优缺点

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。

与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，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。

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

为什么要用Redis/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：

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。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。

Redis为何这么快

1）完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2）数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的；

3）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

4）使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO

Redis的数据类型

相比其他缓存很大的优势是支持多种数据类型，主要是5种，String，有序集合，集合，哈希表，列表

Redis的持久化机制

RDB（Redis DataBase）,通过快照实现，将某一时刻的数据集写入一个二进制文件，一般叫dump.rdb，通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。 好处是对性能好，异步写入磁盘（fork一个子进程)，不占用性能，恢复速度也非常快。rdb是一个时间的快照，数据一致性好 坏处是数据存储有间隔，如果在间隔之间崩溃，数据不能完整保存。

AOF（Append Only File），通过保存执行过的写命令实现，一般叫appendonly.aof 好处是每执行一条命令都同步到磁盘，数据完整性得到保障，aof文件可读，便于手动维护与阅读。 当然性能也就低一点，文件可能也很大，需要定期重写来压缩文件。

说白就是RDB性能好但不够安全，AOF反过来

Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

EXPIRE和PERSIST命令。

我们知道通过expire来设置key 的过期时间，那么对过期的数据怎么处理呢?

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

  1. 定时去清理过期的缓存；
  2. 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

Redis事务的概念

Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结说：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

Redis事务的三个阶段

  1. 事务开始 MULTI
  2. 命令入队
  3. 事务执行 EXEC

Redis事务相关命令和事务的特征？

Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的

Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。

  1. redis 不支持回滚，“Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”， 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
  2. 如果在一个事务中的命令出现错误，那么所有的命令都不会执行；
  3. 如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行。
  • WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。
  • MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
  • EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时，返回空值 nil 。
  • 通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。
  • UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。

缓存穿透是什么？如何解决？

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，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。

解决方案

  1. 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
  2. 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
  3. 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

缓存击穿是什么？有什么解决方案？

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案

  1. 设置热点数据永远不过期。
  2. 利用互斥锁保证同一时刻只有一个客户端可以查询底层数据库的这个数据，一旦查到数据就缓存至Redis内，避免其他大量请求同时穿过Redis访问底层数据库。

缓存雪崩的概念？如何应对？

缓存雪崩是指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。

解决方案

  1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。

  2. 一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。

更新时间: