参考Redis连环60问（八股文背诵版） - 知乎 (zhihu.com)

1.是什么

本质上是一个key-val数据库,把整个数据库加载到内存中操作，定期通过异步操作把数据flush到硬盘持久化。因为纯内存操作，所以性能很出色，每秒可以超过10万次操作。

2.优点

1.读写性能极高，每秒可读11万次，写8万次

2.支持持久化AOF(Append Only File做日志)和RDB(Redis DataBase做全局备份)两种方式Redis两种持久化机制RDB和AOF详解（面试常问，工作常用） - 知乎 (zhihu.com)

RDB：理解是做备份

RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。也是默认的持久化方式，这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。

AOF:

全量备份总是耗时的，有时候我们提供一种更加高效的方式AOF，工作机制很简单，redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。通俗的理解就是日志记录。每当有一个写命令过来时，就直接保存在我们的AOF文件中。

3.支持事务，原子性操作

4.redis支持string，hash、set、zset、list五种类型

5.丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe，通知， key 过期等特性。

3.缺点

数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。

4.为什么速度快

内存存储：Redis是使用内存(in-memeroy)存储，没有磁盘IO上的开销。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。
单线程实现（ Redis 6.0以前）：Redis使用单个线程处理请求，避免了多个线程之间线程切换和锁资源争用的开销。注意：单线程是指的是在核心网络模型中，网络请求模块使用一个线程来处理，即一个线程处理所有网络请求。

非阻塞IO：Redis使用多路复用IO技术，将epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。
优化的数据结构：Redis有诸多可以直接应用的优化数据结构的实现，应用层可以直接使用原生的数据结构提升性能。
使用底层模型不同：Redis直接自己构建了 VM (虚拟内存)机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

5.为什么要用 Redis 做缓存？

从高并发上来说：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

理解：相当于削峰，实时性要求不高的大量数据可以先到缓存里

从高性能上来说：

用户第一次访问数据库中的某些数据。因为是从硬盘上读取的所以这个过程会比较慢。将该用户访问的数据存在缓存中，下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据。

理解：有点像计组里的cpu缓存，把最近使用的数据放在缓存内，一段时间不用再去除。cpu取用先到缓存找再去磁盘找，就能读提高速度

6.常用场景

1、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。

2、排行榜

很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3、计数器(高实时性的一些计数)

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。

5、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

6、社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。如在微博中的共同好友，通过Redis的set能够很方便得出。

7、最新列表

Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。

8、消息系统MQ

消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。

7.几种数据类型

Redis 数据类型 | 菜鸟教程 (runoob.com)

String、Hash、Set、List、SortedSet

String就是字符串

Hash是Key-val键值对，类似go或者cpp的map，底层是Hashtable。

List底层是双向链表，两边皆可push和pop

Set是一个去重的集合，类似cpp的set，但不排序

Zset(SortedSet)是自动排序的Set类似cpp的set

8.两种持久化方法快照`RDB，`只追加文件`AOF`

Redis提供了两种不同的持久化方法可以将数据存储在磁盘中，一种叫快照RDB，另一种叫只追加文件AOF。

RDB（理解：大批量数据定时备份，如有误差，直接回滚读取存档）

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘(Snapshot)，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。

优势：适合大规模的数据恢复；对数据完整性和一致性要求不高

劣势：在一定间隔时间做一次备份，所以如果Redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。

AOF（理解：记录操作日志，如有误差，按操作重新走一遍）

以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，Redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，Redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

AOF采用文件追加方式，文件会越来越大，为避免出现此种情况，新增了重写机制，当AOF文件的大小超过所设定的阈值时， Redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集.。

优势

每修改同步：appendfsync always 同步持久化，每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，性能较差但数据完整性比较好
每秒同步：appendfsync everysec 异步操作，每秒记录，如果一秒内宕机，有数据丢失
不同步：appendfsync no 从不同步

劣势

相同数据集的数据而言aof文件要远大于rdb文件，恢复速度慢于rdb
aof运行效率要慢于rdb，每秒同步策略效率较好，不同步效率和rdb相同

9如何选择持久化方法

10.过期键的删除

Redis的过期删除策略就是：惰性删除和定期删除两种策略配合使用。

惰性删除：惰性删除不会去主动删除数据，而是在访问数据的时候，再检查当前键值是否过期，如果过期则执行删除并返回 null 给客户端，如果没有过期则返回正常信息给客户端。它的优点是简单，不需要对过期的数据做额外的处理，只有在每次访问的时候才会检查键值是否过期，缺点是删除过期键不及时，造成了一定的空间浪费。

定期删除：Redis会周期性的随机测试一批设置了过期时间的key并进行处理。测试到的已过期的key将被删除。

11.设置过期时间

12.Redis内存淘汰策略

Redis是不断的删除一些过期数据，但是很多没有设置过期时间的数据也会越来越多，那么Redis内存不够用的时候是怎么处理的呢？答案就是淘汰策略。此类的

当Redis的内存超过最大允许的内存之后，Redis会触发内存淘汰策略，删除一些不常用的数据，以保证Redis服务器的正常运行。

13.缓存异常

缓存异常有四种类型，分别是缓存和数据库的数据不一致、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。

14.缓存击穿

缓存击穿跟缓存雪崩有点类似，缓存雪崩是大规模的key失效，而缓存击穿是某个热点的key失效，大并发集中对其进行请求，就会造成大量请求读缓存没读到数据，从而导致高并发访问数据库，引起数据库压力剧增。这种现象就叫做缓存击穿。

从两个方面解决，第一是否可以考虑热点key不设置过期时间，第二是否可以考虑降低打在数据库上的请求数量。

解决方案：

在缓存失效后，通过互斥锁或者队列来控制读数据写缓存的线程数量，比如某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。这种方式会阻塞其他的线程，此时系统的吞吐量会下降
热点数据缓存永远不过期。永不过期实际包含两层意思：
- 物理不过期，针对热点key不设置过期时间
- 逻辑过期，把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建

15. 什么是缓存穿透

缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍。如果有恶意攻击者不断请求系统中不存在的数据，会导致短时间大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大，甚至导致数据库承受不住而宕机崩溃。

缓存穿透的关键在于在Redis中查不到key值，它和缓存击穿的根本区别在于传进来的key在Redis中是不存在的。假如有黑客传进大量的不存在的key，那么大量的请求打在数据库上是很致命的问题，所以在日常开发中要对参数做好校验，一些非法的参数，不可能存在的key就直接返回错误提示。

解决方法：

将无效的key存放进Redis中：

当出现Redis查不到数据，数据库也查不到数据的情况，我们就把这个key保存到Redis中，设置value="null"，并设置其过期时间极短，后面再出现查询这个key的请求的时候，直接返回null，就不需要再查询数据库了。但这种处理方式是有问题的，假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的，那存进Redis也没有意义。

使用布隆过滤器：

如果布隆过滤器判定某个 key 不存在布隆过滤器中，那么就一定不存在，如果判定某个 key 存在，那么很大可能是存在(存在一定的误判率)。于是我们可以在缓存之前再加一个布隆过滤器，将数据库中的所有key都存储在布隆过滤器中，在查询Redis前先去布隆过滤器查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回，不让其访问数据库，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

如何选择：针对一些恶意攻击，攻击带过来的大量key是随机，那么我们采用第一种方案就会缓存大量不存在key的数据。那么这种方案就不合适了，我们可以先对使用布隆过滤器方案进行过滤掉这些key。所以，针对这种key异常多、请求重复率比较低的数据，优先使用第二种方案直接过滤掉。而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，则可优先采用第一种方式进行缓存。

16. 什么是缓存雪崩

如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效，那么就会导致大量的请求打在了数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。

造成缓存雪崩的关键在于同一时间的大规模的key失效，主要有两种可能：第一种是Redis宕机，第二种可能就是采用了相同的过期时间。

解决方案：

1、事前：

均匀过期：设置不同的过期时间，让缓存失效的时间尽量均匀，避免相同的过期时间导致缓存雪崩，造成大量数据库的访问。如把每个Key的失效时间都加个随机值，setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；，保证数据不会在同一时间大面积失效。
分级缓存：第一级缓存失效的基础上，访问二级缓存，每一级缓存的失效时间都不同。
热点数据缓存永远不过期。永不过期实际包含两层意思：
- 物理不过期，针对热点key不设置过期时间
- 逻辑过期，把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建

保证Redis缓存的高可用，防止Redis宕机导致缓存雪崩的问题。可以使用主从+ 哨兵，Redis集群来避免 Redis 全盘崩溃的情况。

2、事中：

互斥锁：在缓存失效后，通过互斥锁或者队列来控制读数据写缓存的线程数量，比如某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。这种方式会阻塞其他的线程，此时系统的吞吐量会下降
使用熔断机制，限流降级。当流量达到一定的阈值，直接返回“系统拥挤”之类的提示，防止过多的请求打在数据库上将数据库击垮，至少能保证一部分用户是可以正常使用，其他用户多刷新几次也能得到结果。

3、事后：

开启Redis持久化机制，尽快恢复缓存数据，一旦重启，就能从磁盘上自动加载数据恢复内存中的数据。