前言
这是 面试 专栏的第二篇文章, 简单的从 Redis 的优缺点开始说了四个常见的面试题
讲一下 Redis 的优缺点
Redis 是 Key-Value 数据库也是内存数据库, 数据都存储在内存中, 和 Redis 一样的还有 Memcached 数据库, 都是定期的将数据刷新到硬盘中
Redis 的性能很高, 读的速度可以达到110000次/s，写的速度可以达到81000次/s, 单个 Key 和 Value 能存储最大 512MB 大小的数据, 这个在 官方文档 是有相关说明的, 但是通常建议 Key 的大小不超过 1kb
而 Memcached 的 Key 最长为 250字节, Value 最大存储数据为 1MB, 如果超过 1MB get/set 都是 false, 并且会引起性能问题
第一个红框: 建议 key 的大小不超过 1kb 第二个红框: key 最大能存储 512MB 的数据 复制代码
红框内容: value 最大能存储 512MB 的数据 复制代码
同时, Redis 相比如 Memcached 支持的数据结构更多, 有 set, string, zset, hash, list 五种, 且可以设置过期时间
Redis 的过期策略是: 定期删除和惰性删除, 定期删除是每隔 100ms 就随机抽取设置了过期时间的 key, 如果过期了就删除, 惰性删除是用到了这个 key 检测一下过期时间, 过期了就删除, Memcached 只有惰性删除
缺点: 因为 Redis 是内存数据库, 所以容量受到物理内存的限制, 如果是大量数据操作要进行优化, 升级 CPU 内存, 或者切片集群
你刚刚说到了内存, 为什么把数据放到内存中
普通数据库在操作的时候, 都是在硬盘内操作, 相对于内存来讲, 非常慢 , 所以放在了内存,
优点: 数据保存快, 缺点: 数据不能长久保存, 如果想数据库 IO操作 快的话, 就要把数据放入到内存中, 再把数据以异步的方式存到硬盘中, 所以, redis 就有了 快速操作 和 硬盘持久化 的特征
如果不把数据放入内存, IO操作就会很慢, 所以 redis 是比较依赖于内存的, 目前 内存越来越便宜, redis 的使用可能会更加常态化
如果 redis 设置了 内存使用数, 一旦记录数到了上线之后就写不进去了, 也是 redis的一个很大的问题
OK, 你有说 Redis 有 持久化 特征, 那么 Redis 的持久化是怎么实现的?
Redis 提供了两种持久化机制, 分别是 RDB 和 AOF:
- RDB 是把内存中的数据以快照的形式写入到磁盘中, 实际操作是通过
fork子进程执行, 采用二进制压缩存储; 是对 Redis 中的数据执行 周期性 的持久化 - AOF 是写后日志, 是以文本日志的形式记录 Redis 处理的 每一个 写入或删除操作
| 标题 | RDB | AOF |
| 优点 | 每份数据文件都代表某一时刻 Redis 中的数据, 适合做冷备RDB 对 Redis 的性能影响小, 恢复速度快 | AOF 是一秒一次去通过后台线程 fsync 操作, 所以最多会丢失一秒的数据, 适合做 灾难性数据误删除 的紧急恢复 |
| 缺点 | RDB 都是快照文件, 默认五分钟或者更久生成一次, 会丢失数据, 在生成数据快照的时候, 如果文件很大, 客户端可能会停止几毫秒或者几秒 | 一样的数据 AOF 文件比 RDB 文件大, 开启 AOF 后, Redis 支持的 QPS 会有所下降 |
假如 redis 里面有 10亿个 key, 其中 十万个 key 是以某个前缀开头的, 怎么找出来
直接使用 keys, 指定模式就可以了, 使用 keys 命令的时间复杂度为 O(N), N为数据库中拥有 keys 的个数, 需要注意的是, 如果是生产环境下进行大规模查询, 不能使用 keys 命令
因为 redis 是单线程的, 在大数据量的情况下, 使用 keys 会造成线程的阻塞, 线上服务的卡顿, 如果是在线上环境的话, 可以使用 scan 指令
可以无阻塞的去获取, 但是可能会有部分重复数据, 需要后续给他做个去重操作, 但是这个指令的执行时间要比 keys 长一些
