介绍一下redis数据库

Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。

Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。

除此之外，Redis 还支持事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。

介绍redis的单线程模型

  Redis是一个基于内存的高性能键值数据库，它的单线程模型是其最大特点之一。单线程模型意味着Redis在一个单独的线程中处理所有的读写请求，而其他线程则负责其他的任务，比如网络I/O和事件处理。

  Redis的单线程模型是通过使用一个单线程的IO线程和多个后台线程来实现的。IO线程负责接收客户端的请求，并将请求转发给后台线程。后台线程负责处理所有的命令请求，并将结果返回给IO线程。IO线程再将结果返回给客户端。

  虽然Redis的单线程模型可以提高性能，但也存在一些缺点。例如，由于只有一个线程，因此在高并发的情况下，可能会导致请求处理速度变慢。此外，由于Redis是基于内存的，因此也可能会存在内存泄漏的问题。
  总之，Redis使用单线程的IO线程，而不是多线程的IO线程，这样可以避免线程切换的开销，提高性能。此外，Redis还使用了阻塞I/O，这样可以避免在高并发情况下，因没有可用的线程而导致的性能下降。最后，Redis还使用了事务机制，可以将多个命令请求作为一个原子操作来执行，这样可以确保数据的一致性。

为什么redis更快/？

因为redis使用单线程（网络I/O和 执行命令），有几个原因：
·redis基于内存的数据库，采用了高效数据结构，瓶颈是内存，CPU不是瓶颈，所以用单线程就能解决。
·单线程模型避免多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，不会有死锁。
·redis采用I/O多路复用机制处理大量客户端socket请求，IO多路复用机制是一个线程处理多个 IO 流，就是常听到** select/epoll 机制**。在redis只允许单线程情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听socket和已连接socket。 内核会监听。一旦有请求，就交给redis线程处理，这就实现了一个redis处理多个IO流效果。

redis怎么实现持久化？

redis读写都在内存中，所以redis性能才会高，当redis重启后，内存中数据会丢失，所以需要持久化。存数据文件到磁盘中，这样redis重启就能从磁盘中恢复原有数据。
两种数据持久化方式：
AOF【Append Only File(追加文件)】日志：每执行一条写，都会追加到文件中。
RDB【Redis Database Backup file(Redis数据备份文件)】快照：某一时刻的内存数据，以二进制方式写入磁盘。

redis单线程会不会浪费资源？

redis6.0后，也采用了多个I/O线程来处理网络模块，因为随着网络硬件性能提升，Redis的性能瓶颈可能出现在网络I/O处理上。
但只是redis6.0对于网络I/O采用多线程来处理，但是对于命令的执行仍用单线程来处理。

redis执行命令是单线程，如何利用多核心来提升性能？

部署多个 redis docker 容器来处理，达到充分利用 cpu 多核心的效果

redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是什么？怎么解决？

1. 缓存雪崩
   当大量缓存数据在同一时间过期或者 Redis 故障宕机时，大量用户请求全部访问数据库。同时也会做大量给内存中缓存的操作，压力剧增，一系列连锁反应，导致整个系统崩溃。

· 解决办法

大量数据同时过期时

1. 均匀设置过期时间
2. 互斥锁：避免大量访问数据库的结果大量去做存内存操作，加锁同一时间只有一个请求能写缓存。
3. 双key策略：使用两个key，主key和副key。过期时间，备用key，不过期。业务主线访问不到主key的缓存数据时，直接返回备key的缓存。（内存中同时写两份，一份过期，还有一份）
4. 后台更新缓存策略：后台线程定时更新缓存。

redis故障宕机时

1. 启动服务熔断：防止整个系统雪崩，暂停业务对缓存服务的访问，直接返回错误。或者请求限流，只有少量请求发送到数据库中。
2. 构建高可靠集群：通过主从节点方式构建redis缓存可靠集群。

2. 缓存击穿
   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。因为不只是访问都普通数据库，而是还会都去写内存。

· 解决办法

1. 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。
2. 热点数据不设置过期时间：临近过期的热点数据，重写设置过期时间。

3. 缓存穿透
   频繁去请求一个不在内存和数据库中的数据。使得数据库压力剧增。
   · 解决办法

1. 非法请求的限制：在API入口处判断请求参数是否合理，是否是带一些特殊字符或者超区间的访问
2. 缓存存空值或默认值：不存在的就先存空值或默认值。可以使得不必都去查询数据库。
3. 布隆过滤器： 布隆过滤器100%确定不存在。

怎么用redis分布式锁？

1. 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值。
   setnx
2. 锁变量需要设置过期时间。
   setnx的ex/px选项，设置过期时间。ex和px区别是粒度不一样。
3. 锁变量的值，需要能区分是哪个客户端的加锁操作，所以最好设置为能唯一标识某个客户端的值，这样防止失误地释放。

讲讲redis持久化

redis在内存中，如果意外关机或下次重启，如何恢复内存中的数据。有两种方式RDB、AOF。

1. RDB方式
   1> 概念：rdb是快照策略，在配置文件中
   2>底层机制：每次存快照会fork一个子进程，父进程继续处理请求，而子进程去把当前的所有数据
   2.1> 做保存生成临时rdb文件，替换掉之前的rdb文件，就成了正是的rdb文件。
   2.2> save规则满足的情况下会触发rdb规则。
   2.3> 执行flushall（触发清除整个redis数据缓存）命令也会触发rdb规则。
   2.4>退出redis也会产生rdb文件。

在dump.rdb文件中：里面设定了：
save 900 1
save 1000 2
意思是：每900秒内改1个值，就做一次快照。会触发RDB快照。
当配置好后，启动后激活rdb操作后：在bin下会生成rdb文件。

· RDB的优点：
1 适合大规模数据恢复。
2 对数据的完整性要求不高！
· RDB的缺点：
1 需要一定的时间间隔进行操作。如果redis意外宕机了，最后一次修改数据就没有了
2 fork进程时，会占用一定内存空间

2. AOF方式

append only file
默认不开启的，需要手动配。操作发现 appendonly.aof中就有了操作记录。
· 机制：
  父进程fork子进程，记录全部写操作。
· AOF文件出错后会导致redis不能重启：
  redis提供了工具，redis -check-aof–fix。

· 缺点：
aof远大于rdb，修复速度比rdb慢
aof运行效率要比rdb慢，redis默认配置是rdb持久化
如果AOF文件大于64m，太大了，fork新进程来将文件重写。
AOF无限追加，必然会越来越大。
rewrite参数，在配置中可以看到。

· 建议：
RDB只在从机上，15分钟备份一次即可。
微博每次启动，看哪个从机RDB更新更大，就用哪个RDB。

讲讲redis的订阅发布

信息通信模式，发送者push，订阅者订阅接收。
消息发布者发送消息到队列中，而消息订阅者去抢队列中的内容。

关注（订阅）频道、订阅（已经订阅频道的）信息、退订、发送到指定频道
操作：
先订阅一个频道，频道名称。
一个redis端去订阅a频道
subscribe a
而redis-server 服务端维护了一个字典，字典的键就是个频道，而字典的值是一个链表，链表中保存了所有订阅这个频道的客户端。subscribe命令的关键，是将客户端添加到给定的channel的订阅链表中。
本质是将客户端添加到管道的链表中。
另外一个去给频道中发布：publish a “mess_test”，
则在第一个redis端收到了推送过来的。
场景：
适合实时消息系统，实时聊天系统。

讲讲redis主从复制

· 机制：
  一台redis服务的数据，复制到其它redis服务器，前者是主节点，后者从节点。
复制的是从机，原始是主节点，且主机写为主，从机读为主。
80%的情况都是在做读操作。减缓服务器压力，在架构中经常使用。
· 主从复制的主要作用：
  数据冗余
  故障恢复
  负载均衡
  高可用基石:一般至少一主二从。

配置方式：
把redis.conf配置几份，不同端口配置到不同conf文件中。
改端口，pid名字，日志名字，备份文件dump.rdb名，依次修改后，分别启动使用。

一主二从：
默认情况下，每一台都是主节点，而配置完后，才有主从节点。
只需要在从机中配置即可。
在从机中执行：slaveof 127.0.0.1 6379 让从机寻找某个端口做主机，
主机中可以查看从机信息：info replication
配置好后，从节点不能写。
全量复制：
从机第一次连接到主机时，就会全部复制一遍。
增量复制：
后面增加的内容

宕机后配置：
当主节点宕机后，如何从节点做替补设置？
slaveof no one：使自己成为主节点
之后主机恢复，也没有用了，只能重新配置。
如果把这些写到配置文件中，每次改得比较麻烦。
而当不写配置文件，反而执行命令就能达到想要的效果。

哨兵模式：自动选取主机节点的模式

自动版的自动选举主机的模式
哨兵也需要多个，哨兵之间也互相监督，且哨兵也监督各个节点

故障转移操作， 投票的结果由一个哨兵发布，然后通过发布订阅模式，让哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。

操作：
各个主机上配置：vim sentinel.conf
一串配置最后的1是说主机挂掉，做投票，让某个节点去做主机

启动哨兵模式，
redis-sentinel sentinel.conf
当主机没了，就发生故障转移。
如果master节点断开，此时就会从从机中随机选择服务器。这里有投票算法。
哨兵日志：
当主机恢复后，也只能是从机。
·哨兵模式的优点：
基于主从模式，自动化
主从可以切换，故障转移，系统可用性更好
· 哨兵模式的缺点：
redis不好做在线扩容，数量一旦上限，在线扩容就很麻烦。
实现哨兵模式配置很麻烦，里面有很多选择。
还有哨兵集群。