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1、为什么使用 Redis？

在项目中使用 Redis，主要考虑两个角度：性能和并发。如果只是为了分布式锁这些其他功能，还有其他中间件 Zookpeer 等代替，并非一定要使用 Redis。

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。

特别是在秒杀系统，在同一时间，几乎所有人都在点，都在下单。。。执行的是同一操作———向数据库查数据。

根据交互效果的不同，响应时间没有固定标准。在理想状态下，我们的页面跳转需要在瞬间解决，对于页内操作则需要在刹那间解决。

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。

使用 Redis 的常见问题

• 缓存和数据库双写一致性问题

• 缓存雪崩问题

• 缓存击穿问题

• 缓存的并发竞争问题

2、单线程的 Redis 为什么这么快

这个问题是对 Redis 内部机制的一个考察。很多人都不知道 Redis 是单线程工作模型。

原因主要是以下三点：

• 纯内存操作

• 单线程操作，避免了频繁的上下文切换

• 采用了非阻塞 I/O 多路复用机制

仔细说一说 I/O 多路复用机制，打一个比方：小名在 A 城开了一家快餐店店，负责同城快餐服务。小明因为资金限制，雇佣了一批配送员，然后小曲发现资金不够了，只够买一辆车送快递。

经营方式一

客户每下一份订单，小明就让一个配送员盯着，然后让人开车去送。慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题：

• 时间都花在了抢车上了，大部分配送员都处在闲置状态，抢到车才能去送。

• 随着下单的增多，配送员也越来越多，小明发现快递店里越来越挤，没办法雇佣新的配送员了。

• 配送员之间的协调很花时间。

综合上述缺点，小明痛定思痛，提出了经营方式二。

经营方式二

小明只雇佣一个配送员。当客户下单，小明按送达地点标注好，依次放在一个地方。最后，让配送员依次开着车去送，送好了就回来拿下一个。上述两种经营方式对比，很明显第二种效率更高。

在上述比喻中：

• 每个配送员→每个线程

• 每个订单→每个 Socket(I/O 流)

• 订单的送达地点→Socket 的不同状态

• 客户送餐请求→来自客户端的请求

• 明曲的经营方式→服务端运行的代码

• 一辆车→CPU 的核数

于是有了如下结论：

• 经营方式一就是传统的并发模型，每个 I/O 流(订单)都有一个新的线程(配送员)管理。

• 经营方式二就是 I/O 多路复用。只有单个线程(一个配送员)，通过跟踪每个 I/O 流的状态(每个配送员的送达地点)，来管理多个 I/O 流。

下面类比到真实的 Redis 线程模型，如图所示：

-

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/O 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。

3、Redis 的数据类型及使用场景

一个合格的程序员，这五种类型都会用到。

• 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。

• 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。我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。

• List：使用 List 的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外，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。

• 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。我们的系统一般都是集群部署，使用 JVM 自带的 Set 比较麻烦。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。

• 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。Sorted Set 可以用来做延时任务。

4、Redis 的过期策略和内存淘汰机制

Redis 是否用到家，从这就能看出来。比如你 Redis 只能存 5G 数据，可是你写了 10G，那会删 5G 的数据。怎么删的，这个问题思考过么？

正解：Redis 采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略

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。

定期删除+惰性删除如何工作

定期删除，Redis 默认每个 100ms 检查，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。

采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么

不是的，如果定期删除没删除掉 Key。并且你也没及时去请求 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：

# maxmemory-policy volatile-lru

该配置就是配内存淘汰策略的：

• noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

• 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，目前项目在用这种)(最近最久使用算法)

• 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。(应该也没人用吧，你不删最少使用 Key，去随机删)

• 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)

• 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。(依然不推荐)

• 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)

5、Redis 和数据库双写一致性问题

一致性问题还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。前提是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。

另外，我们所做的方案从根本上来说，只能降低不一致发生的概率。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。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。

6、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

这两个问题，一般中小型传统软件企业很难碰到。如果有大并发的项目，流量有几百万左右，这两个问题一定要深刻考虑。缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。

缓存穿透解决方案：

• 利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。

• 采用异步更新策略，无论 Key 是否取到值，都直接返回。Value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。

• 提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的 Key。迅速判断出，请求所携带的 Key 是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。

缓存雪崩解决方案：

• 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。

• 使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。

• 双缓存。我们有两个缓存，缓存 A 和缓存 B。缓存 A 的失效时间为 20 分钟，缓存 B 不设失效时间。自己做缓存预热操作。

• 然后细分以下几个小点：从缓存 A 读数据库，有则直接返回；A 没有数据，直接从 B 读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程，更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B。

7、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

这个问题大致就是，同时有多个子系统去 Set 一个 Key。这个时候要注意什么呢？大家基本都是推荐用 Redis 事务机制。

但是我并不推荐使用 Redis 的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是 Redis 集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个 Key 操作的时候，这多个 Key 不一定都存储在同一个 redis-server 上。因此，Redis 的事务机制，十分鸡肋。

如果对这个 Key 操作，不要求顺序

这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做 set 操作即可，比较简单。

如果对这个 Key 操作，要求顺序

假设有一个 key1，系统 A 需要将 key1 设置为 valueA，系统 B 需要将 key1 设置为 valueB，系统 C 需要将 key1 设置为 valueC。

期望按照 key1 的 value 值按照 valueA > valueB > valueC 的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。

假设时间戳如下：

系统 A key 1 {valueA 3:00}

系统 B key 1 {valueB 3:05}

系统 C key 1 {valueC 3:10}

那么，假设系统 B 先抢到锁，将 key1 设置为{valueB 3:05}。接下来系统 A 抢到锁，发现自己的 valueA 的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做 set 操作了，以此类推。其他方法，比如利用队列，将 set 方法变成串行访问也可以。

8、Redis有哪些适合的场景

• 会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的。随着 Redis 的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

• 全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

• 队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果在Google中搜索“Redis queues”，就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker。

• 排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户称之为“user_scores”，也非常简单。

• 发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。在社交网络连接中常用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统。

9、如何通过Redis实现分布式锁

分布式锁需要解决的问题：

• 互斥性

• 安全性

• 死锁：一个持有锁的客户端宕机而导致其他客户端再也无法获得锁，从而导致的死锁；

• 容错

如何实现：

SETNX(Set if not exsist) key value：如果key不存在，则创建并赋值。因为SETNX有上述功能，并且操作都是原子的，因此在初期的时候可以用来实现分布式锁。

• 时间复杂度：O(1)

• 返回值：设置成功，返回1，表明此时没有其他线程占用该资源；设置失败，返回0，表示此时有别的线程正在占用该资源。

使用EXPIRE key seconds来解决SETNX长期有效的问题：

• 设置key的生存时间，当key过期时(生存时间为0)，会被自动删除；

1. RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);

2. long status = redisService.setnx(key,"1");

3. if(status == 1){

4. redisService.expire(key,expire);

5. //执行独占资源逻辑

6. doOcuppiedWork();

7. }

• 以上方法的缺点：原子性无法得到满足

从Redis 2.1.6 以后，原子操作set：

SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

• EX seconds：设置键的过期时间为second(秒)

• PX milliseconds：设置键的过期时间为millisecond(毫秒)

• NX：只在键不存在的时候，才对键进行设置操作，效果等同于setnx

• XX：只在键已存在的时候，才对键进行设置操作

• SET操作成功完成时，返回OK，否则则返回nil

1. > set lock 123 ex 10 nx

2. OK

3. > set lock 122 ex 10 nx

4. (nil)

代码实现例如：

1. RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);

2. String result = redisService.set(lockKey,requestId,SET_IF_NOT_EXIST,

3. SET_WITH_WITH_EXPIRE_TIME,expireTime);

4. if("OK".equals(result)){

5. //执行独占资源逻辑

6. doOcuppiedWork();

7. }

大量key同时过期的注意事项：

集中过期，由于清楚大量key很耗时，会出现短暂的卡顿现象。

解决方法：在设置key的过期时间的时候，给每个key加上一个随机值。

8、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

• twemproxy：大概概念是，它类似于一个代理方式，使用方法和普通redis无任何区别，设置好它下属的多个redis实例后，使用时在本需要连接redis的地方改为连接twemproxy，它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性hash算法，将请求转接到具体redis，将结果再返回twemproxy。使用方式简便(相对redis只需修改连接端口)，对旧项目扩展的首选。问题：twemproxy自身单端口实例的压力，使用一致性hash后，对redis节点数量改变时候的计算值的改变，数据无法自动移动到新的节点。

• codis：目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。

• redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

• 在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

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