Java面试题之Redis的大坑

Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？

RDBRedis DataBase)持久化方式：是指用数据集快照的方式半持久化模式)记录 redis 数据库的所有键值对,在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。

优点：

1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。

2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。

3、性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis的高性能)

4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。

缺点：

1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)

2、AOFAppend-only file)持久化方式：是指所有的命令行记录以 redis 命令请求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

优点：

1、数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。

2、通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof工具解决数据一致性问题。

3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)

缺点：

1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。

2、数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。

redis 过期键的删除策略？

1、定时删除:在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器 timer). 让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。

2、惰性删除:放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除该键;如果没有过期，就返回该键。

3、定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。至于要删除多少过期键，以及要检查多少个数据库，则由算法决定。

Redis 的回收策略（淘汰策略）?

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

使用策略规则：

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用 allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用
allkeys-random

Redis 的同步机制了解么？

Redis 可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次 bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存 buffer，待完成后将 rdb 文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？

1、Redis Sentinal 着眼于高可用，在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master，继续提供服务。

2、Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个 redis 内存不足时，使用 Cluster 进行分片存储。

Redis 如何设置密码及验证密码？

设置密码：config set requirepass 123456

授权密码：auth 123456

Redis 集群之间是如何复制的？

异步复制

Redis 集群最大节点个数是多少？

16384 个。

怎么理解 Redis 事务？

1 事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

2 事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

Redis 事务相关的命令有哪几个？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

Redis 如何做内存优化？

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面

MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如
何保证 redis 中的数据都是热点数据？

*Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

如果有大量的 key 需要设置同一时间过期，一般需要注意
什么？

如果大量的 key 过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis 可能
会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一
些。

ps：此文章会不定时更新，平时总结而发

你可以等自己一万年，但世界不会等你一秒

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