前言：

Redis 是当前比较流行的非关系型数据库（NoSQL）。非关系型数据库是数据结构化存储的集合，它具有格式灵活、速度快、高扩展性的优点，而且Redis是基于内存的非关系型数据库，性能出色，每秒可以处理超过10万次读写操作。所以它非常适合互联网项目，为互联网相关系统提升性能。下面，我们就来学习一下Redis的基础知识：

正文：

Q&A1：什么是Redis？

1) 概念：

Redis（Remote Dictionary Server【远程数据服务】）：是一个基于内存的高性能key-value数据库。

2) 原理：

Redis把整个数据库加载到内存当中，通过定期的异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。

3) 优点：

i. 性能出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB（因为加载内存中）；

ii. 支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB；

iii. 支持事务；支持Key设置expire（到期）时间；

4) 缺点：

Redis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。

5) 使用场景：

少量高频数据的存储，高速读写访问（系统中数据字典信息）。

6) 特点：

i. 内存，快；K，V

ii. 单线程，指的是worker线程（即符合串行化处理）；但 6.X以后多线程，但只是IO是多线程，worker还是单线程；

iii. 连接很多：epoll（多路复用）；

iv. Value有类型（5种），且每种类型有自己本地方法（get、index）；

v. 本地方法：计算向数据移动，其实是IO优化；

vi. 整体模型是一种串行化，尽量保持原子性。

Q&A2：Redis支持的数据类型？

1) Key：

给存储在redis内存中的数据起的变量名字，命名规则：除了空格、\n换行外其它的大部分字符都可以使用，但是名字尽量有意义。

2) Value：

• String  (Binary-safe strings)：

二进制安全的String，最大容量512M。

应用场景：统计网站访问数量，当前在线人数，数据库查询结果用JSON字符串化存储。

• List  (Lists Binary-safe strings)：

String类型的List，List允许用户从序列的两端推入或者弹出元素，List是由多个字符串组成的有序可重复的序列，是链表结构。

应用场景：最新消息排行榜；消息队列（完成多程序之间的消息交换），可以用push操作将任务存在list中（生产者），然后线程在用pop操作将任务取出进行执行。（消费者）

• Sets (Sets Binary-safe strings)：

String类型的Set，无序不可重复的，它的优势：进行交集并集差集操作。

应用场景：利用交集求共同好友；利用唯一性，统计访问网站的所有独立IP；好友推荐。

• Sorted sets (Sorted sets Binary-safe strings)

String类型的SortSet，有序不可重复的。

应用场景：一个大型在线游戏的积分排行榜，每当玩家的分数发生变化时，可以执行zadd更新玩家分数(score)，此后在通过zrange获取几分top ten的用户信息。

• Hash：

Hash可以看成具有String key和String value的map容器

应用场景：存储、读取、修改用户属性（name，age，pwd等）

Q&A3：Redis的持久化机制是什么？各自的优缺点？

Redis两种持久化机制：RDB持久化（默认）， AOF持久化。

1) RDB持久化（Redis DataBase）：

使用快照的方式(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，用临时文件替换上次持久化的文件，恢复数据。 

 优点：方便持久化（只有一个文件dump.rdb）、容灾性好（一个文件可以保存到安全的磁盘）、性能最大化、数据集大时，比AOF的启动效率更高。 

 缺点：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)  AOF持久化（append only file）：

把用户执行的每个“写”指令(添加/修改/删除)都备份到文件中，还原数据的时候就是执行具体写指令而已。

优点：数据安全、数据一致性　

缺点：AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢、数据集大的时，比RDB效率低。

Q&A4：Redis有哪几种数据淘汰策略？

1) 原因：

Redis作为缓存时, 如果内存空间用满, 就会自动驱逐老的数据。Redis使用maxmemory指令或配置文件，设置最大使用内存。

2)  具体策略（6种）：

Noeviction（不删除策略）：达到最大内存限制时，如果需要更多内存，直接返回错误信息（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）

allkeys-lru: 所有key通用; 优先删除最近最少使用（less recently used ,LRU）的 key。

allkeys-random：所有key通用; 随机删除一部分 key。

volatile-lru: 只限于设置了expire的key，优先删除最近最少使用（LRU） 的 key。

volatile-random: 只限于设置了 expire 的key，随机删除一部分 key。

volatile-ttl: 只限于设置了expire的key，优先回收存活时间（TTL）较短的键，使得新添加的数据有空间存放。

Tips：

如果没有设置 expire 的key，不满足先决条件，volatile-*相关策略与 noeviction策略基本上一致。

Q&A5：Redis过期键的删除策略？

1)  过期相关命令：

redis设置过期时间四种命令：
EXPIRE <KEY> <TTL> : 将键的生存时间设为 ttl 秒   
PEXPIRE <KEY> <TTL> : 将键的生存时间设为 ttl 毫秒   
EXPIREAT <KEY> <timestamp> : 将键的过期时间设为 timestamp 所指定的秒数时间戳  
PEXPIREAT <KEY> <timestamp> : 将键的过期时间设为 timestamp 所指定的毫秒数时间戳 
移除过期时间命令:
PERSIST KEY_NAME：persist命令就是expire命令的反命令，这个函数在过期字典中查找给定的键,并从过期字典中移除   
计算并返回剩余生存时间：
TTL KEY_NAME : ttl命令（以秒返回）  
PTTL KEY_NAME : pttl命令（以毫秒返回）   

2)  具体策略：

• 定时删除：

概念：在设置键的过期时间，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。

• 惰性删除：

概念：平时放任键过期不管，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。

实现：由db.c/expirelfNeeded 函数实现，所有读写数据库的Redis命令在执行之前都会调用该函数对输入键进行检查：如果输入键已经过期，那么该函数将输入键从数据库中删除；反之该函数不做动作。

• 定期删除：

概念：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。

实现：由redis.c/activeExpireCycle 函数实现，Redis执行周期性该函数，它在规定的时间内，分多次遍历服务器中的各个数据库，从数据库的expires 字典中随机检查一部分键的过期时间，并删除其中的过期键。

• 实际使用：

Redis实际使用的是惰性删除和定期删除两种策略: 通过配合使用这两种删除策略，服务器可以很好地在合理使用CPU时间和避免浪费内存空间之间取得平衡。

Q&A5：Redis有哪些适合的场景？

• 会话缓存（Session Cache）

最常用的场景。它比其他存储（如Memcached）的优势：Redis提供持久化。例如：缓存用户的购物车信息（维护一个不是严格要求一致性的缓存）

• 全页缓存（FPC）

全页缓存的概念：缓存曾经浏览过的页面。

Redis提供简便的FPC平台。并且Redis提供持久化，即使重启了Redis实例，用户也不会看到页面加载速度的下降。

• 队列

Reids在内存存储引擎提供 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。

• 排行榜/计数器

Redis在内存中对数字的递增或递减的操作非常好。Redis又提供了集合（Set）和有序集合（Sorted Set）两种数据结构。

• 发布/订阅

Redis的发布/订阅功能。

Q&A6：Redis是单进程单线程？

Redis是单进程单线程的，Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。

Q&A7：Redis为什么把数据放到内存中？

为了达到最快的读写速度，减少磁盘I/O对速度的影响。

Q&A8：Redis如何做内存优化？

尽可能使用散列表（hashes），散列表使用的内存非常小，所以应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。例如，用户对象，不要把每一个属性当做key值存储，要把整个用户信息散列单一张表里。

Q&A9：Redis如何保证数据一致性？

读操作：先从Redis中读取数据，如果redis不存在，再到DB中去读数据。

插入操作：插入数据时，只对数据库进行操作，不使用Redis进行缓存。这样就避免了Redis的脏数据，读操作时，再把这条数据缓存到Redis中。

更新操作：先对DB进行更新操作，然后将Redis缓存的数据设置为无效（expire命令），读操作时，再把这条数据缓存到Redis中。

 

Q&A10：Redis击穿、穿透、雪崩及解决方案：

1) 击穿：

概念：单个key在缓存中查不到，去数据库查询。如果数据量不大或并发不大没有问题，反之，可能造成数据库压力过大而崩溃（这里是单个key发生高并发）。

解决：使用同步锁，每次只让一个key去查询，堵塞其他; 使用互斥锁。

2) 穿透：

概念：查询一个不存在的数据，每次都去数据库查询，如果流量大时，可能导致数据库崩溃（恶意频繁查询，攻击应用时出现）。

解决：使用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

3) 雪崩：

概念：多个key查询并且出现高并发，缓存中失效或者查不到，然后都去数据库查询，导致数据库崩溃。

原因:  key同时失效、redis本身崩溃

解决：在缓存数据的过期时间上再加一个随机值，减少缓存在同一时间过期；在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制查询数据库线程的数量。