的時間間隔內(nèi)將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)集快照寫入磁盤。也是默認(rèn)的持久化方式宇弛，這種方式是就是將內(nèi)存中數(shù)據(jù)以快照的方式寫入到二進(jìn)制文件中,默認(rèn)的文件名為dump.rdb鸡典。

觸發(fā)機(jī)制

1. save觸發(fā)方式（同步）

   該命令會阻塞當(dāng)前Redis服務(wù)器，執(zhí)行save命令期間枪芒，Redis不能處理其他命令彻况，直到RDB過程完成為止。執(zhí)行完成時候如果存在老的RDB文件舅踪，就把新的替代掉舊的纽甘。我們的客戶端可能都是幾萬或者是幾十萬，這種方式顯然不可取抽碌。

2. bgsave觸發(fā)方式（異步）

   執(zhí)行該命令時贷腕，Redis會在后臺異步進(jìn)行快照操作，快照同時還可以響應(yīng)客戶端請求。

   具體操作是Redis進(jìn)程執(zhí)行fork操作創(chuàng)建子進(jìn)程泽裳，RDB持久化過程由子進(jìn)程負(fù)責(zé)瞒斩，完成后自動結(jié)束。阻塞只發(fā)生在fork階段涮总，一般時間很短胸囱。基本上 Redis 內(nèi)部所有的RDB操作都是采用 bgsave 命令瀑梗。

3. 自動觸發(fā)

   自動觸發(fā)是由我們的配置文件來完成的烹笔。

RDB 的優(yōu)勢和劣勢

①優(yōu)勢

（1）RDB文件緊湊，全量備份抛丽，非常適合用于進(jìn)行備份和災(zāi)難恢復(fù)谤职。

（2）生成RDB文件的時候，redis主進(jìn)程會fork()一個子進(jìn)程來處理所有保存工作亿鲜，主進(jìn)程不需要進(jìn)行任何磁盤IO操作允蜈。

（3）RDB 在恢復(fù)大數(shù)據(jù)集時的速度比 AOF 的恢復(fù)速度要快。

②劣勢

RDB快照是一次全量備份蒿柳，存儲的是內(nèi)存數(shù)據(jù)的二進(jìn)制序列化形式饶套，存儲上非常緊湊。當(dāng)進(jìn)行快照持久化時垒探，會開啟一個子進(jìn)程專門負(fù)責(zé)快照持久化妓蛮，子進(jìn)程會擁有父進(jìn)程的內(nèi)存數(shù)據(jù)，父進(jìn)程修改內(nèi)存子進(jìn)程不會反應(yīng)出來圾叼，所以在快照持久化期間修改的數(shù)據(jù)不會被保存蛤克，可能丟失數(shù)據(jù)。

AOF:

全量備份總是耗時的夷蚊，有時候我們提供一種更加高效的方式AOF咖耘，工作機(jī)制很簡單，redis會將每一個收到的寫命令都通過write函數(shù)追加到文件中撬码。通俗的理解就是日志記錄。

AOF也有三種觸發(fā)機(jī)制

（1）每修改同步always：同步持久化 每次發(fā)生數(shù)據(jù)變更會被立即記錄到磁盤 性能較差但數(shù)據(jù)完整性比較好

（2）每秒同步everysec：異步操作版保，每秒記錄 如果一秒內(nèi)宕機(jī)呜笑，有數(shù)據(jù)丟失

（3）不同no：從不同步

AOF的優(yōu)缺點

優(yōu)點

（1）AOF可以更好的保護(hù)數(shù)據(jù)不丟失，一般AOF會每隔1秒彻犁，通過一個后臺線程執(zhí)行一次fsync操作叫胁，最多丟失1秒鐘的數(shù)據(jù)。（2）AOF日志文件沒有任何磁盤尋址的開銷汞幢，寫入性能非常高驼鹅，文件不容易破損。

（3）AOF日志文件即使過大的時候，出現(xiàn)后臺重寫操作输钩，也不會影響客戶端的讀寫豺型。

（4）AOF日志文件的命令通過非常可讀的方式進(jìn)行記錄买乃，這個特性非常適合做災(zāi)難性的誤刪除的緊急恢復(fù)姻氨。比如某人不小心用flushall命令清空了所有數(shù)據(jù)，只要這個時候后臺rewrite還沒有發(fā)生剪验，那么就可以立即拷貝AOF文件肴焊，將最后一條flushall命令給刪了，然后再將該AOF文件放回去功戚，就可以通過恢復(fù)機(jī)制娶眷，自動恢復(fù)所有數(shù)據(jù)

缺點

（1）對于同一份數(shù)據(jù)來說，AOF日志文件通常比RDB數(shù)據(jù)快照文件更大

（2）AOF開啟后啸臀，支持的寫QPS會比RDB支持的寫QPS低届宠，因為AOF一般會配置成每秒fsync一次日志文件，當(dāng)然壳咕，每秒一次fsync席揽，性能也還是很高的

（3）以前AOF發(fā)生過bug，就是通過AOF記錄的日志谓厘，進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)的時候幌羞，沒有恢復(fù)一模一樣的數(shù)據(jù)出來。

持久化的時候還能接受請求嗎竟稳？

RDB就是生成某個時間點快照属桦，有異步bgsave和同步save，同步的話肯定不能對外服務(wù)了他爸，異步是通過fork子進(jìn)程完成的聂宾，需要注意的是，在異步的時候诊笤，數(shù)據(jù)可能發(fā)生變化系谐，redis并不是直接復(fù)制一份進(jìn)行復(fù)制，redis運(yùn)用寫時復(fù)制cow思想讨跟，即一開始redis和子進(jìn)程都指向同一個數(shù)據(jù)纪他，當(dāng)某個key改變時redis主進(jìn)程指向新的，子進(jìn)程不變晾匠。

AOF也是同步不行茶袒，異步可以

redis事務(wù)

概念：

Redis 事務(wù)的本質(zhì)是一組命令的集合。事務(wù)支持一次執(zhí)行多個命令凉馆，一個事務(wù)中所有命令都會被序列化薪寓。在事務(wù)執(zhí)行過程亡资，會按照順序串行化執(zhí)行隊列中的命令，其他客戶端提交的命令請求不會插入到事務(wù)執(zhí)行命令序列中向叉。

總結(jié)說：redis事務(wù)就是一次性锥腻、順序性、排他性的執(zhí)行一個隊列中的一系列命令植康。

Redis事務(wù)沒有隔離級別的概念：

批量操作在發(fā)送 EXEC 命令前被放入隊列緩存旷太，并不會被實際執(zhí)行，也就不存在事務(wù)內(nèi)的查詢要看到事務(wù)里的更新销睁，事務(wù)外查詢不能看到供璧。

Redis事務(wù)不保證原子性：

Redis中，單條命令是原子性執(zhí)行的冻记，但事務(wù)不保證原子性睡毒，且沒有回滾。事務(wù)中任意命令執(zhí)行失敗冗栗，其余的命令仍會被執(zhí)行演顾。

Redis事務(wù)的三個階段：

• 開始事務(wù)

• 命令入隊

• 執(zhí)行事務(wù)

Redis事務(wù)相關(guān)命令：

watch key1 key2 ... : 監(jiān)視一或多個key,如果在事務(wù)執(zhí)行之前，被監(jiān)視的key被其他命令改動隅居，則事務(wù)被打斷 （ 類似樂觀鎖 ）

multi : 標(biāo)記一個事務(wù)塊的開始（ queued ）

exec : 執(zhí)行所有事務(wù)塊的命令 （ 一旦執(zhí)行exec后钠至，之前加的監(jiān)控鎖都會被取消掉 ）

discard : 取消事務(wù)，放棄事務(wù)塊中的所有命令

unwatch : 取消watch對所有key的監(jiān)控

緩存雪崩和緩存穿透胎源，以及解決方法

• 緩存穿透

  • 緩存穿透是指緩存和數(shù)據(jù)庫中沒有的數(shù)據(jù)棉钧，而用戶不斷發(fā)起請求，若發(fā)起 id為“-1”的數(shù)據(jù)或id為特別大而不存在的數(shù)據(jù)涕蚤，此時的用戶很可能是攻擊者宪卿，攻擊會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫壓力過大，而影響數(shù)據(jù)庫的性能

  • 解決方案

    1. 接口層增加校驗万栅，如用戶鑒權(quán)校驗佑钾，id做基礎(chǔ)校驗，id<=0的直接攔截

    2. 從緩存取不到的數(shù)據(jù)烦粒，在數(shù)據(jù)庫中也沒有取到休溶，這時可以設(shè)置該id對應(yīng)的value為null，設(shè)置一定的有效時間扰她，可以防止攻擊用戶在一定時間內(nèi)反復(fù)使用同一id進(jìn)行暴力攻擊

• 緩存擊穿

  • 緩存擊穿是指緩存中沒有但是數(shù)據(jù)庫中有的數(shù)據(jù)（一般是由于緩存時間到期銷毀）兽掰，這時由于并發(fā)用戶特別多，同時讀緩存沒有讀到數(shù)據(jù)义黎，又同時去數(shù)據(jù)庫中取數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)庫壓力瞬間增大豁跑，造成數(shù)據(jù)庫性能大幅度降低

  • 解決方案

    1. 設(shè)置熱點數(shù)據(jù)永不過期

    2. 加互斥鎖

    3. 定時任務(wù)更新緩存數(shù)據(jù)

• 緩存雪崩

  • 緩存雪崩是指緩存中數(shù)據(jù)大批量到過期時間廉涕，而查詢數(shù)量巨大泻云，引起數(shù)據(jù)庫壓力巨大甚至down機(jī)。和緩存擊穿不同的是狐蜕，緩存擊穿是指大量用戶并發(fā)查同一條數(shù)據(jù)宠纯，緩存雪崩是指大量不同數(shù)據(jù)都在同一時間過期了，大量用戶不能從緩存中得到這些數(shù)據(jù)层释，而進(jìn)入數(shù)據(jù)庫查詢

  • 解決方案

    1. 緩存數(shù)據(jù)的過期時間設(shè)置為隨機(jī)婆瓜，防止大量數(shù)據(jù)在同一時間過期的現(xiàn)象出現(xiàn)

    2. 如果緩存數(shù)據(jù)庫是分布式部署，將熱點數(shù)據(jù)均勻分布在不同緩存數(shù)據(jù)庫中

    3. 設(shè)置熱點數(shù)據(jù)永不過期

如何保證緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性贡羔？

選擇淘汰緩存

原因：數(shù)據(jù)可能為簡單數(shù)據(jù)廉白，也可能為較復(fù)雜的數(shù)據(jù)，復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存的更新操作乖寒，成本較高猴蹂，因此一般推薦淘汰緩存

方案：

先刪除緩存，后更新數(shù)據(jù)庫楣嘁。

• 更新的時候磅轻，先刪除緩存，然后再更新數(shù)據(jù)庫逐虚。

• 讀的時候聋溜，先讀緩存；如果沒有的話叭爱，就讀數(shù)據(jù)庫撮躁，同時將數(shù)據(jù)放入緩存，并返回響應(yīng)涤伐。

原因：因為即使后面更新數(shù)據(jù)庫失敗了馒胆，緩存是空的，讀的時候會從數(shù)據(jù)庫中重新拉凝果，雖然都是舊數(shù)據(jù)祝迂，但數(shù)據(jù)是一致的。

1. 有如下場景：同時有一個請求A進(jìn)行更新操作器净，另一個請求B進(jìn)行查詢操作型雳。 （1）請求A進(jìn)行寫操作，刪除緩存 （2）請求B查詢發(fā)現(xiàn)緩存不存在 （3）請求B去數(shù)據(jù)庫查詢得到舊值 （4）請求B將舊值寫入緩存 （5）請求A將新值寫入數(shù)據(jù)庫

次數(shù)便出現(xiàn)了數(shù)據(jù)不一致問題山害。采用延時雙刪策略得以解決

2. 數(shù)據(jù)庫讀寫分離的場景：

兩個請求纠俭，一個請求A進(jìn)行更新操作，另一個請求B進(jìn)行查詢操作浪慌。

（1）請求A進(jìn)行寫操作冤荆，刪除緩存 （2）請求A將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫了， （3）請求B查詢緩存發(fā)現(xiàn)权纤，緩存沒有值 （4）請求B去從庫查詢钓简，這時乌妒，還沒有完成主從同步，因此查詢到的是舊值 （5）請求B將舊值寫入緩存 （6）數(shù)據(jù)庫完成主從同步外邓，從庫變?yōu)樾轮?/p>

依舊采用延時雙刪策略解決此問題

延時雙刪是將1秒內(nèi)所造成的緩存臟數(shù)據(jù)撤蚊，再次刪除。

redis是單線程還是多線程损话？為什么那么快侦啸？

Redis是單線程的

為什么快？

1. Redis完全基于內(nèi)存丧枪，絕大部分請求是純粹的內(nèi)存操作光涂，非常快速豪诲。數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中顶捷，類似于HashMap，HashMap的優(yōu)勢就是查找和操作的時間復(fù)雜度都是O(1)

2. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單屎篱，對數(shù)據(jù)操作也簡單服赎，Redis中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是專門進(jìn)行設(shè)計的；

3. 使用多路I/O復(fù)用模型交播，非阻塞IO重虑；

4. 采用單線程，避免了不必要的上下文切換和競爭條件秦士，也不存在多進(jìn)程或者多線程導(dǎo)致的切換而消耗 CPU缺厉，不用去考慮各種鎖的問題，不存在加鎖釋放鎖操作隧土，沒有因為可能出現(xiàn)死鎖而導(dǎo)致的性能消耗提针；

五種IO模型的區(qū)別

1. 阻塞式IO

• 使用系統(tǒng)調(diào)用，并一直阻塞直到內(nèi)核將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好曹傀，之后再由內(nèi)核緩沖區(qū)復(fù)制到用戶態(tài)辐脖，在等待內(nèi)核準(zhǔn)備的這段時間什么也干不了

• 下圖函數(shù)調(diào)用期間，一直被阻塞皆愉，直到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好且從內(nèi)核復(fù)制到用戶程序才返回嗜价，這種IO模型為阻塞式IO

• 阻塞式IO式最流行的IO模型

2. 非阻塞式IO

• 內(nèi)核在沒有準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)的時候會返回錯誤碼，而調(diào)用程序不會休眠幕庐，而是不斷輪詢詢問內(nèi)核數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)備好

• 下圖函數(shù)調(diào)用時久锥，如果數(shù)據(jù)沒有準(zhǔn)備好，不像阻塞式IO那樣一直被阻塞异剥，而是返回一個錯誤碼瑟由。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好時，函數(shù)成功返回冤寿。

• 應(yīng)用程序?qū)@樣一個非阻塞描述符循環(huán)調(diào)用成為輪詢歹苦。

• 非阻塞式IO的輪詢會耗費大量cpu绿鸣，通常在專門提供某一功能的系統(tǒng)中才會使用。通過為套接字的描述符屬性設(shè)置非阻塞式暂氯，可使用該功能

3. IO多路復(fù)用

• 類似與非阻塞，只不過輪詢不是由用戶線程去執(zhí)行亮蛔，而是由內(nèi)核去輪詢痴施，內(nèi)核監(jiān)聽程序監(jiān)聽到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后，調(diào)用內(nèi)核函數(shù)復(fù)制數(shù)據(jù)到用戶態(tài)

• 下圖中select這個系統(tǒng)調(diào)用究流，充當(dāng)代理類的角色辣吃，不斷輪詢注冊到它這里的所有需要IO的文件描述符芬探，有結(jié)果時，把結(jié)果告訴被代理的recvfrom函數(shù)偷仿，它本尊再親自出馬去拿數(shù)據(jù)

• IO多路復(fù)用至少有兩次系統(tǒng)調(diào)用，如果只有一個代理對象酝静，性能上是不如前面的IO模型的，但是由于它可以同時監(jiān)聽很多套接字别智，所以性能比前兩者高

• 多路復(fù)用包括：

  • select：線性掃描所有監(jiān)聽的文件描述符，不管他們是不是活躍的薄榛。有最大數(shù)量限制（32位系統(tǒng)1024，64位系統(tǒng)2048）

  • poll：同select敞恋，不過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，需要分配一個pollfd結(jié)構(gòu)數(shù)組耳舅，維護(hù)在內(nèi)核中碌上。它沒有大小限制，不過需要很多復(fù)制操作

  • epoll：用于代替poll和select浦徊，沒有大小限制馏予。使用一個文件描述符管理多個文件描述符，使用紅黑樹存儲盔性。同時用事件驅(qū)動代替了輪詢霞丧。epoll_ctl中注冊的文件描述符在事件觸發(fā)的時候會通過回調(diào)機(jī)制激活該文件描述符。epoll_wait便會收到通知冕香。最后蛹尝，epoll還采用了mmap虛擬內(nèi)存映射技術(shù)減少用戶態(tài)和內(nèi)核態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷

4. 信號驅(qū)動式IO

• 使用信號后豫，內(nèi)核在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就緒時通過信號來進(jìn)行通知

• 首先開啟信號驅(qū)動io套接字，并使用sigaction系統(tǒng)調(diào)用來安裝信號處理程序突那，內(nèi)核直接返回挫酿，不會阻塞用戶態(tài)

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好時，內(nèi)核會發(fā)送SIGIO信號愕难，收到信號后開始進(jìn)行io操作

5. 異步IO

• 異步IO依賴信號處理程序來進(jìn)行通知

• 不過異步IO與前面IO模型不同的是：前面的都是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的阻塞與非阻塞早龟，異步IO模型通知的是IO操作已經(jīng)完成，而不是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成

• 異步IO才是真正的非阻塞猫缭，主進(jìn)程只負(fù)責(zé)做自己的事情葱弟，等IO操作完成(數(shù)據(jù)成功從內(nèi)核緩存區(qū)復(fù)制到應(yīng)用程序緩沖區(qū))時通過回調(diào)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

• unix中異步io函數(shù)以aio_或 lio打頭

各種IO模型對比

• 前面四種IO模型的主要區(qū)別在第一階段，他們第二階段是一樣的：數(shù)據(jù)從內(nèi)核緩沖區(qū)復(fù)制到調(diào)用者緩沖區(qū)期間都被阻塞撞碌ぁ芝加！

• 前面四種IO都是同步IO：IO操作導(dǎo)致請求進(jìn)程阻塞，直到IO操作完成

• 異步IO：IO操作不導(dǎo)致請求進(jìn)程阻塞

select射窒、poll藏杖、epoll的區(qū)別？

1. 支持一個線程所能打開的最大連接數(shù)

   image

2. FD劇增后帶來的IO效率問題

   image.png

3. 消息傳遞方式

   image

綜上脉顿，在選擇select制市，poll，epoll時要根據(jù)具體的使用場合以及這三種方式的自身特點：

1. 表面上看epoll的性能最好弊予，但是在連接數(shù)少并且連接都十分活躍的情況下祥楣，select和poll的性能可能比epoll好，畢竟epoll的通知機(jī)制需要很多函數(shù)回調(diào)汉柒。

2. select低效是因為每次它都需要輪詢误褪。但低效也是相對的兽间，視情況而定，也可通過良好的設(shè)計改善嘀略。

redis熱key問題帜羊？如何發(fā)現(xiàn)以及如何解決讼育？

熱點問題概述

熱點問題一般出現(xiàn)在讀多寫少的場景

在日常工作生活中一些突發(fā)的的事件奶段，諸如：“雙11”期間某些熱門商品的降價促銷痹籍，當(dāng)這其中的某一件商品被數(shù)萬次點擊、購買時刺洒，會形成一個較大的需求量，這種情況下就會產(chǎn)生一個單一的Key渔肩，這樣就會引起一個熱點拇惋；同理，當(dāng)被大量刊發(fā)蓉坎、瀏覽的熱點新聞蛉艾，熱點評論等也會產(chǎn)生熱點衷敌；另外缴罗，在服務(wù)端讀數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問時面氓，往往會對數(shù)據(jù)進(jìn)行分片切分，此類過程中會在某一主機(jī)Server上對相應(yīng)的Key進(jìn)行訪問掘譬，當(dāng)訪問超過主機(jī)Server極限時屁药，就會導(dǎo)致熱點Key問題的產(chǎn)生酿箭。

當(dāng)某一熱點的Key在某一主機(jī)上超過該主機(jī)網(wǎng)卡上線時，由于流量的過度集中缔御，會導(dǎo)致服務(wù)器中其它服務(wù)無法進(jìn)行耕突。

此外评架，熱點Key的緩存過多纵诞，超過目前的緩存容量時浙芙，就會導(dǎo)致緩存分片服務(wù)被打垮現(xiàn)象的產(chǎn)生嗡呼。當(dāng)緩存服務(wù)崩潰后，此時再有請求產(chǎn)生揍很，會緩存到后臺DB上女轿，由于其本身性能較弱壕翩，在面臨大請求時很容易發(fā)生請求穿透現(xiàn)象放妈，會進(jìn)一步導(dǎo)致“雪崩”現(xiàn)象芜抒，嚴(yán)重影響設(shè)備的性能宅倒。

如何發(fā)現(xiàn)

對于db上熱點數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)，首先會在一個周期內(nèi)對Key進(jìn)行請求統(tǒng)計疗绣，在達(dá)到請求量級后會對熱點Key進(jìn)行熱點定位多矮，并將所有的熱點Key放入一個小的LRU鏈表內(nèi)哈打，在通過Proxy請求進(jìn)行訪問時料仗，若Redis發(fā)現(xiàn)待訪點是一個熱點，就會進(jìn)入一個反饋階段格粪，同時對該數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記肺孵。

如何解決

首先Client會將請求發(fā)送至Server上平窘，而Server又是一個多線程的服務(wù)瑰艘，本地就具有一個小的緩存空間紫新。當(dāng)Server本身就擁堵時芒率，Server不會將請求進(jìn)一步發(fā)送給DB而是直接返回偶芍，只有當(dāng)Server本身暢通時才會將Client請求發(fā)送至DB匪蟀，并且將該數(shù)據(jù)重新寫入到Cache中材彪。

https://blog.csdn.net/qq_35956041/article/details/81195826

redis數(shù)據(jù)分布方式段化？有什么優(yōu)點惩坑？一致性hash呢柑船？

分布方式：

• 節(jié)點取余

  客戶端分片：哈希+取余

  節(jié)點伸縮：數(shù)據(jù)節(jié)點關(guān)系變化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)遷移

  遷移數(shù)量和添加節(jié)點數(shù)量有關(guān)：建議翻倍擴(kuò)容

• 一致性哈希

  客戶端分片：哈希+順時針（優(yōu)化取余）

  節(jié)點伸縮：只影響鄰近節(jié)點仔沿，但是還是有數(shù)據(jù)遷移

  翻倍伸縮：保證最小遷移數(shù)據(jù)和負(fù)載均衡

• 虛擬槽分區(qū)

  預(yù)設(shè)虛擬槽：每個槽映射一個數(shù)據(jù)子集封锉，一般比節(jié)點數(shù)大

  良好的哈希函數(shù)：例如CRC16

  服務(wù)端管理節(jié)點成福、槽奴艾、數(shù)據(jù)：例如Redis Cluster

redis主從復(fù)制蕴潦，主從切換俘闯，集群