Java面试准备-Redis

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Java面试准备-Redis

为什么要用缓存


使用缓存的目的是提高读写性能,在实际业务场景下,更多是为了提高读的性能,带来更高的并发量,Redis的读写性能比Mysql好很多,这个时候可以把Mysql的热点数据同步到Redis中来。


Redis有哪些好处


读取速度快,响应快

支持多种数据结构:字符串、列表、集合、有序集合、哈希等。

支持事务,且操作遵守原子性

其他丰富的功能:队列、主从复制、集群、数据持久化等。

持久化存储,Redis提供RDB和AOP两种持久化存储方案,解决Redis挂掉数据丢失问题。

缺点:

内存数据库,受单台物理机器内存的大小,虽然Redis有过期策略,但还是需要提前预估和节约内存。

修改配置文件,进行重启,时间比较久,这端时间不能提供服务。

为什么 使用 Redis 而不是用 Memcache 呢

Redis和Memcache都是将数据存放到内存中,都是内存数据库,不过Memcache还可以用于图片、视频等缓存。

Memcache仅支持key-value数据结构、Redis不仅支持key-value数据结构,还支持list、set、hash等

Redis当物理内存用完的时候,还可以将很久没用的value持久化到磁盘。

存储数据安全,Memcache挂掉后数据不存在了,Redis定期持久化到磁盘。

Memcache单个value最大1M,Redis单个最大512M

Redis原生支持集群,Memcache没用原生支持集群,需要在客户端自己实现。


为什么Redis单线程模型效率也非常高


C语言开发、效率高

纯内存操作

基于非阻塞的IO多路复用

单线程能够避免多线程上下文切换带来的额外开销


说说Redis的线程模型


Redis内部使用 文件事件处理器。因为这个文件事件是单线程的,所以Redis也叫做单线程的模型,它采用IO多路复用同事监听多个Soket,根据Soket上的事件来选择对应的事件处理器:

文件事件处理器包含4个部分:

多个Soket

IO多路复用程序

文件事件分派器

事件处理器

多个Soket可能会并发产生不同的操作,每个操作对应不同的文件事件,但是IO多路复用会监听多个Soket,会将Soket产生的事件放入队列中进行排队,事件分派器每次从队列中取出一个事件,把该事件交给对应的事件处理器处理。


为什么Redis要把所有数据放在内存中


Redis将数据放在内存中有一个好处,那就是实现最快的速度对数据进行存取,如果数据存储在硬盘中,磁盘IO会严重影响Redis性能,而且Redis提供了持久化功能,不用担心服务器重启对内存中数据的影响,其次硬件越来越便宜的情况下,Redis也越来越受欢迎。


Redis缓存刷新策略有哪些


maxmemory-policy volatile-lru

LRU(最久没有被访问的数据最闲被淘汰)

LFU(最近没有被访问到的数据最先被淘汰)

FIFO(最先进入的数据最闲被淘汰)

超时剔除


Redis持久化方式方式有哪些,以及有什么区别


RDB AOF 两种持久化方式

RDB持久化:快照的方式半持久化,记录所有的键值对,在某个节点将数据写入一个临时文件,持久化结束后,用和这个文件替换上次的文件,达到数据恢复。

优点:

只有一个dump.rdb文件,方便持久化或者数据恢复

性能最大化,采用fork一个子进程来操作,让主进程继续处理命令,让子进程进行处理,保证了Redis的性能

缺点:

数据安全性低,RDB是间隔一段时间进行持久化,如果持久化时发生故障,会发生数据丢失,这种方式适合数据要求不严谨的时候。

AOF持久化:所有命令按指定的协议持久化存储,保存为AOF文件

优点:

数据安全,可以通过配置每次都可以进行记录

AOF机制的rewrite模式,可以对AOF命令合并重写,当误操作时,也可以删除某些命令进行恢复

缺点:

AOF比RDB文件要大,且恢复速度慢

数据集大的时候,比RDB启动效率低


Redis持久化方式如何选择


不仅仅使用RDB这样回照成很多数据丢失

也不仅仅使用AOF,AOF恢复速度慢,AOF每次都会记录命令,恢复难度可能增大

Redis支持同事开启两种方式持久化方式,我们可以综合这两种机制,用AOF来保证数据不丢失,做为数据恢复的第一选择,用RDB来做不同程度的冷备,在AOF丢失或者损坏的时候,采用RDB进行恢复

如果两种都开启,在Redis重启的时候,会采用AOF来加载数据,因为AOF数据更加完整


Redis事务的理解


Redis事务是一组组合命令,是Redis的最小执行单位,它可以保证一次执行多条命令,每个事务是一个单独的隔离操作,事务中所有的命令都会序列化,按顺序执行。

Redis事务不支持回滚,回滚需要增加很多工作,Redis保持简单、快速的特性。


为什么Redis设计成单线程


多线程的话会设计到锁的操作,并且多线程会有线程切换上下文开销,而且CPU目前不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存和网络开销。


什么是 bigkey?会存在什么影响


bigkey是指占用内存比较大的key,比如一个字符串可以占用300M

网络阻塞:获取key时,传输数据量比较大,增加带宽压力

超时阻塞:因为bigkey占用的空间比较大,所以操作起来效率会比较低,导致出现阻塞的可能性增加。


Redis集群模式


Redis Sentinel:体量较小时,选择单机部署

Redis Cluster:官方提供的集群解决方案,体量较大时,使用Redis Cluster,通过分片,使用更多内存。


Redis Cluster集群模式原理


所有节点相互相连

集群节点挂掉会自动转移


Redis Cluster 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用


Redis没有使用哈希一致性算法,使用的是哈希槽,Redis中哈希槽一共有16384个,假设有三个集群节点,挂掉一个节点时,在某段时间这段哈希槽是不可用的,也就是集群不可用。


Redis集群有哪几种


单节点单机模式

也支持一主多从结构

带有哨兵的集群部署


Redis常见性能问题有哪些


Master最好不要做持久化工作,入RDB快照,AOF日志文件

如果数据比较重要,可以在slave开启AOF日志按秒进行配置持久化

为了主从复制的安全性和稳定性,最好部署在同一局域网内

主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即 Master -> Slave1 -> Slave2 -> Slave3 。如果master挂掉,Salve1立即启用做为master。


假设Redis有1亿个key,其中10w个key是以固定的title,如何将他们快速查找出来


我们可以使用 keys 和 scan 命令

使用 keys 命令 :可以使用keys进行全数据查询,当然Redis是单线程,数据量过大会进行阻塞,而且keys没有分页功能。

使用 scan 命令:scan命令和keys命令一样具有匹配功能,但是scan命令不会阻塞线程,并且查找的数据可能存在重复,需要客户端自己去重,因为scan是通过游标进行查询的,所以不会导致Redis出现假死,scan在检索过程中,被删除的元素是不会被查询出来的,相对来说scan命令耗费的时间更长,但是不影响Redis正常使用。


什么情况下会导致Redis阻塞


Redis主机负载过高,也会导致系统崩溃

数据持久化占用过多的资源

对Redis的API使用不当,导致Redis出现问题

外部服务器问题(cpu、内存、网络)


缓存和数据库哪个先更新呢


为了解决数据不至于问题,其中一种解决方案是使用读写串行化,可以通过队列来实现,但是可能存在读请求的挤压,读请求并发高。

如果写入数据库和更新到缓存的值是一致的时候,这个时候可以同步更新缓存和数据库,如果对于写比较频繁,而读不频繁的时候,我们需要对对缓存进行删除,等读的时候再去获取

如果写数据的值和缓存的值不一致的时候,写入缓存的数据需要通过几个表进行计算,那就没必要马上更新缓存,需要要删除缓存即可,等获取需要的时候再去进行计算

一般的解决方案是先删除缓存数据,再更新数据库。

常见的三种方式:

先更新数据库库、再更新缓存

先删除缓存,再更新数据库

先更新数据库,再删除缓存。

首先我们放入缓存的数据本来就不应该是实时性要求过高,比如用户余额,所以缓存的过期时间保证最终一致性是比较靠谱的。

我们不应该过度设计增加系统的复杂度

遇到实时性、一致性要求较高的,就应该查询数据库,即使可能性能不高。


怎么提高缓存命中率


提前加载业务数据到缓存中

增加缓存存储空间,提高能够缓存的数据

提高缓存的更新频率


Redis 如何解决 key 冲突


Redis中,如果key相同,后面一个会覆盖前面一个,如果要解决key冲突,就要有一套key命名规则,比如 按 业务 + 系统 + 子模块 等自定义命名规则。


Redis 报内存不足怎么处理


修改配置文件 maxmemory 参数,曾大内存

设置缓存淘汰策略,提高内存的使用率

使用Redis集群,提高存储量


缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题


缓存雪崩:系统设置的缓存在同一时间大面积过期,这时业务都去查询DB,给DB造成很大的压力,可能导致服务器岩机。

解决办法:讲缓存失效时间分散。

缓存穿透:指用户查询的时候缓存里面没有,数据库里面也没有,这两就会导致查询2次无用的操作,这样就绕过缓存直接查询数据库。

解决办法:1.布隆过滤器:将所有可能存在的数据存在一个bitmap中,一个一定不存在的数据会被拦截掉,从而避免了对底层系统的压力。2.简单的方法:查询为空,继续缓存这个空的value,过期时间相对设置短一些。

缓存预热:系统上线后,将相关系统的缓存直接存入缓存系统中,避免短时间内大量查询数据库。

解决方法:1.直接写个缓存刷新页面,上线时统一刷新。2.数据量不大时可以初始化加载。

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