尚硅谷Java技术之北京高频面试题

版本：V6.0

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第八章 Redis数据库篇

1、介绍下Redis？Redis有哪些数据类型？

Redis全称（Remote DictionaryServer） 本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，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。
Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像
memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性
能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一
个功能加强版的memcached来用。
Redis的主要缺点是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。

常用基本数据类型如下：

2、Redis提供了哪几种持久化方式？

RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。

AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。

如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化方式。

你也可以同时开启两种持久化方式，在这种情况下，当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

（1）RDB持久化：

每隔一段时间，将内存中的数据集写到磁盘

Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。

保存策略：

save 9 00 1 900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存

save 300 10 300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存

save 60 1 0000 60 秒内如果至10000 个 key 的值变化，则保存

（2）AOF 持久化: 以日志形式记录每个更新（(总结、改）操作

Redis重新启动时读取这个文件，重新执行新建、修改数据的命令恢复数据。

保存策略：

appendfsync
always：每次产生一条新的修改数据的命令都执行保存操作；效率低，但是安全！

appendfsync
everysec：每秒执行一次保存操作。如果在未保存当前秒内操作时发生了断电，仍然会导致一部分数据丢失（即1秒钟的数据）。

appendfsync
no：从不保存，将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync
策略可以兼顾速度和安全性。

缺点：

1 比起RDB占用更多的磁盘空间

2 恢复备份速度要慢

3 每次读写都同步的话，有一定的性能压力

4 存在个别Bug，造成恢复不能

（3）选择策略：

可读的日志文本，通过操作AOF

官方推荐：

如果对数据不敏感，可以选单独用RDB；不建议单独用AOF，因为可能出现Bug;如果只是做纯内存缓存，可以都不用

3、Redis为什么那么快？

1)完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。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)

2)数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的

3)采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗
CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗

4)使用多路I/O复用模型，非阻塞IO

5)使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM
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

4、使用Redis作为缓存，Redis数据和MySQL数据库的一致性如何实现？

一、 延时双删策略

在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。具体步骤是：

1）先删除缓存

2）再写数据库

3）休眠500毫秒（根据具体的业务时间来定）

4）再次删除缓存。

那么，这个500毫秒怎么确定的，具体该休眠多久呢？

需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的，就是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

当然，这种策略还要考虑 redis
和数据库主从同步的耗时。最后的写数据的休眠时间：则在读数据业务逻辑的耗时的基础上，加上几百ms即可。比如：休眠1秒。

二、设置缓存的过期时间

从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准，只要到达缓存过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存

结合双删策略+缓存超时设置，这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致，而且又增加了写请求的耗时。

三、如何写完数据库后，再次删除缓存成功？

上述的方案有一个缺点，那就是操作完数据库后，由于种种原因删除缓存失败，这时，可能就会出现数据不一致的情况。这里，我们需要提供一个保障重试的方案。

1、方案一具体流程

（1）更新数据库数据；

（2）缓存因为种种问题删除失败；

（3）将需要删除的key发送至消息队列；

（4）自己消费消息，获得需要删除的key；

（5）继续重试删除操作，直到成功。

然而，该方案有一个缺点，对业务线代码造成大量的侵入。于是有了方案二，在方案二中，启动一个订阅程序去订阅数据库的binlog，获得需要操作的数据。在应用程序中，另起一段程序，获得这个订阅程序传来的信息，进行删除缓存操作。

2、方案二具体流程

（1）更新数据库数据；

（2）数据库会将操作信息写入binlog日志当中；

（3）订阅程序提取出所需要的数据以及key；

（4）另起一段非业务代码，获得该信息；

（5）尝试删除缓存操作，发现删除失败；

（6）将这些信息发送至消息队列；

（7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作。

5、缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩的原因和解决方案？(或者说使用缓存的过程中有没有遇到什么问题，怎么解决的）

1. 缓存穿透：

是指查询一个不存在的数据，由于缓存无法命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，并且出于容错考虑，我们没有将这次查询的null写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

解决方案：空结果也进行缓存，可以设置一个空对象，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
或者用布隆过滤器也可以解决，Redisson框架中有布隆过滤器。

2. 缓存雪崩：

是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

3. 缓存击穿

是指对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常"热点"的数据。这个时候，需要考虑一个问题：如果这个key在大量请求同时进来之前正好失效，那么所有对这个key的数据查询都落到DB，我们称为缓存击穿。

解决方案：在分布式的环境下，应使用分布式锁来解决，分布式锁的实现方案有多种，比如使用Redis的setnx、使用Zookeeper的临时顺序节点等来实现

6、哨兵模式是什么样的？

如果Master异常，则会进行Master-Slave切换，将其中一Slae作为Master，将之前的Master作为Slave

下线：

①主观下线：Subjectively Down，简称 SDOWN，指的是当前 Sentinel
实例对某个redis服务器做出的下线判断。

②客观下线：Objectively Down， 简称 ODOWN，指的是多个 Sentinel
实例在对Master Server做出 SDOWN 判断，并且通过 SENTINEL
is-master-down-by-addr 命令互相交流之后，得出的Master
Server下线判断，然后开启failover.

工作原理：

（1）每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master，Slave以及其他
Sentinel 实例发送一个 PING 命令 ；

（2）如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过
down-after-milliseconds 选项所指定的值， 则这个实例会被 Sentinel
标记为主观下线；

（3）如果一个Master被标记为主观下线，则正在监视这个Master的所有 Sentinel
要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态；

（4）当有足够数量的
Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态，
则Master会被标记为客观下线 ；

（5）在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每 10
秒一次的频率向它已知的所有Master，Slave发送 INFO 命令

（6）当Master被 Sentinel 标记为客观下线时，Sentinel 向下线的 Master
的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次 ；

（7）若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线， Master
的客观下线状态就会被移除；

若 Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复， Master
的主观下线状态就会被移除；

7、Redis常见性能问题和解决方案？

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3)
为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <-
Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

8、MySQL里有大量数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？

Redis内存淘汰策略

redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

数据淘汰策略：

noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）

allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。

volatile-lru:
尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。

allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。

volatile-random:
回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。

volatile-ttl:
回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

9、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

（1）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。

（2）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。

（3）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。

（4）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。

10、说说Redis哈希槽的概念？

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

11、Redis有哪些适合的场景？

（1）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，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis
这些年的改进，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。

（2）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。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件
wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）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。

如果你快速的在Google中搜索"Redis
queues"，你马上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，你可以从这里去查看。

（4）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）也使得我们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，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为"user_scores"，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora
Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）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。我已看见人们在社交网络连接中使用，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！（不，这是真的，你可以去核实）。

12、Redis在项目中的应用

Redis一般来说在项目中有几方面的应用

1. 作为缓存，将热点数据进行缓存，减少和数据库的交互，提高系统的效率

2. 作为分布式锁的解决方案，解决缓存击穿等问题

3. 作为消息队列，使用Redis的发布订阅功能进行消息的发布和订阅

具体的使用场景要结合项目去说，比如说项目中有哪些场景用到Redis来作为缓存，以及分布式锁等等。

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第一章 面试技巧篇
第二章 数据结构、设计模式与手写代码
第三章 Java基础篇
第四章 Java高级篇
第五章 MySQL数据库篇
第六章 Java Web篇
第七章 Java框架篇
第八章 Redis数据库篇
第九章 分布式技术篇
第十章 Git与Linux篇
第十一章 电商项目篇之尚品汇商城