简历技术栈redis点

熟悉Redis常见的数据类型以及缓存问题，如缓存穿透、雪崩、击穿等

Redis五种数据类型

Redis常用命令

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keys *

字符串类型string

常用命令

举例：

放置一个字符串数据到redis中，先为数据定义一个名称，比如name,age等，然后使用命令set设置数据到redis服务器中即可

set name itheima
set age 12

从redis中取出已经放入的数据，根据名称取，就可以得到对应数据。如果没有对应数据就会得到(nil)

get name
get age

哈希存储模型 hash

哈希模型适合存储对象。

string的数据存储是一个名称对应一个值，如果要维护的数据过多，可以使用hash哈希存储模型，它一个名称下可以存储多个数据，每个数据也可以有自己的二级存储名称。

常用命令：

举例：

hset a a1 aa1 #对外key名称是a，在名称为哈希存储模型a中，a1这个key中保存了数据aa1
hset a a2 aa2

这里a可以理解成一个对象，它有a1、a2两个属性。

获取hash结构中的数据命令如下

hget a a1 #得到aa1
hget a a2 #得到aa2

列表类型list

简单的字符串列表，按照插入顺序排序。

常用命令：

lpush意思是从左边头部插入，rpop意思是从右边尾部删除。

在头部插入和遍历，在尾部删除。对比队列是在队头删除，队尾插入。
最后插入的元素在遍历时候排第一个。

举例：

无序集合set

概念：

常用命令：

举例：

有序集合sorted set

举例：

zset（有序集合）：元素有序不可重复，每个元素关联一个可重复的double类型的分数，Redis是通过这个分数对元素排序的。分数可重复，元素

zset底层存储结构：ziplist（压缩列表）或skiplist（跳跃表）。

元素数量小于128个，且每个元素长度小于64字节时使用压缩列表，其他情况使用跳跃表。

压缩列表：本质是一个数组，数组首部存长度、偏移量、元素个数，尾部存结束标识。每个元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员，第二个节点保存元素的分值。
跳跃表：单向链表按序保存元素及分值，使用哈希表dict来保存元素和分值的映射关系。链表增加了多级索引，先从最上层索引跳跃查，再渐渐往下层到链表地查询，实现了快速查找元素，时间复杂度O(logn)，这种查询算法类似于链表版二分查找，是基于有序的。
zset底层不使用红黑树的原因：

范围查找：因为红黑树范围查找效率低，而跳跃表范围查找效率高，因为是链表结构。zset可以用zrange命令查指定范围内元素。
实现难度：跳跃表实现比红黑树简单。

压缩列表：

跳跃表zrange：

#将a和b两个元素插入到名称为myzset的有序集合中，并为它们分别设置了分值为10和9
zset myzset 10.0 a 9.0 b
#返回所有元素，并按照它们的分值从小到大排列。结果为b和a。0表示第一个元素，-1表示最后一个元素
zrange myzset 0 -1

什么是缓存雪崩、击穿、穿透？

用户的数据一般都是存储于数据库，数据库的数据是落在磁盘上的，磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。

当用户的请求，都访问数据库的话，请求数量一上来，数据库很容易就奔溃的了，所以为了避免用户直接访问数据库，会用 Redis 作为缓存层。

因为 Redis 是内存数据库，我们可以将数据库的数据缓存在 Redis 里，相当于数据缓存在内存，内存的读写速度比硬盘快好几个数量级，这样大大提高了系统性能。

引入了缓存层，就会有缓存异常的三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。

这三个问题也是面试中很常考察的问题，我们不光要清楚地知道它们是怎么发生，还需要知道如何解决它们。

话不多说，发车！

#缓存雪崩

通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据如果不在缓存里，业务系统需要重新生成缓存，因此就会访问数据库，并将数据更新到 Redis 里，这样后续请求都可以直接命中缓存。

那么，当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃，这就是缓存雪崩的问题。

可以看到，发生缓存雪崩有两个原因：

大量数据同时过期；
Redis 故障宕机；

不同的诱因，应对的策略也会不同。

#大量数据同时过期

针对大量数据同时过期而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

均匀设置过期时间；
互斥锁；
后台更新缓存；

1. 均匀设置过期时间

如果要给缓存数据设置过期时间，应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。我们可以在对缓存数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间加上一个随机数，这样就保证数据不会在同一时间过期。

2. 互斥锁

当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis 里），当缓存构建完成后，再释放锁。未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。

实现互斥锁的时候，最好设置超时时间，不然第一个请求拿到了锁，然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞，一直不释放锁，这时其他请求也一直拿不到锁，整个系统就会出现无响应的现象。

3. 后台更新缓存

业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。

事实上，缓存数据不设置有效期，并不是意味着数据一直能在内存里，因为当系统内存紧张的时候，有些缓存数据会被“淘汰”，而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存失败就返回空值，业务的视角就以为是数据丢失了。

解决上面的问题的方式有两种。

第一种方式，后台线程不仅负责定时更新缓存，而且也负责频繁地检测缓存是否有效，检测到缓存失效了，原因可能是系统紧张而被淘汰的，于是就要马上从数据库读取数据，并更新到缓存。

这种方式的检测时间间隔不能太长，太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据，所以检测的间隔最好是毫秒级的，但是总归是有个间隔时间，用户体验一般。

第二种方式，在业务线程发现缓存数据失效后（缓存数据被淘汰），通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存，后台线程收到消息后，在更新缓存前可以判断缓存是否存在，存在就不执行更新缓存操作；不存在就读取数据库数据，并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时，用户体验也比较好。

在业务刚上线的时候，我们最好提前把数据缓起来，而不是等待用户访问才来触发缓存构建，这就是所谓的缓存预热，后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。

#Redis 故障宕机

针对 Redis 故障宕机而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

服务熔断或请求限流机制；
构建 Redis 缓存高可靠集群；

1. 服务熔断或请求限流机制

因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时，我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，不用再继续访问数据库，从而降低对数据库的访问压力，保证数据库系统的正常运行，然后等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。

服务熔断机制是保护数据库的正常允许，但是暂停了业务应用访问缓存服系统，全部业务都无法正常工作

为了减少对业务的影响，我们可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。

2. 构建 Redis 缓存高可靠集群

服务熔断或请求限流机制是缓存雪崩发生后的应对方案，我们最好通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。

如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。

#缓存击穿

我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问，比如秒杀活动，这类被频地访问的数据被称为热点数据。

如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。

可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。

应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案：

互斥锁方案，保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存，或者在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间；

#缓存穿透

当发生缓存雪崩或击穿时，数据库中还是保存了应用要访问的数据，一旦缓存恢复相对应的数据，就可以减轻数据库的压力，而缓存穿透就不一样了。

当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。

缓存穿透的发生一般有这两种情况：

业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据；
黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；

应对缓存穿透的方案，常见的方案有三种。

第一种方案，非法请求的限制；
第二种方案，缓存空值或者默认值；
第三种方案，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在；

第一种方案，非法请求的限制

当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。

第二种方案，缓存空值或者默认值

当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。

第三种方案，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身也是支持布隆过滤器的。

那问题来了，布隆过滤器是如何工作的呢？接下来，我介绍下。

布隆过滤器由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记，这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器，如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中。

布隆过滤器会通过 3 个操作完成标记：

第一步，使用 N 个哈希函数分别对数据做哈希计算，得到 N 个哈希值；
第二步，将第一步得到的 N 个哈希值对位图数组的长度取模，得到每个哈希值在位图数组的对应位置。
第三步，将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为 1；

举个例子，假设有一个位图数组长度为 8，哈希函数 3 个的布隆过滤器。

在数据库写入数据 x 后，把数据 x 标记在布隆过滤器时，数据 x 会被 3 个哈希函数分别计算出 3 个哈希值，然后在对这 3 个哈希值对 8 取模，假设取模的结果为 1、4、6，然后把位图数组的第 1、4、6 位置的值设置为 1。当应用要查询数据 x 是否数据库时，通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1，只要有一个为 0，就认为数据 x 不在数据库中。

布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的，高效查找的同时存在哈希冲突的可能性，比如数据 x 和数据 y 可能都落在第 1、4、6 位置，而事实上，可能数据库中并不存在数据 y，存在误判的情况。

所以，查询布隆过滤器说数据存在，并不一定证明数据库中存在这个数据，但是查询到数据不存在，数据库中一定就不存在这个数据。