redis

概念：开源的，高性能key-value非关系型数据库。

优点：读写性能优异，读写速度快。

            支持数据持久化。

            支持事务，所有操作都是原子性的。

            支持的数据类型丰富，string，list，hash，set，zset

缺点：受到物理内存限制，不能支持海量数据的高性能读写。

为什要用redis？

           高性能：将用户常访问的数据存在缓存中，因此用户可以减少对数据库的访问，直接访问缓存，访问缓存就是访问内存，因此性能高。

           高并发：访问缓存的请求相比访问数据库的请求承受更高。

redis为什么快？

          redis大部分操作基于内存，内存中的数据类似于hashmap，查询的时间复杂度为O(1)，因此响应快速。

          采用单线程+io多路复用技术，因此避免了多余的上下文切换和竞争。

redis有哪些数据类型？

         string，list，hash，set，zset

redis的应用场景？

       string：使用incr自增，可以做计时器。

       set：本身自动去重的特性可以做商品展示等

       zset：有序集合可以做排行榜等

       分布式锁：redis自带的命令setnx可以实现分布式锁。

redis持久化方式？

      RDB：每隔一段时间，使用快照的方式将缓存中的数据同步到磁盘中。

          工作原理：fork一个子进程，将缓存中数据同步到一个临时文件中，当持久化结束后在替换原来的rdb文件。

           优点：性能高；子进程完成操作，主进程继续护理命令。

                      数据量多时，相比AOF启动箱率高。

          缺点：间隔一段时间进程持久化，持久化期间数据可能发生丢失。安全箱不高。

      AOF：将redis的写指令记录到日志文件中，重启redis时会将日志文件中恢复数据。

          优点：数据安全性高，AOF可以使appendsync属性always，即每次写操作都会记录到aof文件中。

                    保证数据一致性，当服务器中途出现宕机情况，也可以通过redis-check-aof工具解决有问题的aof文件，保证数据的一致性。

          缺点：文件占用空间较大，应为处理同步数据，还有写操作指令集。

                     数据集大的话，redis启动效率相比RDB低。

         默认是RDB形式，当开启AOF形式后，会优先选择AOF形式。

redis缓存和持久化怎么做扩容？

        缓存：使用一致哈希原则实现动态扩容。

redis的过期键的删除策略？

     1.立即过期：每个key设置一个过期时间，当过期时间到了，立即删除对内存友好，但是会占用大量的cpu资源去处理这些过期key

     2.惰性过期：当访问一个key时，采取查看其过期时间，如果过期则删除，节省cpu资源，但是会造成内存资源浪费，存在过期key没有清理，占用内存的情况。

     3.定期过期：每个一段时间，会扫描expire字典中一定数量的key，发现过期key，则删除。

redis中key过期时间和永久时间设置？

     过期时间：expire

     永久时间：persist

什么是redis事务？

    redis中的事务是一个单独的隔离操作，这个事务中的所有命令都会序列化，有序的执行，不会被其他命令所打断。

    事务中的三个命令：multi：将命令序顺序的放进事务队列中。

                                     exec：顺序的执行队列中的命令。

                                     discard：取消队列。

 redis不支持回滚，错误的命令不执行，绕过执行正常的命令。

redis实现分布式锁？

，redis采用单进程单线程模式，使用队列模式将并发访问变成串行访问。

   redis自带的命令setnx可以实现分布式锁，当锁的时间过长，可以使用expire设置锁的过期时间。

redis并发竞争key问题？

此问题即多个系统对同一个key进行访问，但是执行顺序与理想顺序不符，可以使用基于redis分布式锁的方式解决。

缓存问题？

     缓存穿透：对不存在的key进行高并发访问，缓存中不存在，则访问数据库，造成数据库负载过高。

                解决：对空结果进行缓存，并设置较短的过期时间。

                           使用bitmap做一个白名单，将id作为偏移量，每次请求的id与bitmap中的id进行对比，如果没有则拒绝请求。

                           使用布隆过滤器；将所有可能缓存的数据哈希到一个足够大的bitmap中，不存在的数据会被拦截掉。

     缓存击穿：大量访问某一个过期的key，导致redis的命中率降低，对于数据库的访问量增大，造成负载过高。

               解决：对于热数据进行预先缓存，并且将其过期时间设置长些。

                         实时监控：对于某一key的访问过高的key实时增加其过期时间。

     缓存雪崩：某一段时间内，大量的key存在过期，导致访问服务器负载崩溃。

             解决：将key的过期时间分散开，尽量使得每个key的过期时间重复率低。

                        使用多级缓存机制，但是实现比较复杂。

    缓存预热：系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存中，尽量避免用户请求时直接访问数据库。