redis精讲

1、Redis是什么？

Redis是一个基于内存且支持持久化的key-value的NoSQL数据库，其中每个key和value都是使用对象表示的，具有以以下特征：多样数据类型、持久化、主从同步。
和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的使用RDB快照的方式，把更新的数据写入磁盘或者使用类似MySQL的AOF日志方式把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis支持将数据同步到多台从数据库上，这种特性对提高读取性能非常有益。
Redis3.0版本允许单点故障，它没有中心节点，各个节点地位一样，扩展性很好，节点间的采用二进制通信，节点与客户端采用ascII协议通信。

综上所述，Redis可用于缓存、数据库、消息中间件。

2、为什么使用redis

主要是以下两点：

1、性能

如下图所示，我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。

2、并发

如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。

3、使用redis有什么缺点

详细介绍一下四个问题：

1、缓存和数据库双写一致性问题

对于要求强一致性的，尽量不要使用缓存，只能采取合适的策略来降低缓存和数据库不一致的概率。
解决方案：首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。

2、缓存雪崩问题

缓存在同一时间内大量的key过期的同时，又有大批的落入数据库中的。
解决方案：使用互斥锁。
这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁（synchronized、Lock）就够了.

3、缓存击穿问题

缓存击穿是用户恶意模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。
解决方案：使用互斥锁。

4、缓存的并发竞争问题

多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，先到的先执行，其余的阻塞。另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。

4、单线程的redis为什么这么快

这个问题其实是对redis内部机制的一个考察。

主要是以下三点：

1、纯内存操作

2、单线程操作，避免了频繁的上下文切换

3、采用了非阻塞I/O多路复用机制

下面类比到真实的redis线程模型，如图所示：

简单来说，就是我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。

另外，redis还提供了select、epoll、evport、kqueue等多路复用函数库

5、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

详细介绍以下五种类型：

1、String

最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

2、hash

这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

3、list

使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。本人还用一个场景，很合适—取行情信息。就也是个生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。

4、set

因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

5、sorted set

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。

6、redis的过期策略以及内存淘汰机制

redis采用的是定期删除+惰性删除策略

1、何为定时删除策略?

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.

2、定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。

3、采用定期删除+惰性删除是否有其他问题?

有，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。

在redis.conf中有一行配置就是配内存淘汰策略的

# maxmemory-policy volatile-lru

下面给大家介绍几个当内存不足以容纳新写入数据时的函数：

1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
2）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。推荐使用。
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐
5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。不推荐
6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐

注意： 如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

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