考慮到絕大部分寫業(yè)務的程序員瞻想，在實際開發(fā)中使用 Redis 的時候，只會 Set Value 和 Get Value 兩個操作滴肿，對 Redis 整體缺乏一個認知佃迄。

所以我斗膽以 Redis 為題材呵俏，對?Redis?常見問題做一個總結(jié)，希望能夠彌補大家的知識盲點吼肥。

本文圍繞以下幾點進行闡述：

為什么使用Redis

使用Redis?有什么缺點

單線程的Redis?為什么這么快

Redis?的數(shù)據(jù)類型麻车，以及每種數(shù)據(jù)類型的使用場景

Redis?的過期策略以及內(nèi)存淘汰機制

Redis?和數(shù)據(jù)庫雙寫一致性問題

如何應對緩存穿透和緩存雪崩問題

如何解決Redis?的并發(fā)競爭 Key 問題

為什么使用?Redis

????????我覺得在項目中使用 Redis动猬，主要是從兩個角度去考慮：性能和并發(fā)。

當然争占，Redis?還具備可以做分布式鎖等其他功能序目，但是如果只是為了分布式鎖這些其他功能猿涨，完全還有其他中間件，如 ZooKpeer 等代替澡绩，并不是非要使用Redis俺附。因此，這個問題主要從性能和并發(fā)兩個角度去答步鉴。

性能

如下圖所示氛琢，我們在碰到需要執(zhí)行耗時特別久，且結(jié)果不頻繁變動的 SQL阳似，就特別適合將運行結(jié)果放入緩存撮奏。這樣，后面的請求就去緩存中讀取藐石，使得請求能夠迅速響應定拟。

題外話：忽然想聊一下這個迅速響應的標準青自。根據(jù)交互效果的不同驱证，這個響應時間沒有固定標準抹锄。

不過曾經(jīng)有人這么告訴我："在理想狀態(tài)下，我們的頁面跳轉(zhuǎn)需要在瞬間解決获高，對于頁內(nèi)操作則需要在剎那間解決吻育。

另外念秧，超過一彈指的耗時操作要有進度提示，并且可以隨時中止或取消布疼，這樣才能給用戶最好的體驗摊趾。"

那么瞬間、剎那游两、一彈指具體是多少時間呢砾层？

根據(jù)《摩訶僧祗律》記載：

一剎那者為一念，二十念為一瞬贱案，二十瞬為一彈指，二十彈指為一羅預，二十羅預為一須臾铸董，一日一夜有三十須臾祟印。

那么，經(jīng)過周密的計算粟害，一瞬間為 0.36 秒蕴忆、一剎那有 0.018 秒、一彈指長達 7.2 秒悲幅。

并發(fā)

如下圖所示套鹅，在大并發(fā)的情況下，所有的請求直接訪問數(shù)據(jù)庫汰具，數(shù)據(jù)庫會出現(xiàn)連接異常卓鹿。

這個時候，就需要使用Redis?做一個緩沖操作留荔，讓請求先訪問到Redis吟孙，而不是直接訪問數(shù)據(jù)庫。

使用 Redis 有什么缺點

????????大家用 Redis 這么久聚蝶，這個問題是必須要了解的杰妓，基本上使用 Redis 都會碰到一些問題，常見的也就幾個碘勉。

回答主要是四個問題：

緩存和數(shù)據(jù)庫雙寫一致性問題

緩存雪崩問題

緩存擊穿問題

緩存的并發(fā)競爭問題

這四個問題巷挥，我個人覺得在項目中是常遇見的，具體解決方案验靡，后文給出倍宾。

單線程的 Redis 為什么這么快

????????這個問題是對Redis內(nèi)部機制的一個考察。根據(jù)我的面試經(jīng)驗胜嗓，很多人都不知道Redis是單線程工作模型高职。所以，這個問題還是應該要復習一下的辞州。

回答主要是以下三點：

純內(nèi)存操作

單線程操作初厚，避免了頻繁的上下文切換

采用了非阻塞 I/O 多路復用機制

題外話：我們現(xiàn)在要仔細的說一說 I/O 多路復用機制，因為這個說法實在是太通俗了孙技，通俗到一般人都不懂是什么意思产禾。

打一個比方：小曲在 S 城開了一家快遞店，負責同城快送服務牵啦。小曲因為資金限制亚情，雇傭了一批快遞員，然后小曲發(fā)現(xiàn)資金不夠了哈雏，只夠買一輛車送快遞楞件。

經(jīng)營方式一

客戶每送來一份快遞衫生，小曲就讓一個快遞員盯著，然后快遞員開車去送快遞土浸。

慢慢的小曲就發(fā)現(xiàn)了這種經(jīng)營方式存在下述問題：

幾十個快遞員基本上時間都花在了搶車上了罪针，大部分快遞員都處在閑置狀態(tài)，誰搶到了車黄伊，誰就能去送快遞泪酱。

隨著快遞的增多，快遞員也越來越多还最，小曲發(fā)現(xiàn)快遞店里越來越擠墓阀，沒辦法雇傭新的快遞員了。

快遞員之間的協(xié)調(diào)很花時間拓轻。

綜合上述缺點斯撮，小曲痛定思痛，提出了下面的經(jīng)營方式扶叉。

經(jīng)營方式二

小曲只雇傭一個快遞員勿锅。然后呢，客戶送來的快遞枣氧，小曲按送達地點標注好溢十，然后依次放在一個地方。

最后作瞄，那個快遞員依次的去取快遞，一次拿一個危纫，然后開著車去送快遞宗挥，送好了就回來拿下一個快遞。

上述兩種經(jīng)營方式對比种蝶，是不是明顯覺得第二種契耿，效率更高，更好呢螃征？

在上述比喻中：

每個快遞員→每個線程

每個快遞→每個 Socket(I/O 流)

快遞的送達地點→Socket 的不同狀態(tài)

客戶送快遞請求→來自客戶端的請求

小曲的經(jīng)營方式→服務端運行的代碼

一輛車→CPU 的核數(shù)

于是我們有如下結(jié)論：

經(jīng)營方式一就是傳統(tǒng)的并發(fā)模型搪桂，每個 I/O 流(快遞)都有一個新的線程(快遞員)管理。

經(jīng)營方式二就是 I/O 多路復用盯滚。只有單個線程(一個快遞員)踢械，通過跟蹤每個 I/O 流的狀態(tài)(每個快遞的送達地點)，來管理多個 I/O 流魄藕。

下面類比到真實的Redis?線程模型内列，如圖所示：

簡單來說，就是我們的 redis-client 在操作的時候背率，會產(chǎn)生具有不同事件類型的 Socket话瞧。

在服務端嫩与，有一段I/O?多路復用程序，將其置入隊列之中交排。然后划滋，文件事件分派器，依次去隊列中取埃篓，轉(zhuǎn)發(fā)到不同的事件處理器中处坪。

需要說明的是，這個 I/O 多路復用機制都许，Redis?還提供了 select稻薇、epoll、evport胶征、kqueue 等多路復用函數(shù)庫塞椎，大家可以自行去了解。

Redis 的數(shù)據(jù)類型睛低，以及每種數(shù)據(jù)類型的使用場景

????????是不是覺得這個問題很基礎案狠？我也這么覺得。然而根據(jù)面試經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)钱雷，至少百分之八十的人答不上這個問題骂铁。

建議，在項目中用到后罩抗，再類比記憶拉庵，體會更深，不要硬記套蒂〕В基本上，一個合格的程序員操刀，五種類型都會用到烁挟。

String

這個沒啥好說的，最常規(guī)的 set/get 操作骨坑，Value 可以是 String 也可以是數(shù)字撼嗓。一般做一些復雜的計數(shù)功能的緩存。

Hash

這里 Value 存放的是結(jié)構(gòu)化的對象欢唾，比較方便的就是操作其中的某個字段且警。

我在做單點登錄的時候，就是用這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲用戶信息礁遣，以 CookieId 作為 Key振湾，設置 30 分鐘為緩存過期時間，能很好的模擬出類似 Session 的效果亡脸。

List

使用 List 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)押搪，可以做簡單的消息隊列的功能树酪。另外還有一個就是，可以利用 lrange 命令大州，做基于 Redis 的分頁功能续语，性能極佳，用戶體驗好厦画。

Set

因為 Set 堆放的是一堆不重復值的集合疮茄。所以可以做全局去重的功能。為什么不用 JVM 自帶的 Set 進行去重根暑？

因為我們的系統(tǒng)一般都是集群部署力试，使用 JVM 自帶的 Set，比較麻煩排嫌，難道為了一個做一個全局去重畸裳，再起一個公共服務，太麻煩了淳地。

另外怖糊，就是利用交集、并集颇象、差集等操作伍伤，可以計算共同喜好，全部的喜好遣钳，自己獨有的喜好等功能扰魂。

Sorted Set

Sorted Set多了一個權重參數(shù) Score，集合中的元素能夠按 Score 進行排列蕴茴。

可以做排行榜應用劝评，取 TOP N 操作。Sorted Set 可以用來做延時任務荐开。最后一個應用就是可以做范圍查找付翁。

Redis?的過期策略以及內(nèi)存淘汰機制

????????這個問題相當重要简肴，到底 Redis 有沒用到家晃听，這個問題就可以看出來。

比如你Redis?只能存 5G 數(shù)據(jù)砰识，可是你寫了 10G能扒，那會刪 5G 的數(shù)據(jù)。怎么刪的辫狼，這個問題思考過么初斑？

還有，你的數(shù)據(jù)已經(jīng)設置了過期時間膨处，但是時間到了见秤，內(nèi)存占用率還是比較高砂竖，有思考過原因么?

回答：Redis?采用的是定期刪除+惰性刪除策略。

為什么不用定時刪除策略

定時刪除鹃答，用一個定時器來負責監(jiān)視 Key乎澄，過期則自動刪除。雖然內(nèi)存及時釋放测摔，但是十分消耗 CPU 資源置济。

在大并發(fā)請求下，CPU 要將時間應用在處理請求锋八，而不是刪除 Key浙于，因此沒有采用這一策略。

定期刪除+惰性刪除是如何工作

定期刪除挟纱，Redis?默認每個 100ms 檢查羞酗，是否有過期的 Key，有過期 Key 則刪除樊销。

需要說明的是整慎，Redis?不是每個 100ms 將所有的 Key 檢查一次，而是隨機抽取進行檢查(如果每隔 100ms围苫，全部 Key 進行檢查裤园，Redis?豈不是卡死)。

因此剂府，如果只采用定期刪除策略拧揽，會導致很多 Key 到時間沒有刪除。于是腺占，惰性刪除派上用場淤袜。

也就是說在你獲取某個 Key 的時候，Redis?會檢查一下衰伯，這個 Key 如果設置了過期時間铡羡，那么是否過期了？如果過期了此時就會刪除意鲸。

采用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了么?

不是的烦周，如果定期刪除沒刪除 Key。然后你也沒即時去請求 Key怎顾，也就是說惰性刪除也沒生效读慎。這樣，Redis的內(nèi)存會越來越高槐雾。那么就應該采用內(nèi)存淘汰機制夭委。

在 redis.conf 中有一行配置：

# maxmemory-policy volatile-lru

該配置就是配內(nèi)存淘汰策略的(什么，你沒配過募强？好好反省一下自己)：

noeviction：當內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時株灸，新寫入操作會報錯崇摄。應該沒人用吧。

allkeys-lru：當內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時慌烧，在鍵空間中配猫，移除最近最少使用的 Key。推薦使用杏死，目前項目在用這種泵肄。

allkeys-random：當內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在鍵空間中淑翼，隨機移除某個 Key腐巢。應該也沒人用吧，你不刪最少使用 Key玄括，去隨機刪冯丙。

volatile-lru：當內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在設置了過期時間的鍵空間中遭京，移除最近最少使用的 Key胃惜。這種情況一般是把Redis?既當緩存，又做持久化存儲的時候才用哪雕。不推薦船殉。

volatile-random：當內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時，在設置了過期時間的鍵空間中斯嚎，隨機移除某個 Key利虫。依然不推薦。

volatile-ttl：當內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時堡僻，在設置了過期時間的鍵空間中糠惫，有更早過期時間的 Key 優(yōu)先移除。不推薦钉疫。

PS：如果沒有設置 expire 的 Key硼讽，不滿足先決條件(prerequisites)；那么 volatile-lru牲阁，volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為固阁，和 noeviction(不刪除) 基本上一致。

Redis?和數(shù)據(jù)庫雙寫一致性問題

????????一致性問題是分布式常見問題咨油，還可以再分為最終一致性和強一致性您炉。數(shù)據(jù)庫和緩存雙寫柒爵，就必然會存在不一致的問題役电。

答這個問題，先明白一個前提棉胀。就是如果對數(shù)據(jù)有強一致性要求法瑟，不能放緩存冀膝。我們所做的一切，只能保證最終一致性霎挟。

另外窝剖，我們所做的方案從根本上來說，只能說降低不一致發(fā)生的概率酥夭，無法完全避免赐纱。因此，有強一致性要求的數(shù)據(jù)熬北，不能放緩存疙描。

回答：首先，采取正確更新策略讶隐，先更新數(shù)據(jù)庫起胰，再刪緩存。其次巫延，因為可能存在刪除緩存失敗的問題效五，提供一個補償措施即可，例如利用消息隊列炉峰。

如何應對緩存穿透和緩存雪崩問題

????????這兩個問題畏妖，說句實在話，一般中小型傳統(tǒng)軟件企業(yè)疼阔，很難碰到這個問題瓜客。如果有大并發(fā)的項目，流量有幾百萬左右竿开。這兩個問題一定要深刻考慮谱仪。

緩存穿透，即黑客故意去請求緩存中不存在的數(shù)據(jù)否彩，導致所有的請求都懟到數(shù)據(jù)庫上疯攒，從而數(shù)據(jù)庫連接異常。

緩存穿透解決方案：

利用互斥鎖列荔，緩存失效的時候敬尺，先去獲得鎖，得到鎖了贴浙，再去請求數(shù)據(jù)庫砂吞。沒得到鎖，則休眠一段時間重試崎溃。

采用異步更新策略，無論 Key 是否取到值，都直接返回概而。Value 值中維護一個緩存失效時間呼巷，緩存如果過期王悍，異步起一個線程去讀數(shù)據(jù)庫，更新緩存渠脉。需要做緩存預熱(項目啟動前芋膘，先加載緩存)操作霸饲。

提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制为朋，比如，利用布隆過濾器厚脉，內(nèi)部維護一系列合法有效的 Key习寸。迅速判斷出，請求所攜帶的 Key 是否合法有效傻工。如果不合法霞溪，則直接返回。

緩存雪崩中捆，即緩存同一時間大面積的失效鸯匹，這個時候又來了一波請求，結(jié)果請求都懟到數(shù)據(jù)庫上泄伪，從而導致數(shù)據(jù)庫連接異常殴蓬。

緩存雪崩解決方案：

給緩存的失效時間，加上一個隨機值蟋滴，避免集體失效染厅。

使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了津函。

雙緩存肖粮。我們有兩個緩存，緩存 A 和緩存 B尔苦。緩存 A 的失效時間為 20 分鐘涩馆，緩存 B 不設失效時間行施。自己做緩存預熱操作。

然后細分以下幾個小點：從緩存 A 讀數(shù)據(jù)庫凌净，有則直接返回；A 沒有數(shù)據(jù)屋讶，直接從 B 讀數(shù)據(jù)冰寻，直接返回，并且異步啟動一個更新線程皿渗，更新線程同時更新緩存 A 和緩存 B斩芭。

如何解決?Redis?的并發(fā)競爭 Key 問題

????????這個問題大致就是，同時有多個子系統(tǒng)去 Set 一個 Key乐疆。這個時候大家思考過要注意什么呢划乖？

需要說明一下，我提前百度了一下挤土，發(fā)現(xiàn)答案基本都是推薦用Redis?事務機制琴庵。

我并不推薦使用Redis?的事務機制。因為我們的生產(chǎn)環(huán)境仰美，基本都是 Redis 集群環(huán)境迷殿，做了數(shù)據(jù)分片操作。

你一個事務中有涉及到多個 Key 操作的時候咖杂，這多個 Key 不一定都存儲在同一個 redis-server 上庆寺。因此，Redis?的事務機制诉字，十分雞肋懦尝。

如果對這個 Key 操作，不要求順序

這種情況下壤圃，準備一個分布式鎖陵霉，大家去搶鎖，搶到鎖就做 set 操作即可伍绳，比較簡單撩匕。

如果對這個 Key 操作，要求順序

假設有一個 key1墨叛，系統(tǒng) A 需要將 key1 設置為 valueA止毕，系統(tǒng) B 需要將 key1 設置為 valueB，系統(tǒng) C 需要將 key1 設置為 valueC漠趁。

期望按照 key1 的 value 值按照 valueA > valueB>?valueC 的順序變化扁凛。這種時候我們在數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫的時候，需要保存一個時間戳闯传。

假設時間戳如下：

系統(tǒng)A key 1 {valueA ?3:00}

系統(tǒng)B key 1 {valueB ?3:05}

系統(tǒng)C key 1 {valueC ?3:10}

那么谨朝，假設這會系統(tǒng) B 先搶到鎖，將 key1 設置為{valueB 3:05}。接下來系統(tǒng) A 搶到鎖字币，發(fā)現(xiàn)自己的 valueA 的時間戳早于緩存中的時間戳则披，那就不做 set 操作了，以此類推洗出。

其他方法士复，比如利用隊列，將 set 方法變成串行訪問也可以翩活≮搴椋總之，靈活變通菠镇。

本文摘自：https://studygolang.com/articles/15064