Redis知识点总结(一)

什么是Redis？

Remote Dictionary Server

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把redis数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

一个字符串类型的值能存储最大容量是 512M

为什么要用 redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能：

操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！

高并发

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，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。

2.为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。

以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

3.redis 和 memcached 的区别

对于 redis 和 memcached 的区别有下面四点。

• redis支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）：Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。memcache支持简单的数据类型，String。
• 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Memecache把数据全部存在内存之中。
• 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；但是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
• Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型；Redis使用单线程的多路 IO 复用模型。

4.redis 常见数据结构以及使用场景分析

1>. String

常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。

String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。

常规key-value缓存应用； 常规计数：微博数，粉丝数等。

2>.Hash

常用命令： hget,hset,hgetall 等。

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，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息，商品信息等等。比如下面我就用 hash 类型存放了我本人的一些信息：

key=JavaUser293847
value={
  “id”: 1,
  “name”: “SnailClimb”,
  “age”: 22,
  “location”: “Wuhan, Hubei”
}

3>.List

常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等

list 就是链表，Redis list 的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如微博的关注列表，粉丝列表，消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。

Redis list 的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。

另外可以通过 lrange 命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于 list 实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于 redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西（一页一页的往下走），性能高。

4>.Set

常用命令： sadd,spop,smembers,sunion 等

set 对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于 set 是可以自动排重的。

当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。

比如：在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程，具体命令如下

sinterstore key1 key2 key3     将交集存在key1内

5>.Sorted Set

常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等

和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。

举例： 在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息，适合使用 Redis 中的 SortedSet 结构进行存储。

5.redis 设置过期时间

Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的 token 或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。

我们 set key 的时候，都可以给一个 expire time，就是过期时间，通过过期时间我们可以指定这个 key 可以存活的时间。

如果假设你设置了一批 key 只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批过期的key进行删除的？

定期删除+惰性删除。

• 定期删除：redis默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢？你想一想假如 redis 存了几十万个 key ，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，就会给 CPU 带来很大的负载！
• 惰性删除 ：定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期 key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，除非你的系统去查一下那个 key，才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除，也是够懒的哈！

但是仅仅通过设置过期时间还是有问题的。我们想一下：如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了。怎么解决这个问题呢？

redis 内存淘汰机制。

6.redis 内存淘汰机制（MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？）

redis 提供 6种数据淘汰策略：

• 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(优先回收存活时间（TTL）较短的键)
• 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：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）.
• allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
• no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！

7.redis 持久化机制（怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复）

很多时候我们需要持久化数据也就是将内存中的数据写入到硬盘里面，大部分原因是为了之后重用数据（比如重启机器、机器故障之后回复数据），或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置。

Redis不同于Memcached的很重一点就是，Redis支持持久化，而且支持两种不同的持久化操作。Redis的一种持久化方式叫快照（snapshotting，RDB）,另一种方式是只追加文件（append-only file,AOF）.这两种方法各有千秋，下面我会详细这两种持久化方法是什么，怎么用，如何选择适合自己的持久化方法。

快照（snapshotting）持久化（RDB）

Redis可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis主从结构，主要用来提高Redis性能），还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。

快照持久化是Redis默认采用的持久化方式，在redis.conf配置文件中默认有此下配置：

save 900 1              #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。

save 300 10            #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。

save 60 10000        #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。

AOF（append-only file）持久化

与快照持久化相比，AOF持久化 的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。默认情况下Redis没有开启AOF（append only file）方式的持久化，可以通过appendonly参数开启：

appendonly yes

开启AOF持久化后每执行一条会更改Redis中的数据的命令，Redis就会将该命令写入硬盘中的AOF文件。

AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置的，默认的文件名是appendonly.aof。

在Redis的配置文件中存在三种不同的 AOF 持久化方式，它们分别是：

appendfsync always     #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件,这样会严重降低Redis的速度
appendfsync everysec  #每秒钟同步一次，显示地将多个写命令同步到硬盘
appendfsync no      #让操作系统决定何时进行同步

为了兼顾数据和写入性能，用户可以考虑 appendfsync everysec选项 ，让Redis每秒同步一次AOF文件，Redis性能几乎没受到任何影响。而且这样即使出现系统崩溃，用户最多只会丢失一秒之内产生的数据。当硬盘忙于执行写入操作的时候，Redis还会优雅的放慢自己的速度以便适应硬盘的最大写入速度。

Redis 4.0 对于持久化机制的优化

Redis 4.0 开始支持 RDB 和 AOF 的混合持久化（默认关闭，可以通过配置项 aof-use-rdb-preamble 开启）。

如果把混合持久化打开，AOF 重写的时候就直接把 RDB 的内容写到 AOF 文件开头。这样做的好处是可以结合 RDB 和 AOF 的优点, 快速加载同时避免丢失过多的数据。当然缺点也是有的， AOF 里面的 RDB 部分是压缩格式不再是 AOF 格式，可读性较差。

补充内容：AOF 重写

AOF重写可以产生一个新的AOF文件，这个新的AOF文件和原有的AOF文件所保存的数据库状态一样，但体积更小。

AOF重写是一个有歧义的名字，该功能是通过读取数据库中的键值对来实现的，程序无须对现有AOF文件进行任伺读入、分析或者写入操作。

在执行 BGREWRITEAOF 命令时，Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区，该缓冲区会在子进程创建新AOF文件期间，记录服务器执行的所有写命令。当子进程完成创建新AOF文件的工作之后，服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新AOF文件的末尾，使得新旧两个AOF文件所保存的数据库状态一致。最后，服务器用新的AOF文件替换旧的AOF文件，以此来完成AOF文件重写操作

8.redis 事务

Redis 通过 MULTI、EXEC、WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。

事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求，它会将事务中的所有命令都执行完毕，然后才去处理其他客户端的命令请求。

在传统的关系式数据库中，常常用 ACID 性质来检验事务功能的可靠性和安全性。

在 Redis 中，事务总是具有原子性（Atomicity)、一致性(Consistency)和隔离性（Isolation），并且当 Redis 运行在某种特定的持久化模式下时，事务也具有持久性（Durability）。

9.缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案

缓存雪崩

就是缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决办法：

• 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。
• 事中：本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉
• 事后：利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存

缓存穿透

一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决办法：

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

10.如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！

推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

11.如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案。可以让读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。

串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况，但是发生的几率特别小，就是先更新数据库，然后再删除缓存。

这种情况不存在并发问题么？

不是的。假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生

（1）缓存刚好失效 （2）请求A查询数据库，得一个旧值 （3）请求B将新值写入数据库 （4）请求B删除缓存 （5）请求A将查到的旧值写入缓存

ok，如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。

然而，发生这种情况的概率又有多少呢？

发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

如何解决上述并发问题？

首先，给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

1.twemproxy，大概概念是，它类似于一个代理方式，使用方法和普通redis无任何区别，设置好它下属的多个redis实例后，使用时在本需要连接redis的地方改为连接twemproxy，它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性hash算法，将请求转接到具体redis，将结果再返回twemproxy。使用方式简便(相对redis只需修改连接端口)，对旧项目扩展的首选。 问题：twemproxy自身单端口实例的压力，使用一致性hash后，对redis节点数量改变时候的计算值的改变，数据无法自动移动到新的节点。

2.codis，目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。

3.redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

4.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？

有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。

Redis有哪些适合的场景？

（1）、会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）、全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4），排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）、发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）

Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客户端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

Jedis与Redisson对比有什么优缺点？

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。

说说Redis哈希槽的概念？

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

Redis集群的主从复制模型是怎样的？

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

Redis集群之间是如何复制的？

异步复制

Redis集群最大节点个数是多少？

16384个。

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。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.

Redis回收进程如何工作的？

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

Redis检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。

一个新的命令被执行，等等。

所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

Redis回收使用的是什么算法？

LRU算法((Least Recently Used))

Redis如何做大量数据插入？

Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。

为什么要做Redis分区？

分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。

如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。

分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。

你知道有哪些Redis分区实现方案？

客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。

代理分区 意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy

查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

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