Redis面试篇

Redis篇

一、Redis单线程为什么快？

1. 网络层面：

   在操作系统层面使用了操作系统提供的Epoll函数，并且在Epoll模型中也只是使用同一个线程去接受请求与处理请求，这有点类似于IO模型中的单Reactor单线程模型。

   也就是因为在取操作与处理是单线程的，那么对数据的操作自然也就不需要添加很多的锁来保护共享资源。因此操作自然没有线程上下文切换与加锁的耗时。

2. 架构方面：

   1. 数据完全存储在内存中，不涉及到磁盘IO（当然了，这里先撇开数据持久化的问题）

   2. Redis内部的数据结构，如：sds（int、embstr、raw）、hashtable、ziplist、quicklist、skiplist等优秀的数据结构

   3. Redis很多数据类型提供了很多小的优化

      • hashtable它底层是dict的数据结构去实现的，它的扩容阈值就与普通的hash不一致，redis的dict它是扩容会更早，这样就可以减少dict结构中的链表结构的查询时间复杂度O(n)
      • 包括dict在扩容的时候，它是渐进性的rehash的过程，以减少单次rehash的耗时过久
      • 比如在ziplist与hashtable底层都记录了length长度，因此在调用scard、llen函数时，操作时间复杂度为O(1)，而不需要全盘查询计数

二、Redis 持久化

Redis持久化主要有AOF与RDB两种方式

1. RDB

   RDB更像是Redis备份的一种快照方式，RDB可以灵活的在配置文件中配置RDB的触发时机，当开始RDB时，Redis进程会fork出一个子进程，由子进程完成数据快照的持久化工作，当新RDB文件创建并写入完毕之后，会删除旧版的RDB文件，以新文件代替旧文件。

   优点：文件较小、恢复时间快，适合主从同步的异地备份，包括向主从模式的首次同步也主要是依赖RDB文件（之后同步则会依赖主机发送命令给从机）。

   缺点：

   • 可能会丢失一段时间的数据，如果配置不得当的话
   • 但是若配置的RDB触发时间过于紧凑，那么就会经常性的fock出子进程进行数据同步写入磁盘，是个非常大的消耗。而且数据集越大，fock子进程的的速度就会越慢，导致阻塞主线程，虽然AOF也需要fock出子进程，但是AOF可以控制fsync的调用频率，即控制了写磁盘的速率。

2. AOF

   AOF不同于RDB，AOF会将每次操作的命令记下，然后以fync的频率将命令持久化至磁盘，AOF提供三种策略将命令持久化至磁盘：

   • 每秒fsync一次，这是效率与备份达到平衡的状态，最多丢失1s的数据（默认）
   • 从不sync，将数据交给了操作系统，由操作系统决定是否写入磁盘，容易丢数据
   • 每次新命令都会进行fsync至磁盘，速度最慢，但是最安全

   优点：AOF不太容易丢失数据，如果丢失数据可能也只是很短暂的时间，写磁盘以Append-Only的方式进行追加，这比随机写磁盘效率要高几倍不止。AOF命令更容易读懂。

   缺点：

   • AOF文件过大（Redis通过Rewrite方式去不断进行AOF文件重写）

三、Redis过期机制

一定要分清楚过期机制与内存淘汰机制的区别

Redis过期机制有两种方式：主动模式、被动模式

主动模式：在查询数据的时候判断当前key是否过期，若过期则进行删除

被动模式：redis尽量以1s10次的频率去抽查20个key，判断是否过期，过期则删除，若当次过期的key超过了25%，则重复进行。

算法：

Redis采用绝对时间进行过期，而未采用相对时间进行过期，这一点原因也非常容易想到，推荐看一个算法：时间轮算法【https://zhuanlan.zhihu.com/p/356647675】

四、Redis在主从模式下如何过期

因为Rediskey的过期并不是采用相对时间而是采用了绝对时间点进行过期，那么假设在主从redis所在的服务器时钟并不同步，那么就会导致主从的数据无法到达一致性，因此Redis的从机不会进行数据的删除，而是等待主机在删除之后，将DEL命令写入AOF并且发送给从机进行执行。

五、Redis内存淘汰机制

当Redis中的数据量达到了配置中的maxmemeory时（在64位操作系统中，该配置为0标识没有内存限制，在32位系统中，Redis默认为3GB大小），就会根据所配置的策略进行数据回收

常见的策略有：

• noeviction
• allkeys-lru（最近最少使用，LRU算法是通过）
• volatile-lru
• allkeys-random
• volatile-random
• volatile-ttl
• volatile-lfu（使用频率最少）
• allkeys-lfu

六、Redis事务

相关关键字：
watch、multi、exec、discard

Redis事务只支持编译错误的事务回滚，并不支持运行时错误的事务回滚。

编译错误：如命令拼写错误

运行时错误：如操作命令与操作数据类型不相符合

关于Redis为什么不支持回滚

官网回答：不应该将开发中出现的问题留到生产环境，包括编译、运行时所执行的命令。

个人理解：在MySQL中实现事务的回滚是通过undolog来进行事务回滚的，那么本身是一个用来做缓存，数据都存放在内存中的中间件速度势必会遭受到影响。

七、Redis主从复制原理

主从复制分为增量同步与全量同步，流程如下：

每个Slave与Master都会有一个Replication id:offset这样的一个偏移量。当某个slave因为短暂的掉线重连之后，会发送psync并且携带自身的offset消息偏移量，而master也会记录offset的偏移量，并且在master的命令缓冲区中会保存起始偏移量，缓存区中保存着起始偏移量之后的所有命令，如果slave传递过来的offset在偏移量所包含的区域中，那么就会进行增量同步，master会将slave offset之后的命令发送给slave执行。

但假设slave传递来的offset没有被master缓存区所包含，那么就会进行全量同步。在进行全量同步时，master主进程会fock出一个子进程进行RDB文件的生成，最终异步的将RDB文件发送给slave，而slave也有一项配置，在RDB加载进内存之前可否使用slave旧数据进行对外服务。

当然了在全量同步的时候，master会缓冲之后的命令，用做当slave保存了rdb文件之后的增量更新。

在新版本的Redis主从复制中，

psync与sync的区别：

sync是redis老版本的同步数据的协议，但是不能支持部分重同步，因此在新版中使用的都是psync协议。

八、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿

• 缓存雪崩

  原因：缓存雪崩主要是因为大量的key在同一时刻过期而导致的大量请求打到数据库

  解决方案：

  • 打底解决肯定是要通过分布式锁来进行解决
  • 为每个key进行过期的时候随机增加一点时间，从而避免大量key同时过期
  • key永不过期但是这种方式是最不成熟的，这会导致redis内存压力过大

• 缓存穿透

  原因：由于一些不合法的请求，比如请求一些数据库中根本不会存在（redis中自然也就不会存在）的数据。

  解决方案：

  • 增加接口校验
  • 对于一些非法的请求可以添加一些假数据缓存到redis