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  • Redis面试题(2020最新版)

    万次阅读 多人点赞 2019-12-13 10:38:01
    文章目录概述什么是RedisRedis有哪些数据类型Redis有哪些优缺点Redis的应用场景为什么要用 Redis /为什么要用缓存为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?Redis为什么这么快持久化什么是Redis持久化?Redis 的...

    Java面试总结(2021优化版)已发布在个人微信公众号【技术人成长之路】,优化版首先修正了读者反馈的部分答案存在的错误,同时根据最新面试总结,删除了低频问题,添加了一些常见面试题,对文章进行了精简优化,欢迎大家关注!😊😊

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    Java面试总结汇总,整理了包括Java基础知识,集合容器,并发编程,JVM,常用开源框架Spring,MyBatis,数据库,中间件等,包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。文章持续更新中…

    序号内容链接地址
    1Java基础知识面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390612
    2Java集合容器面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104588551
    3Java异常面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390689
    4并发编程面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104863992
    5JVM面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390752
    6Spring面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397516
    7Spring MVC面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397427
    8Spring Boot面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397299
    9Spring Cloud面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397367
    10MyBatis面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/101292950
    11Redis面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/103522351
    12MySQL数据库面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104778621
    13消息中间件MQ与RabbitMQ面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104588612
    14Dubbo面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390006
    15Linux面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104588679
    16Tomcat面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397665
    17ZooKeeper面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397719
    18Netty面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104391081
    19架构设计&分布式&数据结构与算法面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/105870730

    概述

    什么是Redis

    Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。

    Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

    与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向,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。另外,Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外,Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

    Redis有哪些优缺点

    优点

    • 读写性能优异, Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。
    • 支持数据持久化,支持AOF和RDB两种持久化方式。
    • 支持事务,Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
    • 数据结构丰富,除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
    • 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离。

    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。
    • Redis 不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
    • 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。
    • Redis 较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题,运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间,这对资源造成了很大的浪费。

    为什么要用 Redis /为什么要用缓存

    主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

    高性能:

    假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢,因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中,这样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即可!

    img

    高并发:

    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。

    img

    为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

    缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。

    使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存,在多实例的情况下,各实例共用一份缓存数据,缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用,整个程序架构上较为复杂。

    Redis为什么这么快

    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;

    数据类型

    Redis有哪些数据类型

    Redis主要有5种数据类型,包括String,List,Set,Zset,Hash,满足大部分的使用要求

    数据类型可以存储的值操作应用场景
    STRING字符串、整数或者浮点数对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作
    对整数和浮点数执行自增或者自减操作
    做简单的键值对缓存
    LIST列表从两端压入或者弹出元素
    对单个或者多个元素进行修剪,
    只保留一个范围内的元素
    存储一些列表型的数据结构,类似粉丝列表、文章的评论列表之类的数据
    SET无序集合添加、获取、移除单个元素
    检查一个元素是否存在于集合中
    计算交集、并集、差集
    从集合里面随机获取元素
    交集、并集、差集的操作,比如交集,可以把两个人的粉丝列表整一个交集
    HASH包含键值对的无序散列表添加、获取、移除单个键值对
    获取所有键值对
    检查某个键是否存在
    结构化的数据,比如一个对象
    ZSET有序集合添加、获取、删除元素
    根据分值范围或者成员来获取元素
    计算一个键的排名
    去重但可以排序,如获取排名前几名的用户

    Redis的应用场景

    总结一

    计数器

    可以对 String 进行自增自减运算,从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高,很适合存储频繁读写的计数量。

    缓存

    将热点数据放到内存中,设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

    会话缓存

    可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息,也就不再具有状态,一个用户可以请求任意一个应用服务器,从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

    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。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。

    查找表

    例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似,也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效,而缓存的内容可以失效,因为缓存不作为可靠的数据来源。

    消息队列(发布/订阅功能)

    List 是一个双向链表,可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

    分布式锁实现

    在分布式场景下,无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁,除此之外,还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。

    其它

    Set 可以实现交集、并集等操作,从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作,从而实现排行榜等功能。

    总结二

    Redis相比其他缓存,有一个非常大的优势,就是支持多种数据类型。

    数据类型说明string字符串,最简单的k-v存储hashhash格式,value为field和value,适合ID-Detail这样的场景。list简单的list,顺序列表,支持首位或者末尾插入数据set无序list,查找速度快,适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set

    其实,通过上面的数据类型的特性,基本就能想到合适的应用场景了。

    string——适合最简单的k-v存储,类似于memcached的存储结构,短信验证码,配置信息等,就用这种类型来存储。

    hash——一般key为ID或者唯一标示,value对应的就是详情了。如商品详情,个人信息详情,新闻详情等。

    list——因为list是有序的,比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的,适合根据写入的时间来排序,如:最新的***,消息队列等。

    set——可以简单的理解为ID-List的模式,如微博中一个人有哪些好友,set最牛的地方在于,可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如:查找两个人共同的好友等。

    Sorted Set——是set的增强版本,增加了一个score参数,自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

    如上所述,虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构,但是,也能适合很多场景,比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景,不仅有利于提升开发效率,也能有效利用Redis的性能。

    持久化

    什么是Redis持久化?

    持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务宕机了内存数据丢失。

    Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

    Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制:

    RDB:是Redis DataBase缩写快照

    RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中,对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

    img

    优点:

    • 1、只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。
    • 2、容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。
    • 3、性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis 的高性能
    • 4.相对于数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。

    缺点:

    • 1、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(Append-only file)持久化方式: 是指所有的命令行记录以 redis 命令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

    AOF:持久化

    AOF持久化(即Append Only File持久化),则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中,当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。

    当两种方式同时开启时,数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

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    优点:

    • 1、数据安全,aof 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
    • 2、通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
    • 3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令 进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall))

    缺点:

    • 1、AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。
    • 2、数据集大的时候,比 rdb 启动效率低。

    优缺点是什么?

    • AOF文件比RDB更新频率高,优先使用AOF还原数据。
    • AOF比RDB更安全也更大
    • RDB性能比AOF好
    • 如果两个都配了优先加载AOF

    如何选择合适的持久化方式

    • 一般来说, 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性,你应该同时使用两种持久化功能。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。

    • 如果你非常关心你的数据, 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失,那么你可以只使用RDB持久化。

    • 有很多用户都只使用AOF持久化,但并不推荐这种方式,因为定时生成RDB快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快,除此之外,使用RDB还可以避免AOF程序的bug。

    • 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。

    Redis持久化数据和缓存怎么做扩容?

    • 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

    • 如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。

    过期键的删除策略

    Redis的过期键的删除策略

    我们都知道,Redis是key-value数据库,我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了,Redis如何处理。

    过期策略通常有以下三种:

    • 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
    • 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。
    • 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
      (expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,key是指向键空间中的某个键的指针,value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)

    Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

    Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置?

    EXPIRE和PERSIST命令。

    我们知道通过expire来设置key 的过期时间,那么对过期的数据怎么处理呢?

    除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6中策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种:

    1. 定时去清理过期的缓存;

    2. 当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

    两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。

    内存相关

    MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

    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。

    Redis的内存淘汰策略有哪些

    Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时,怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

    全局的键空间选择性移除

    • noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
    • allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。(这个是最常用的)
    • allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。

    设置过期时间的键空间选择性移除

    • volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。
    • volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。
    • volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

    总结

    Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据;过期策略用于处理过期的缓存数据。

    Redis主要消耗什么物理资源?

    内存。

    Redis的内存用完了会发生什么?

    如果达到设置的上限,Redis的写命令会返回错误信息(但是读命令还可以正常返回。)或者你可以配置内存淘汰机制,当Redis达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。

    Redis如何做内存优化?

    可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合类型数据,因为通常情况下很多小的Key-Value可以用更紧凑的方式存放到一起。尽可能使用散列表(hashes),散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小,所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象,不要为这个用户的名称,姓氏,邮箱,密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面

    线程模型

    Redis线程模型

    Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器,这个处理器被称为文件事件处理器(file event handler)。它的组成结构为4部分:多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的,所以Redis才叫单线程模型。

    • 文件事件处理器使用 I/O 多路复用(multiplexing)程序来同时监听多个套接字, 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
    • 当被监听的套接字准备好执行连接应答(accept)、读取(read)、写入(write)、关闭(close)等操作时, 与操作相对应的文件事件就会产生, 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。

    虽然文件事件处理器以单线程方式运行, 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字, 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型, 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接, 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。

    参考:https://www.cnblogs.com/barrywxx/p/8570821.html

    事务

    什么是事务?

    事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

    事务是一个原子操作:事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行。

    Redis事务的概念

    Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

    总结说:redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

    Redis事务的三个阶段

    1. 事务开始 MULTI
    2. 命令入队
    3. 事务执行 EXEC

    事务执行过程中,如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求,将会把请求放入队列中排队

    Redis事务相关命令

    Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的

    Redis会将一个事务中的所有命令序列化,然后按顺序执行。

    1. redis 不支持回滚,“Redis 在事务失败时不进行回滚,而是继续执行余下的命令”, 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
    2. 如果在一个事务中的命令出现错误,那么所有的命令都不会执行
    3. 如果在一个事务中出现运行错误,那么正确的命令会被执行
    • WATCH 命令是一个乐观锁,可以为 Redis 事务提供 check-and-set (CAS)行为。 可以监控一个或多个键,一旦其中有一个键被修改(或删除),之后的事务就不会执行,监控一直持续到EXEC命令。
    • MULTI命令用于开启一个事务,它总是返回OK。 MULTI执行之后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当EXEC命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行。
    • EXEC:执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值,按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时,返回空值 nil 。
    • 通过调用DISCARD,客户端可以清空事务队列,并放弃执行事务, 并且客户端会从事务状态中退出。
    • UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。

    事务管理(ACID)概述

    原子性(Atomicity)
    原子性是指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。

    一致性(Consistency)
    事务前后数据的完整性必须保持一致。

    隔离性(Isolation)
    多个事务并发执行时,一个事务的执行不应影响其他事务的执行

    持久性(Durability)
    持久性是指一个事务一旦被提交,它对数据库中数据的改变就是永久性的,接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响

    Redis的事务总是具有ACID中的一致性和隔离性,其他特性是不支持的。当服务器运行在AOF持久化模式下,并且appendfsync选项的值为always时,事务也具有耐久性。

    Redis事务支持隔离性吗

    Redis 是单进程程序,并且它保证在执行事务时,不会对事务进行中断,事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此,Redis 的事务是总是带有隔离性的

    Redis事务保证原子性吗,支持回滚吗

    Redis中,单条命令是原子性执行的,但事务不保证原子性,且没有回滚。事务中任意命令执行失败,其余的命令仍会被执行。

    Redis事务其他实现

    • 基于Lua脚本,Redis可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行,
      其同时也不提供事务运行错误的回滚,执行过程中如果部分命令运行错误,剩下的命令还是会继续运行完
    • 基于中间标记变量,通过另外的标记变量来标识事务是否执行完成,读取数据时先读取该标记变量判断是否事务执行完成。但这样会需要额外写代码实现,比较繁琐

    集群方案

    哨兵模式

    哨兵的介绍

    sentinel,中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件,主要有以下功能:

    • 集群监控:负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
    • 消息通知:如果某个 redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
    • 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上。
    • 配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址。

    哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。

    • 故障转移时,判断一个 master node 是否宕机了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式选举的问题。
    • 即使部分哨兵节点挂掉了,哨兵集群还是能正常工作的,因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的,那就很坑爹了。

    哨兵的核心知识

    • 哨兵至少需要 3 个实例,来保证自己的健壮性。
    • 哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。
    • 对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构,尽量在测试环境和生产环境,都进行充足的测试和演练。

    官方Redis Cluster 方案(服务端路由查询)

    redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗?

    简介

    Redis Cluster是一种服务端Sharding技术,3.0版本开始正式提供。Redis Cluster并没有使用一致性hash,而是采用slot(槽)的概念,一共分成16384个槽。将请求发送到任意节点,接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行

    方案说明

    1. 通过哈希的方式,将数据分片,每个节点均分存储一定哈希槽(哈希值)区间的数据,默认分配了16384 个槽位
    2. 每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上
    3. 数据写入先写主节点,再同步到从节点(支持配置为阻塞同步)
    4. 同一分片多个节点间的数据不保持一致性
    5. 读取数据时,当客户端操作的key没有分配在该节点上时,redis会返回转向指令,指向正确的节点
    6. 扩容时时需要需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点

    在 redis cluster 架构下,每个 redis 要放开两个端口号,比如一个是 6379,另外一个就是 加1w 的端口号,比如 16379。

    16379 端口号是用来进行节点间通信的,也就是 cluster bus 的东西,cluster bus 的通信,用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议,gossip 协议,用于节点间进行高效的数据交换,占用更少的网络带宽和处理时间。

    节点间的内部通信机制

    基本通信原理

    集群元数据的维护有两种方式:集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信。

    分布式寻址算法

    • hash 算法(大量缓存重建)
    • 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡)
    • redis cluster 的 hash slot 算法

    优点

    • 无中心架构,支持动态扩容,对业务透明
    • 具备Sentinel的监控和自动Failover(故障转移)能力
    • 客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可
    • 高性能,客户端直连redis服务,免去了proxy代理的损耗

    缺点

    • 运维也很复杂,数据迁移需要人工干预
    • 只能使用0号数据库
    • 不支持批量操作(pipeline管道操作)
    • 分布式逻辑和存储模块耦合等

    基于客户端分配

    简介

    Redis Sharding是Redis Cluster出来之前,业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列,通过hash函数,特定的key会映射到特定的Redis节点上。Java redis客户端驱动jedis,支持Redis Sharding功能,即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool

    优点

    优势在于非常简单,服务端的Redis实例彼此独立,相互无关联,每个Redis实例像单服务器一样运行,非常容易线性扩展,系统的灵活性很强

    缺点

    • 由于sharding处理放到客户端,规模进一步扩大时给运维带来挑战。
    • 客户端sharding不支持动态增删节点。服务端Redis实例群拓扑结构有变化时,每个客户端都需要更新调整。连接不能共享,当应用规模增大时,资源浪费制约优化

    基于代理服务器分片

    简介

    客户端发送请求到一个代理组件,代理解析客户端的数据,并将请求转发至正确的节点,最后将结果回复给客户端

    特征

    • 透明接入,业务程序不用关心后端Redis实例,切换成本低
    • Proxy 的逻辑和存储的逻辑是隔离的
    • 代理层多了一次转发,性能有所损耗

    业界开源方案

    • Twtter开源的Twemproxy
    • 豌豆荚开源的Codis

    Redis 主从架构

    单机的 redis,能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说,一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读高并发

    redis-master-slave

    redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发

    redis replication 的核心机制

    • redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点,不过 redis2.8 开始,slave node 会周期性地确认自己每次复制的数据量;
    • 一个 master node 是可以配置多个 slave node 的;
    • slave node 也可以连接其他的 slave node;
    • slave node 做复制的时候,不会 block master node 的正常工作;
    • slave node 在做复制的时候,也不会 block 对自己的查询操作,它会用旧的数据集来提供服务;但是复制完成的时候,需要删除旧数据集,加载新数据集,这个时候就会暂停对外服务了;
    • slave node 主要用来进行横向扩容,做读写分离,扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量。

    注意,如果采用了主从架构,那么建议必须开启 master node 的持久化,不建议用 slave node 作为 master node 的数据热备,因为那样的话,如果你关掉 master 的持久化,可能在 master 宕机重启的时候数据是空的,然后可能一经过复制, slave node 的数据也丢了。

    另外,master 的各种备份方案,也需要做。万一本地的所有文件丢失了,从备份中挑选一份 rdb 去恢复 master,这样才能确保启动的时候,是有数据的,即使采用了后续讲解的高可用机制,slave node 可以自动接管 master node,但也可能 sentinel 还没检测到 master failure,master node 就自动重启了,还是可能导致上面所有的 slave node 数据被清空。

    redis 主从复制的核心原理

    当启动一个 slave node 的时候,它会发送一个 PSYNC 命令给 master node。

    如果这是 slave node 初次连接到 master node,那么会触发一次 full resynchronization 全量复制。此时 master 会启动一个后台线程,开始生成一份 RDB 快照文件,

    同时还会将从客户端 client 新收到的所有写命令缓存在内存中。RDB 文件生成完毕后, master 会将这个 RDB 发送给 slave,slave 会先写入本地磁盘,然后再从本地磁盘加载到内存中,

    接着 master 会将内存中缓存的写命令发送到 slave,slave 也会同步这些数据。

    slave node 如果跟 master node 有网络故障,断开了连接,会自动重连,连接之后 master node 仅会复制给 slave 部分缺少的数据。

    redis-master-slave-replication

    过程原理

    1. 当从库和主库建立MS关系后,会向主数据库发送SYNC命令
    2. 主库接收到SYNC命令后会开始在后台保存快照(RDB持久化过程),并将期间接收到的写命令缓存起来
    3. 当快照完成后,主Redis会将快照文件和所有缓存的写命令发送给从Redis
    4. 从Redis接收到后,会载入快照文件并且执行收到的缓存的命令
    5. 之后,主Redis每当接收到写命令时就会将命令发送从Redis,从而保证数据的一致

    缺点

    所有的slave节点数据的复制和同步都由master节点来处理,会照成master节点压力太大,使用主从从结构来解决

    Redis集群的主从复制模型是怎样的?

    为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用,所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品

    生产环境中的 redis 是怎么部署的?

    redis cluster,10 台机器,5 台机器部署了 redis 主实例,另外 5 台机器部署了 redis 的从实例,每个主实例挂了一个从实例,5 个节点对外提供读写服务,每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒 5 万,5 台机器最多是 25 万读写请求/s。

    机器是什么配置?32G 内存+ 8 核 CPU + 1T 磁盘,但是分配给 redis 进程的是10g内存,一般线上生产环境,redis 的内存尽量不要超过 10g,超过 10g 可能会有问题。

    5 台机器对外提供读写,一共有 50g 内存。

    因为每个主实例都挂了一个从实例,所以是高可用的,任何一个主实例宕机,都会自动故障迁移,redis 从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。

    你往内存里写的是什么数据?每条数据的大小是多少?商品数据,每条数据是 10kb。100 条数据是 1mb,10 万条数据是 1g。常驻内存的是 200 万条商品数据,占用内存是 20g,仅仅不到总内存的 50%。目前高峰期每秒就是 3500 左右的请求量。

    其实大型的公司,会有基础架构的 team 负责缓存集群的运维。

    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。

    Redis集群会有写操作丢失吗?为什么?

    Redis并不能保证数据的强一致性,这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

    Redis集群之间是如何复制的?

    异步复制

    Redis集群最大节点个数是多少?

    16384个

    Redis集群如何选择数据库?

    Redis集群目前无法做数据库选择,默认在0数据库。

    分区

    Redis是单线程的,如何提高多核CPU的利用率?

    可以在同一个服务器部署多个Redis的实例,并把他们当作不同的服务器来使用,在某些时候,无论如何一个服务器是不够的, 所以,如果你想使用多个CPU,你可以考虑一下分片(shard)。

    为什么要做Redis分区?

    分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。

    你知道有哪些Redis分区实现方案?

    • 客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。
    • 代理分区 意味着客户端将请求发送给代理,然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例,然后根据Redis的响应结果返回给客户端。redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy
    • 查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例,然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由,但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点,而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

    Redis分区有什么缺点?

    • 涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集,因为他们可能被存储到不同的Redis实例(实际上这种情况也有办法,但是不能直接使用交集指令)。
    • 同时操作多个key,则不能使用Redis事务.
    • 分区使用的粒度是key,不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集(The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set)
    • 当使用分区的时候,数据处理会非常复杂,例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB / AOF文件。
    • 分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis节点,能做到最大程度对用户透明地数据再平衡,但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而,有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

    分布式问题

    Redis实现分布式锁

    Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。

    当且仅当 key 不存在,将 key 的值设为 value。 若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作

    SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。

    返回值:设置成功,返回 1 。设置失败,返回 0 。

    img

    使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下:

    使用SETNX命令获取锁,若返回0(key已存在,锁已存在)则获取失败,反之获取成功

    为了防止获取锁后程序出现异常,导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个“合理”的过期时间

    释放锁,使用DEL命令将锁数据删除

    如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

    所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作,但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同,这样也就导致了结果的不同!

    推荐一种方案:分布式锁(zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁)。(如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题,不要使用分布式锁,这样会影响性能)

    基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为:每个客户端对某个方法加锁时,在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下,生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单,只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候,只需将这个瞬时节点删除即可。同时,其可以避免服务宕机导致的锁无法释放,而产生的死锁问题。完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。

    在实践中,当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

    参考:https://www.jianshu.com/p/8bddd381de06

    分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好?为什么?

    既然Redis是如此的轻量(单实例只使用1M内存),为防止以后的扩容,最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器,你也可以一开始就让Redis以分布式的方式运行,使用分区,在同一台服务器上启动多个实例。

    一开始就多设置几个Redis实例,例如32或者64个实例,对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦,但是从长久来看做这点牺牲是值得的。

    这样的话,当你的数据不断增长,需要更多的Redis服务器时,你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已(而不用考虑重新分区的问题)。一旦你添加了另一台服务器,你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。

    什么是 RedLock

    Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性:

    1. 安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁
    2. 避免死锁:最终 client 都可能拿到锁,不会出现死锁的情况,即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区
    3. 容错性:只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务

    缓存异常

    缓存雪崩

    缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

    解决方案

    1. 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
    2. 一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队。
    3. 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存。

    缓存穿透

    缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

    解决方案

    1. 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
    2. 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
    3. 采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中,一个一定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

    附加

    对于空间的利用到达了一种极致,那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。
    Bitmap: 典型的就是哈希表
    缺点是,Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息,如果还想完成额外的功能,恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了。

    布隆过滤器(推荐)

    就是引入了k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数,保证在给定的空间、误判率下,完成元素判重的过程。
    它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
    Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。
    Hash存在一个冲突(碰撞)的问题,用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突,我们可以多引入几个Hash,如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中,那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时,才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。
    Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。

    缓存击穿

    缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。和缓存雪崩不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。

    解决方案

    1. 设置热点数据永远不过期。
    2. 加互斥锁,互斥锁

    缓存预热

    缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

    解决方案

    1. 直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作一下;

    2. 数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载;

    3. 定时刷新缓存;

    缓存降级

    当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。

    缓存降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。

    在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:

    1. 一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

    2. 警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

    3. 错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

    4. 严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

    服务降级的目的,是为了防止Redis服务故障,导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此,对于不重要的缓存数据,可以采取服务降级策略,例如一个比较常见的做法就是,Redis出现问题,不去数据库查询,而是直接返回默认值给用户。

    热点数据和冷数据

    热点数据,缓存才有价值

    对于冷数据而言,大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存,不仅占用内存,而且价值不大。频繁修改的数据,看情况考虑使用缓存

    对于热点数据,比如我们的某IM产品,生日祝福模块,当天的寿星列表,缓存以后可能读取数十万次。再举个例子,某导航产品,我们将导航信息,缓存以后可能读取数百万次。

    数据更新前至少读取两次,缓存才有意义。这个是最基本的策略,如果缓存还没有起作用就失效了,那就没有太大价值了。

    那存不存在,修改频率很高,但是又不得不考虑缓存的场景呢?有!比如,这个读取接口对数据库的压力很大,但是又是热点数据,这个时候就需要考虑通过缓存手段,减少数据库的压力,比如我们的某助手产品的,点赞数,收藏数,分享数等是非常典型的热点数据,但是又不断变化,此时就需要将数据同步保存到Redis缓存,减少数据库压力。

    缓存热点key

    缓存中的一个Key(比如一个促销商品),在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

    解决方案

    对缓存查询加锁,如果KEY不存在,就加锁,然后查DB入缓存,然后解锁;其他进程如果发现有锁就等待,然后等解锁后返回数据或者进入DB查询

    常用工具

    Redis支持的Java客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

    Redisson、Jedis、lettuce等等,官方推荐使用Redisson。

    Redis和Redisson有什么关系?

    Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

    Jedis与Redisson对比有什么优缺点?

    Jedis是Redis的Java实现的客户端,其API提供了比较全面的Redis命令的支持;Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构,和Jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

    其他问题

    Redis与Memcached的区别

    两者都是非关系型内存键值数据库,现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存,而且 Redis 自身也越来越强大了!Redis 与 Memcached 主要有以下不同:

    对比参数RedisMemcached
    类型1. 支持内存 2. 非关系型数据库1. 支持内存 2. 键值对形式 3. 缓存形式
    数据存储类型1. String 2. List 3. Set 4. Hash 5. Sort Set 【俗称ZSet】1. 文本型 2. 二进制类型
    查询【操作】类型1. 批量操作 2. 事务支持 3. 每个类型不同的CRUD1.常用的CRUD 2. 少量的其他命令
    附加功能1. 发布/订阅模式 2. 主从分区 3. 序列化支持 4. 脚本支持【Lua脚本】1. 多线程服务支持
    网络IO模型1. 单线程的多路 IO 复用模型1. 多线程,非阻塞IO模式
    事件库自封转简易事件库AeEvent贵族血统的LibEvent事件库
    持久化支持1. RDB 2. AOF不支持
    集群模式原生支持 cluster 模式,可以实现主从复制,读写分离没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据
    内存管理机制在 Redis 中,并不是所有数据都一直存储在内存中,可以将一些很久没用的 value 交换到磁盘Memcached 的数据则会一直在内存中,Memcached 将内存分割成特定长度的块来存储数据,以完全解决内存碎片的问题。但是这种方式会使得内存的利用率不高,例如块的大小为 128 bytes,只存储 100 bytes 的数据,那么剩下的 28 bytes 就浪费掉了。
    适用场景复杂数据结构,有持久化,高可用需求,value存储内容较大纯key-value,数据量非常大,并发量非常大的业务

    (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

    (2) redis的速度比memcached快很多

    (3) redis可以持久化其数据

    如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

    你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?

    一般来说,就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话,缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,最好不要做这个方案,读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

    串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

    还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况,但是发生的几率特别小,就是先更新数据库,然后再删除缓存。

    问题场景描述解决
    先写缓存,再写数据库,缓存写成功,数据库写失败缓存写成功,但写数据库失败或者响应延迟,则下次读取(并发读)缓存时,就出现脏读这个写缓存的方式,本身就是错误的,需要改为先写数据库,把旧缓存置为失效;读取数据的时候,如果缓存不存在,则读取数据库再写缓存
    先写数据库,再写缓存,数据库写成功,缓存写失败写数据库成功,但写缓存失败,则下次读取(并发读)缓存时,则读不到数据缓存使用时,假如读缓存失败,先读数据库,再回写缓存的方式实现
    需要缓存异步刷新指数据库操作和写缓存不在一个操作步骤中,比如在分布式场景下,无法做到同时写缓存或需要异步刷新(补救措施)时候确定哪些数据适合此类场景,根据经验值确定合理的数据不一致时间,用户数据刷新的时间间隔

    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,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化。
    2. 如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。
    3. 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内。
    4. 尽量避免在压力较大的主库上增加从库
    5. Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。
    6. 为了Master的稳定性,主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更稳定,即主从关系为:Master<–Slave1<–Slave2<–Slave3…,这样的结构也方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换,也即,如果Master挂了,可以立马启用Slave1做Master,其他不变。

    Redis官方为什么不提供Windows版本?

    因为目前Linux版本已经相当稳定,而且用户量很大,无需开发windows版本,反而会带来兼容性等问题。

    一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?

    512M

    Redis如何做大量数据插入?

    Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。

    假如Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?

    使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
    对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?
    这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

    使用Redis做过异步队列吗,是如何实现的

    使用list类型保存数据信息,rpush生产消息,lpop消费消息,当lpop没有消息时,可以sleep一段时间,然后再检查有没有信息,如果不想sleep的话,可以使用blpop, 在没有信息的时候,会一直阻塞,直到信息的到来。redis可以通过pub/sub主题订阅模式实现一个生产者,多个消费者,当然也存在一定的缺点,当消费者下线时,生产的消息会丢失。

    Redis如何实现延时队列

    使用sortedset,使用时间戳做score, 消息内容作为key,调用zadd来生产消息,消费者使用zrangbyscore获取n秒之前的数据做轮询处理。

    Redis回收进程如何工作的?

    1. 一个客户端运行了新的命令,添加了新的数据。
    2. Redis检查内存使用情况,如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。
    3. 一个新的命令被执行,等等。
    4. 所以我们不断地穿越内存限制的边界,通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

    如果一个命令的结果导致大量内存被使用(例如很大的集合的交集保存到一个新的键),不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

    Redis回收使用的是什么算法?

    LRU算法

    展开全文
  • Redis

    万次阅读 多人点赞 2020-02-19 11:54:29
    Redis 1、概念:redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库 2、下载安装 1、官网:http://redis.io 2、中午网:http://www.redis.net.cn/ 3、解压直接可以使用: *redis.windows.conf:配置文件 *redis-cli.exe:...

    Redis
    1、概念:redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库

    在这里插入图片描述
    2、下载安装
    1、官网:http://redis.io
    2、中午网:http://www.redis.net.cn/
    3、解压直接可以使用:
    *redis.windows.conf:配置文件
    *redis-cli.exe:redis的客户端
    *redis-server.exe:redis服务器端

    3、命令操作
    1、redis的数据结构:
    *redis存储的是:key,value格式的数据,其中key都是字符串,value有5种不同的数据结构
    *value的数据结构:
    1)字符串类型 string
    2)哈希类型 hash:map格式
    3)列表类型 list:linkedlist格式
    4)集合类型 set:
    5)有序集合类型 sortedset

    在这里插入图片描述
    2、字符串类型 string
    1、存储:set key value
    2、获取:get key
    3、删除:del key
    3、哈希类型 hash
    1、存储:hset key field value
    2、获取:
    *hget key field:获取指定的field对应的值
    *hgetall key:获取所有的field和value
    3、删除:hdel key field
    127.0.0.1:6379> hdel myhash username
    (integer) 1

    4、列表类型 list:可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)
    1、添加:
    1、lpush key value:将元素加入列表左表
    2、rpush key value:将元素加入列表右边
    2、获取:
    *lrange key start end:范围获取
    3、删除:
    *lpop key:删除列表最左边的元素,并将元素返回
    *rpop key :删除列表最右边的元素,并将元素返回

    5、集合类型 set :不允许重复元素
    1、存储:sadd key value
    2、获取:smembers key :获取set集合中所有元素
    3、删除:srem key value:删除set集合中的某个元素

    6、有序集合类型 sortedset :不允许重复元素
    1、存储:zadd key score value:
    2、获取:zrange key start end
    3、删除:zrem key value

    7、通用命令
    1、keys *:查询所有的键
    2、type key:获取键对应的value的类型
    3、del key:删除指定的key value

    4、持久化
    1、redis是一个内存数据库,当redis服务器重启,获取电脑重启,数据会丢失,我们可以将redis内存中的数据持久化保存到硬盘的文件中。
    2、redis持久化机制:
    1、ROB:默认方式,不需要进行配置,默认就使用这种机制
    *在一定的间隔时间中,检测可以的变化情况,然后持久化数据
    1、编辑redis.windows.conf文件

    after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed

    save 900 1

    after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed

    save 300 10

    after 60 sec if at least 10000 keys changed

    save 60 10000
    2、重新启动redis服务器,并指定配置文件名称
    D:\redis\64bit\redis-server.exe redis.windows.conf

    2、AOF:日志记录的方式,可以记录每一条命令的操作。可以每一次命令操作后,持久化数据
    1、编辑redis.windows.conf文件
    appendonly No(关闭aof)–》APPendonly yes(开启aof)

    #appendfsync always :每一次操作都进行持久化
    appendfsync everysec :每隔一秒进行一次持久化

    appendfsync no:不进行持久化

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  • 超强、超详细Redis入门教程

    万次阅读 多人点赞 2017-03-04 16:20:02
    这篇文章主要介绍了超强、超详细Redis入门教程,本文详细介绍了Redis数据库各个方面的知识,需要的朋友可以参考下 【本教程目录】 1.redis是什么 2.redis的作者何许人也 3.谁在使用redis 4.学会安装redis 5.学会...

    转载自:
    http://www.h5min.cn/article/56448.htm
    这篇文章主要介绍了超强、超详细Redis入门教程,本文详细介绍了Redis数据库各个方面的知识,需要的朋友可以参考下

     
    【本教程目录】

    1.redis是什么
    2.redis的作者何许人也
    3.谁在使用redis
    4.学会安装redis
    5.学会启动redis
    6.使用redis客户端
    7.redis数据结构 – 简介
    8.redis数据结构 – strings
    9.redis数据结构 – lists
    10.redis数据结构 – 集合
    11.redis数据结构 – 有序集合
    12.redis数据结构 – 哈希
    13.聊聊redis持久化 – 两种方式
    14.聊聊redis持久化 – RDB
    15.聊聊redis持久化 – AOF
    16.聊聊redis持久化 – AOF重写
    17.聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF
    18.聊聊主从 – 用法
    19.聊聊主从 – 同步原理
    20.聊聊redis的事务处理
    21.教你看懂redis配置 – 简介
    22.教你看懂redis配置 -通用
    23.教你看懂redis配置 – 快照
    24.教你看懂redis配置 – 复制
    25.教你看懂redis配置 – 安全
    26.教你看懂redis配置 -限制
    27.教你看懂redis配置 – 追加模式
    28.教你看懂redis配置 – LUA脚本
    29.教你看懂redis配置 – 慢日志
    30.教你看懂redis配置 – 事件通知
    31.教你看懂redis配置 – 高级配置

    【redis是什么】

    redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。

    redis的官网地址,非常好记,是redis.io。(特意查了一下,域名后缀io属于国家域名,是british Indian Ocean territory,即英属印度洋领地)

    目前,Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

    【redis的作者何许人也】

    开门见山,先看照片:

    是不是出乎了你的意料,嗯,高手总会有些地方与众不同的。

    这位便是redis的作者,他叫Salvatore Sanfilippo,来自意大利的西西里岛,现在居住在卡塔尼亚。目前供职于Pivotal公司。

    他使用的网名是antirez,如果你有兴趣,可以去他的博客逛逛,地址是antirez.com,当然也可以去follow他的github,地址是http://github.com/antirez

    【谁在使用redis】

    Blizzard、digg、stackoverflow、github、flickr …

    【学会安装redis】

    从redis.io下载最新版redis-X.Y.Z.tar.gz后解压,然后进入redis-X.Y.Z文件夹后直接make即可,安装非常简单。

    make成功后会在src文件夹下产生一些二进制可执行文件,包括redis-server、redis-cli等等:

    $ find . -type f -executable
    ./redis-benchmark //用于进行redis性能测试的工具
    ./redis-check-dump //用于修复出问题的dump.rdb文件
    ./redis-cli //redis的客户端
    ./redis-server //redis的服务端
    ./redis-check-aof //用于修复出问题的AOF文件
    ./redis-sentinel //用于集群管理

    【学会启动redis】

    启动redis非常简单,直接./redis-server就可以启动服务端了,还可以用下面的方法指定要加载的配置文件:

     
    ./redis-server ../redis.conf

    默认情况下,redis-server会以非daemon的方式来运行,且默认服务端口为6379。
    有关作者为什么选择6379作为默认端口,还有一段有趣的典故,英语好的同学可以看看作者这篇博文中的解释。

    【使用redis客户端】

    我们直接看一个例子:

    //这样来启动redis客户端了
    $ ./redis-cli
    //用set指令来设置key、value
    127.0.0.1:6379> set name "roc" 
    OK
    //来获取name的值
    127.0.0.1:6379> get name 
    "roc"
    //通过客户端来关闭redis服务端
    127.0.0.1:6379> shutdown 
    127.0.0.1:6379>

    【redis数据结构 – 简介】

    redis是一种高级的key:value存储系统,其中value支持五种数据类型:

    1.字符串(strings)
    2.字符串列表(lists)
    3.字符串集合(sets)
    4.有序字符串集合(sorted sets)
    5.哈希(hashes)

    而关于key,有几个点要提醒大家:

    1.key不要太长,尽量不要超过1024字节,这不仅消耗内存,而且会降低查找的效率;
    2.key也不要太短,太短的话,key的可读性会降低;
    3.在一个项目中,key最好使用统一的命名模式,例如user:10000:passwd。

    【redis数据结构 – strings】

    有人说,如果只使用redis中的字符串类型,且不使用redis的持久化功能,那么,redis就和memcache非常非常的像了。这说明strings类型是一个很基础的数据类型,也是任何存储系统都必备的数据类型。

    我们来看一个最简单的例子:

     
    set mystr "hello world!" //设置字符串类型
    get mystr //读取字符串类型

    字符串类型的用法就是这么简单,因为是二进制安全的,所以你完全可以把一个图片文件的内容作为字符串来存储。


    另外,我们还可以通过字符串类型进行数值操作:

    127.0.0.1:6379> set mynum "2"
    OK
    127.0.0.1:6379> get mynum
    "2"
    127.0.0.1:6379> incr mynum
    (integer) 3
    127.0.0.1:6379> get mynum
    "3"

    看,在遇到数值操作时,redis会将字符串类型转换成数值。

    由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性,所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果,假如,在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值(值为2),然后对其同时进行了加1的操作,那么,最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。

    【redis数据结构 – lists】

    redis的另一个重要的数据结构叫做lists,翻译成中文叫做“列表”。

    首先要明确一点,redis中的lists在底层实现上并不是数组,而是链表,也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说,在头部和尾部插入一个新元素,其时间复杂度是常数级别的,比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素,和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。

    虽然lists有这样的优势,但同样有其弊端,那就是,链表型lists的元素定位会比较慢,而数组型lists的元素定位就会快得多。

    lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素,用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素,用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子:

     
    //新建一个list叫做mylist,并在列表头部插入元素"1"
    127.0.0.1:6379> lpush mylist "1" 
    //返回当前mylist中的元素个数
    (integer) 1 
    //在mylist右侧插入元素"2"
    127.0.0.1:6379> rpush mylist "2" 
    (integer) 2
    //在mylist左侧插入元素"0"
    127.0.0.1:6379> lpush mylist "0" 
    (integer) 3
    //列出mylist中从编号0到编号1的元素
    127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 1 
    1) "0"
    2) "1"
    //列出mylist中从编号0到倒数第一个元素
    127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1 
    1) "0"
    2) "1"
    3) "2"

    lists的应用相当广泛,随便举几个例子:

    1.我们可以利用lists来实现一个消息队列,而且可以确保先后顺序,不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
    2.利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
    3.在博客系统中,每片博文的评论也可以存入一个单独的list中。

    【redis数据结构 – 集合】

    redis的集合,是一种无序的集合,集合中的元素没有先后顺序。

    集合相关的操作也很丰富,如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。我们来看例子:

    //向集合myset中加入一个新元素"one"
    127.0.0.1:6379> sadd myset "one" 
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
    (integer) 1
    //列出集合myset中的所有元素
    127.0.0.1:6379> smembers myset 
    1) "one"
    2) "two"
    //判断元素1是否在集合myset中,返回1表示存在
    127.0.0.1:6379> sismember myset "one" 
    (integer) 1
    //判断元素3是否在集合myset中,返回0表示不存在
    127.0.0.1:6379> sismember myset "three" 
    (integer) 0
    //新建一个新的集合yourset
    127.0.0.1:6379> sadd yourset "1" 
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> smembers yourset
    1) "1"
    2) "2"
    //对两个集合求并集
    127.0.0.1:6379> sunion myset yourset 
    1) "1"
    2) "one"
    3) "2"
    4) "two"

    对于集合的使用,也有一些常见的方式,比如,QQ有一个社交功能叫做“好友标签”,大家可以给你的好友贴标签,比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等,这时就可以使用redis的集合来实现,把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。

    【redis数据结构 – 有序集合】

    redis不但提供了无需集合(sets),还很体贴的提供了有序集合(sorted sets)。有序集合中的每个元素都关联一个序号(score),这便是排序的依据。

    很多时候,我们都将redis中的有序集合叫做zsets,这是因为在redis中,有序集合相关的操作指令都是以z开头的,比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等

    老规矩,我们来看几个生动的例子:

    //新增一个有序集合myzset,并加入一个元素baidu.com,给它赋予的序号是1:
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com 
    (integer) 1
    //向myzset中新增一个元素360.com,赋予它的序号是3
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com 
    (integer) 1
    //向myzset中新增一个元素google.com,赋予它的序号是2
    127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com 
    (integer) 1
    //列出myzset的所有元素,同时列出其序号,可以看出myzset已经是有序的了。
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores 
    1) "baidu.com"
    2) "1"
    3) "google.com"
    4) "2"
    5) "360.com"
    6) "3"
    //只列出myzset的元素
    127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 
    1) "baidu.com"
    2) "google.com"
    3) "360.com"

    【redis数据结构 – 哈希】

    最后要给大家介绍的是hashes,即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。

    hashes存的是字符串和字符串值之间的映射,比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等,就很适合使用哈希。

    我们来看一个例子:

    //建立哈希,并赋值
    127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34 
    OK
    //列出哈希的内容
    127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
    1) "username"
    2) "antirez"
    3) "password"
    4) "P1pp0"
    5) "age"
    6) "34"
    //更改哈希中的某一个值
    127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345 
    (integer) 0
    //再次列出哈希的内容
    127.0.0.1:6379> HGETALL user:001 
    1) "username"
    2) "antirez"
    3) "password"
    4) "12345"
    5) "age"
    6) "34"

    有关hashes的操作,同样很丰富,需要时,大家可以从这里查询。

    【聊聊redis持久化 – 两种方式】

    redis提供了两种持久化的方式,分别是RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。

    RDB,简而言之,就是在不同的时间点,将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上;

    AOF,则是换了一个角度来实现持久化,那就是将redis执行过的所有写指令记录下来,在下次redis重新启动时,只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍,就可以实现数据恢复了。

    其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用,在这种情况下,如果redis重启的话,则会优先采用AOF方式来进行数据恢复,这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。

    如果你没有数据持久化的需求,也完全可以关闭RDB和AOF方式,这样的话,redis将变成一个纯内存数据库,就像memcache一样。

    【聊聊redis持久化 – RDB】

    RDB方式,是将redis某一时刻的数据持久化到磁盘中,是一种快照式的持久化方法。

    redis在进行数据持久化的过程中,会先将数据写入到一个临时文件中,待持久化过程都结束了,才会用这个临时文件替换上次持久化好的文件。正是这种特性,让我们可以随时来进行备份,因为快照文件总是完整可用的。

    对于RDB方式,redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,而主进程是不会进行任何IO操作的,这样就确保了redis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。

    虽然RDB有不少优点,但它的缺点也是不容忽视的。如果你对数据的完整性非常敏感,那么RDB方式就不太适合你,因为即使你每5分钟都持久化一次,当redis故障时,仍然会有近5分钟的数据丢失。所以,redis还提供了另一种持久化方式,那就是AOF。

    【聊聊redis持久化 – AOF】

    AOF,英文是Append Only File,即只允许追加不允许改写的文件。

    如前面介绍的,AOF方式是将执行过的写指令记录下来,在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍,就这么简单。

    我们通过配置redis.conf中的appendonly yes就可以打开AOF功能。如果有写操作(如SET等),redis就会被追加到AOF文件的末尾。

    默认的AOF持久化策略是每秒钟fsync一次(fsync是指把缓存中的写指令记录到磁盘中),因为在这种情况下,redis仍然可以保持很好的处理性能,即使redis故障,也只会丢失最近1秒钟的数据。

    如果在追加日志时,恰好遇到磁盘空间满、inode满或断电等情况导致日志写入不完整,也没有关系,redis提供了redis-check-aof工具,可以用来进行日志修复。

    因为采用了追加方式,如果不做任何处理的话,AOF文件会变得越来越大,为此,redis提供了AOF文件重写(rewrite)机制,即当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。举个例子或许更形象,假如我们调用了100次INCR指令,在AOF文件中就要存储100条指令,但这明显是很低效的,完全可以把这100条指令合并成一条SET指令,这就是重写机制的原理。

    在进行AOF重写时,仍然是采用先写临时文件,全部完成后再替换的流程,所以断电、磁盘满等问题都不会影响AOF文件的可用性,这点大家可以放心。

    AOF方式的另一个好处,我们通过一个“场景再现”来说明。某同学在操作redis时,不小心执行了FLUSHALL,导致redis内存中的数据全部被清空了,这是很悲剧的事情。不过这也不是世界末日,只要redis配置了AOF持久化方式,且AOF文件还没有被重写(rewrite),我们就可以用最快的速度暂停redis并编辑AOF文件,将最后一行的FLUSHALL命令删除,然后重启redis,就可以恢复redis的所有数据到FLUSHALL之前的状态了。是不是很神奇,这就是AOF持久化方式的好处之一。但是如果AOF文件已经被重写了,那就无法通过这种方法来恢复数据了。

    虽然优点多多,但AOF方式也同样存在缺陷,比如在同样数据规模的情况下,AOF文件要比RDB文件的体积大。而且,AOF方式的恢复速度也要慢于RDB方式。

    如果你直接执行BGREWRITEAOF命令,那么redis会生成一个全新的AOF文件,其中便包括了可以恢复现有数据的最少的命令集。

    如果运气比较差,AOF文件出现了被写坏的情况,也不必过分担忧,redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件,而是报错退出。这时可以通过以下步骤来修复出错的文件:

    1.备份被写坏的AOF文件
    2.运行redis-check-aof –fix进行修复
    3.用diff -u来看下两个文件的差异,确认问题点
    4.重启redis,加载修复后的AOF文件

    【聊聊redis持久化 – AOF重写】

    AOF重写的内部运行原理,我们有必要了解一下。

    在重写即将开始之际,redis会创建(fork)一个“重写子进程”,这个子进程会首先读取现有的AOF文件,并将其包含的指令进行分析压缩并写入到一个临时文件中。

    与此同时,主工作进程会将新接收到的写指令一边累积到内存缓冲区中,一边继续写入到原有的AOF文件中,这样做是保证原有的AOF文件的可用性,避免在重写过程中出现意外。

    当“重写子进程”完成重写工作后,它会给父进程发一个信号,父进程收到信号后就会将内存中缓存的写指令追加到新AOF文件中。

    当追加结束后,redis就会用新AOF文件来代替旧AOF文件,之后再有新的写指令,就都会追加到新的AOF文件中了。

    【聊聊redis持久化 – 如何选择RDB和AOF】

    对于我们应该选择RDB还是AOF,官方的建议是两个同时使用。这样可以提供更可靠的持久化方案。

    【聊聊主从 – 用法】

    像MySQL一样,redis是支持主从同步的,而且也支持一主多从以及多级从结构。

    主从结构,一是为了纯粹的冗余备份,二是为了提升读性能,比如很消耗性能的SORT就可以由从服务器来承担。

    redis的主从同步是异步进行的,这意味着主从同步不会影响主逻辑,也不会降低redis的处理性能。

    主从架构中,可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能,只让从服务器进行持久化,这样可以提高主服务器的处理性能。

    在主从架构中,从服务器通常被设置为只读模式,这样可以避免从服务器的数据被误修改。但是从服务器仍然可以接受CONFIG等指令,所以还是不应该将从服务器直接暴露到不安全的网络环境中。如果必须如此,那可以考虑给重要指令进行重命名,来避免命令被外人误执行。

    【聊聊主从 – 同步原理】

    从服务器会向主服务器发出SYNC指令,当主服务器接到此命令后,就会调用BGSAVE指令来创建一个子进程专门进行数据持久化工作,也就是将主服务器的数据写入RDB文件中。在数据持久化期间,主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。

    在BGSAVE指令执行完成后,主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器,从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上,然后再将其读取到内存中。这个动作完成后,主服务器会将这段时间缓存的写指令再以redis协议的格式发送给从服务器。

    另外,要说的一点是,即使有多个从服务器同时发来SYNC指令,主服务器也只会执行一次BGSAVE,然后把持久化好的RDB文件发给多个下游。在redis2.8版本之前,如果从服务器与主服务器因某些原因断开连接的话,都会进行一次主从之间的全量的数据同步;而在2.8版本之后,redis支持了效率更高的增量同步策略,这大大降低了连接断开的恢复成本。

    主服务器会在内存中维护一个缓冲区,缓冲区中存储着将要发给从服务器的内容。从服务器在与主服务器出现网络瞬断之后,从服务器会尝试再次与主服务器连接,一旦连接成功,从服务器就会把“希望同步的主服务器ID”和“希望请求的数据的偏移位置(replication offset)”发送出去。主服务器接收到这样的同步请求后,首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配,其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中,如果两者都满足的话,主服务器就会向从服务器发送增量内容。

    增量同步功能,需要服务器端支持全新的PSYNC指令。这个指令,只有在redis-2.8之后才具有。

    【聊聊redis的事务处理】

    众所周知,事务是指“一个完整的动作,要么全部执行,要么什么也没有做”。

    在聊redis事务处理之前,要先和大家介绍四个redis指令,即MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。这四个指令构成了redis事务处理的基础。

    1.MULTI用来组装一个事务;
    2.EXEC用来执行一个事务;
    3.DISCARD用来取消一个事务;
    4.WATCH用来监视一些key,一旦这些key在事务执行之前被改变,则取消事务的执行。

    纸上得来终觉浅,我们来看一个MULTI和EXEC的例子:

    redis> MULTI //标记事务开始
    OK
    redis> INCR user_id //多条命令按顺序入队
    QUEUED
    redis> INCR user_id
    QUEUED
    redis> INCR user_id
    QUEUED
    redis> PING
    QUEUED
    redis> EXEC //执行
    1) (integer) 1
    2) (integer) 2
    3) (integer) 3
    4) PONG

    在上面的例子中,我们看到了QUEUED的字样,这表示我们在用MULTI组装事务时,每一个命令都会进入到内存队列中缓存起来,如果出现QUEUED则表示我们这个命令成功插入了缓存队列,在将来执行EXEC时,这些被QUEUED的命令都会被组装成一个事务来执行。

    对于事务的执行来说,如果redis开启了AOF持久化的话,那么一旦事务被成功执行,事务中的命令就会通过write命令一次性写到磁盘中去,如果在向磁盘中写的过程中恰好出现断电、硬件故障等问题,那么就可能出现只有部分命令进行了AOF持久化,这时AOF文件就会出现不完整的情况,这时,我们可以使用redis-check-aof工具来修复这一问题,这个工具会将AOF文件中不完整的信息移除,确保AOF文件完整可用。

    有关事务,大家经常会遇到的是两类错误:

    1.调用EXEC之前的错误
    2.调用EXEC之后的错误

    “调用EXEC之前的错误”,有可能是由于语法有误导致的,也可能时由于内存不足导致的。只要出现某个命令无法成功写入缓冲队列的情况,redis都会进行记录,在客户端调用EXEC时,redis会拒绝执行这一事务。(这时2.6.5版本之后的策略。在2.6.5之前的版本中,redis会忽略那些入队失败的命令,只执行那些入队成功的命令)。我们来看一个这样的例子:

     
    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> haha //一个明显错误的指令
    (error) ERR unknown command 'haha'
    127.0.0.1:6379> ping
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec
    //redis无情的拒绝了事务的执行,原因是“之前出现了错误”
    (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.

    而对于“调用EXEC之后的错误”,redis则采取了完全不同的策略,即redis不会理睬这些错误,而是继续向下执行事务中的其他命令。这是因为,对于应用层面的错误,并不是redis自身需要考虑和处理的问题,所以一个事务中如果某一条命令执行失败,并不会影响接下来的其他命令的执行。我们也来看一个例子:

    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set age 23
    QUEUED
    //age不是集合,所以如下是一条明显错误的指令
    127.0.0.1:6379> sadd age 15 
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> set age 29
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec //执行事务时,redis不会理睬第2条指令执行错误
    1) OK
    2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
    3) OK
    127.0.0.1:6379> get age
    "29" //可以看出第3条指令被成功执行了

    好了,我们来说说最后一个指令“WATCH”,这是一个很好用的指令,它可以帮我们实现类似于“乐观锁”的效果,即CAS(check and set)。

    WATCH本身的作用是“监视key是否被改动过”,而且支持同时监视多个key,只要还没真正触发事务,WATCH都会尽职尽责的监视,一旦发现某个key被修改了,在执行EXEC时就会返回nil,表示事务无法触发。

    127.0.0.1:6379> set age 23
    OK
    127.0.0.1:6379> watch age //开始监视age
    OK
    127.0.0.1:6379> set age 24 //在EXEC之前,age的值被修改了
    OK
    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> set age 25
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> get age
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec //触发EXEC
    (nil) //事务无法被执行

    【教你看懂redis配置 – 简介】

    我们可以在启动redis-server时指定应该加载的配置文件,方法如下:

    $ ./redis-server /path/to/redis.conf

    接下来,我们就来讲解下redis配置文件的各个配置项的含义,注意,本文是基于redis-2.8.4版本进行讲解的。

    redis官方提供的redis.conf文件,足有700+行,其中100多行为有效配置行,另外的600多行为注释说明。

    在配置文件的开头部分,首先明确了一些度量单位:

    # 1k => 1000 bytes
    # 1kb => 1024 bytes
    # 1m => 1000000 bytes
    # 1mb => 1024*1024 bytes
    # 1g => 1000000000 bytes
    # 1gb => 1024*1024*1024 bytes

    可以看出,redis配置中对单位的大小写不敏感,1GB、1Gb和1gB都是相同的。由此也说明,redis只支持bytes,不支持bit单位。

    redis支持“主配置文件中引入外部配置文件”,很像C/C++中的include指令,比如:

    include /path/to/other.conf

    如果你看过redis的配置文件,会发现还是很有条理的。redis配置文件被分成了几大块区域,它们分别是:

    1.通用(general)
    2.快照(snapshotting)
    3.复制(replication)
    4.安全(security)
    5.限制(limits)
    6.追加模式(append only mode)
    7.LUA脚本(lua scripting)
    8.慢日志(slow log)
    9.事件通知(event notification)

    下面我们就来逐一讲解。

    【教你看懂redis配置 -通用】

    默认情况下,redis并不是以daemon形式来运行的。通过daemonize配置项可以控制redis的运行形式,如果改为yes,那么redis就会以daemon形式运行:

     
    daemonize no

    当以daemon形式运行时,redis会生成一个pid文件,默认会生成在/var/run/redis.pid。当然,你可以通过pidfile来指定pid文件生成的位置,比如:

    pidfile /path/to/redis.pid

    默认情况下,redis会响应本机所有可用网卡的连接请求。当然,redis允许你通过bind配置项来指定要绑定的IP,比如:

    bind 192.168.1.2 10.8.4.2

    redis的默认服务端口是6379,你可以通过port配置项来修改。如果端口设置为0的话,redis便不会监听端口了。

    port 6379

    有些同学会问“如果redis不监听端口,还怎么与外界通信呢”,其实redis还支持通过unix socket方式来接收请求。可以通过unixsocket配置项来指定unix socket文件的路径,并通过unixsocketperm来指定文件的权限。

    unixsocket /tmp/redis.sock
    unixsocketperm 755

    当一个redis-client一直没有请求发向server端,那么server端有权主动关闭这个连接,可以通过timeout来设置“空闲超时时限”,0表示永不关闭。

    timeout 0

    TCP连接保活策略,可以通过tcp-keepalive配置项来进行设置,单位为秒,假如设置为60秒,则server端会每60秒向连接空闲的客户端发起一次ACK请求,以检查客户端是否已经挂掉,对于无响应的客户端则会关闭其连接。所以关闭一个连接最长需要120秒的时间。如果设置为0,则不会进行保活检测。

    tcp-keepalive 0

    redis支持通过loglevel配置项设置日志等级,共分四级,即debug、verbose、notice、warning。

    loglevel notice

    redis也支持通过logfile配置项来设置日志文件的生成位置。如果设置为空字符串,则redis会将日志输出到标准输出。假如你在daemon情况下将日志设置为输出到标准输出,则日志会被写到/dev/null中。

    logfile ""

    如果希望日志打印到syslog中,也很容易,通过syslog-enabled来控制。另外,syslog-ident还可以让你指定syslog里的日志标志,比如:

    syslog-ident redis

    而且还支持指定syslog设备,值可以是USER或LOCAL0-LOCAL7。具体可以参考syslog服务本身的用法。

    syslog-facility local0

    对于redis来说,可以设置其数据库的总数量,假如你希望一个redis包含16个数据库,那么设置如下:

    databases 16

    这16个数据库的编号将是0到15。默认的数据库是编号为0的数据库。用户可以使用select <DBid>来选择相应的数据库。

     

    【教你看懂redis配置 – 快照】

    快照,主要涉及的是redis的RDB持久化相关的配置,我们来一起看一看。

    我们可以用如下的指令来让数据保存到磁盘上,即控制RDB快照功能:

     
    save <seconds> <changes>

    举例来说:

    save 900 1 //表示每15分钟且至少有1个key改变,就触发一次持久化
    
    save 300 10 //表示每5分钟且至少有10个key改变,就触发一次持久化
    
    save 60 10000 //表示每60秒至少有10000个key改变,就触发一次持久化

    如果你想禁用RDB持久化的策略,只要不设置任何save指令就可以,或者给save传入一个空字符串参数也可以达到相同效果,就像这样:

    save ""

    如果用户开启了RDB快照功能,那么在redis持久化数据到磁盘时如果出现失败,默认情况下,redis会停止接受所有的写请求。这样做的好处在于可以让用户很明确的知道内存中的数据和磁盘上的数据已经存在不一致了。如果redis不顾这种不一致,一意孤行的继续接收写请求,就可能会引起一些灾难性的后果。


    如果下一次RDB持久化成功,redis会自动恢复接受写请求。

    当然,如果你不在乎这种数据不一致或者有其他的手段发现和控制这种不一致的话,你完全可以关闭这个功能,以便在快照写入失败时,也能确保redis继续接受新的写请求。配置项如下:

    stop-writes-on-bgsave-error yes

    对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能,但是存储在磁盘上的快照会比较大。

    rdbcompression yes

    在存储快照后,我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果你希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。

    rdbchecksum yes

    我们还可以设置快照文件的名称,默认是这样配置的:

    dbfilename dump.rdb

    最后,你还可以设置这个快照文件存放的路径。比如默认设置就是当前文件夹:

    dir ./

    【教你看懂redis配置 – 复制】

    redis提供了主从同步功能。

    通过slaveof配置项可以控制某一个redis作为另一个redis的从服务器,通过指定IP和端口来定位到主redis的位置。一般情况下,我们会建议用户为从redis设置一个不同频率的快照持久化的周期,或者为从redis配置一个不同的服务端口等等。

    slaveof <masterip> <masterport>

    如果主redis设置了验证密码的话(使用requirepass来设置),则在从redis的配置中要使用masterauth来设置校验密码,否则的话,主redis会拒绝从redis的访问请求。

    masterauth <master-password>

    当从redis失去了与主redis的连接,或者主从同步正在进行中时,redis该如何处理外部发来的访问请求呢?这里,从redis可以有两种选择:


    第一种选择:如果slave-serve-stale-data设置为yes(默认),则从redis仍会继续响应客户端的读写请求。

    第二种选择:如果slave-serve-stale-data设置为no,则从redis会对客户端的请求返回“SYNC with master in progress”,当然也有例外,当客户端发来INFO请求和SLAVEOF请求,从redis还是会进行处理。

    你可以控制一个从redis是否可以接受写请求。将数据直接写入从redis,一般只适用于那些生命周期非常短的数据,因为在主从同步时,这些临时数据就会被清理掉。自从redis2.6版本之后,默认从redis为只读。

    slave-read-only yes

    只读的从redis并不适合直接暴露给不可信的客户端。为了尽量降低风险,可以使用rename-command指令来将一些可能有破坏力的命令重命名,避免外部直接调用。比如:

    rename-command CONFIG b840fc02d524045429941cc15f59e41cb7be6c52

    从redis会周期性的向redis发出PING包。你可以通过repl_ping_slave_period指令来控制其周期。默认是10秒。

    repl-ping-slave-period 10

    在主从同步时,可能在这些情况下会有超时发生:


    1.以从redis的角度来看,当有大规模IO传输时。
    2.以从redis的角度来看,当数据传输或PING时,主redis超时
    3.以主redis的角度来看,在回复从redis的PING时,从redis超时

    用户可以设置上述超时的时限,不过要确保这个时限比repl-ping-slave-period的值要大,否则每次主redis都会认为从redis超时。

    repl-timeout 60

    我们可以控制在主从同步时是否禁用TCP_NODELAY。如果开启TCP_NODELAY,那么主redis会使用更少的TCP包和更少的带宽来向从redis传输数据。但是这可能会增加一些同步的延迟,大概会达到40毫秒左右。如果你关闭了TCP_NODELAY,那么数据同步的延迟时间会降低,但是会消耗更多的带宽。(如果你不了解TCP_NODELAY,可以到这里来科普一下)。

    repl-disable-tcp-nodelay no

    我们还可以设置同步队列长度。队列长度(backlog)是主redis中的一个缓冲区,在与从redis断开连接期间,主redis会用这个缓冲区来缓存应该发给从redis的数据。这样的话,当从redis重新连接上之后,就不必重新全量同步数据,只需要同步这部分增量数据即可。

    repl-backlog-size 1mb

    如果主redis等了一段时间之后,还是无法连接到从redis,那么缓冲队列中的数据将被清理掉。我们可以设置主redis要等待的时间长度。如果设置为0,则表示永远不清理。默认是1个小时。

    repl-backlog-ttl 3600

    我们可以给众多的从redis设置优先级,在主redis持续工作不正常的情况,优先级高的从redis将会升级为主redis。而编号越小,优先级越高。比如一个主redis有三个从redis,优先级编号分别为10、100、25,那么编号为10的从redis将会被首先选中升级为主redis。当优先级被设置为0时,这个从redis将永远也不会被选中。默认的优先级为100。

    slave-priority 100

    假如主redis发现有超过M个从redis的连接延时大于N秒,那么主redis就停止接受外来的写请求。这是因为从redis一般会每秒钟都向主redis发出PING,而主redis会记录每一个从redis最近一次发来PING的时间点,所以主redis能够了解每一个从redis的运行情况。

    min-slaves-to-write 3
    min-slaves-max-lag 10

    上面这个例子表示,假如有大于等于3个从redis的连接延迟大于10秒,那么主redis就不再接受外部的写请求。上述两个配置中有一个被置为0,则这个特性将被关闭。默认情况下min-slaves-to-write为0,而min-slaves-max-lag为10。

    【教你看懂redis配置 – 安全】

    我们可以要求redis客户端在向redis-server发送请求之前,先进行密码验证。当你的redis-server处于一个不太可信的网络环境中时,相信你会用上这个功能。由于redis性能非常高,所以每秒钟可以完成多达15万次的密码尝试,所以你最好设置一个足够复杂的密码,否则很容易被黑客破解。

    requirepass zhimakaimen
     

    这里我们通过requirepass将密码设置成“芝麻开门”。

    redis允许我们对redis指令进行更名,比如将一些比较危险的命令改个名字,避免被误执行。比如可以把CONFIG命令改成一个很复杂的名字,这样可以避免外部的调用,同时还可以满足内部调用的需要:

    rename-command CONFIG b840fc02d524045429941cc15f59e41cb7be6c89
    我们甚至可以禁用掉CONFIG命令,那就是把CONFIG的名字改成一个空字符串:
     
    rename-command CONFIG ""

    但需要注意的是,如果你使用AOF方式进行数据持久化,或者需要与从redis进行通信,那么更改指令的名字可能会引起一些问题。

    【教你看懂redis配置 -限制】

    我们可以设置redis同时可以与多少个客户端进行连接。默认情况下为10000个客户端。当你无法设置进程文件句柄限制时,redis会设置为当前的文件句柄限制值减去32,因为redis会为自身内部处理逻辑留一些句柄出来。

    如果达到了此限制,redis则会拒绝新的连接请求,并且向这些连接请求方发出“max number of clients reached”以作回应。

    maxclients 10000

     

    我们甚至可以设置redis可以使用的内存量。一旦到达内存使用上限,redis将会试图移除内部数据,移除规则可以通过maxmemory-policy来指定。


    如果redis无法根据移除规则来移除内存中的数据,或者我们设置了“不允许移除”,那么redis则会针对那些需要申请内存的指令返回错误信息,比如SET、LPUSH等。但是对于无内存申请的指令,仍然会正常响应,比如GET等。

    maxmemory <bytes>

    需要注意的一点是,如果你的redis是主redis(说明你的redis有从redis),那么在设置内存使用上限时,需要在系统中留出一些内存空间给同步队列缓存,只有在你设置的是“不移除”的情况下,才不用考虑这个因素。


    对于内存移除规则来说,redis提供了多达6种的移除规则。他们是:

    1.volatile-lru:使用LRU算法移除过期集合中的key
    2.allkeys-lru:使用LRU算法移除key
    3.volatile-random:在过期集合中移除随机的key
    4.allkeys-random:移除随机的key
    5.volatile-ttl:移除那些TTL值最小的key,即那些最近才过期的key。
    6.noeviction:不进行移除。针对写操作,只是返回错误信息。

    无论使用上述哪一种移除规则,如果没有合适的key可以移除的话,redis都会针对写请求返回错误信息。

    maxmemory-policy volatile-lru

    LRU算法和最小TTL算法都并非是精确的算法,而是估算值。所以你可以设置样本的大小。假如redis默认会检查三个key并选择其中LRU的那个,那么你可以改变这个key样本的数量。

    maxmemory-samples 3

    最后,我们补充一个信息,那就是到目前版本(2.8.4)为止,redis支持的写指令包括了如下这些:

    set setnx setex append
    incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
    sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
    zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
    getset mset msetnx exec sort

    【教你看懂redis配置 – 追加模式】

    默认情况下,redis会异步的将数据持久化到磁盘。这种模式在大部分应用程序中已被验证是很有效的,但是在一些问题发生时,比如断电,则这种机制可能会导致数分钟的写请求丢失。

    如博文上半部分中介绍的,追加文件(Append Only File)是一种更好的保持数据一致性的方式。即使当服务器断电时,也仅会有1秒钟的写请求丢失,当redis进程出现问题且操作系统运行正常时,甚至只会丢失一条写请求。

    我们建议大家,AOF机制和RDB机制可以同时使用,不会有任何冲突。对于如何保持数据一致性的讨论,请参见本文

    appendonly no

    我们还可以设置aof文件的名称:

    appendfilename "appendonly.aof"

    fsync()调用,用来告诉操作系统立即将缓存的指令写入磁盘。一些操作系统会“立即”进行,而另外一些操作系统则会“尽快”进行。

    redis支持三种不同的模式:

    1.no:不调用fsync()。而是让操作系统自行决定sync的时间。这种模式下,redis的性能会最快。
    2.always:在每次写请求后都调用fsync()。这种模式下,redis会相对较慢,但数据最安全。
    3.everysec:每秒钟调用一次fsync()。这是性能和安全的折衷。

    默认情况下为everysec。有关数据一致性的揭秘,可以参考本文

    appendfsync everysec

    当fsync方式设置为always或everysec时,如果后台持久化进程需要执行一个很大的磁盘IO操作,那么redis可能会在fsync()调用时卡住。目前尚未修复这个问题,这是因为即使我们在另一个新的线程中去执行fsync(),也会阻塞住同步写调用。


    为了缓解这个问题,我们可以使用下面的配置项,这样的话,当BGSAVE或BGWRITEAOF运行时,fsync()在主进程中的调用会被阻止。这意味着当另一路进程正在对AOF文件进行重构时,redis的持久化功能就失效了,就好像我们设置了“appendsync none”一样。如果你的redis有时延问题,那么请将下面的选项设置为yes。否则请保持no,因为这是保证数据完整性的最安全的选择。

    no-appendfsync-on-rewrite no

    我们允许redis自动重写aof。当aof增长到一定规模时,redis会隐式调用BGREWRITEAOF来重写log文件,以缩减文件体积。


    redis是这样工作的:redis会记录上次重写时的aof大小。假如redis自启动至今还没有进行过重写,那么启动时aof文件的大小会被作为基准值。这个基准值会和当前的aof大小进行比较。如果当前aof大小超出所设置的增长比例,则会触发重写。另外,你还需要设置一个最小大小,是为了防止在aof很小时就触发重写。

    auto-aof-rewrite-percentage 100
    auto-aof-rewrite-min-size 64mb

    如果设置auto-aof-rewrite-percentage为0,则会关闭此重写功能。


    【教你看懂redis配置 – LUA脚本】

    lua脚本的最大运行时间是需要被严格限制的,要注意单位是毫秒:

    lua-time-limit 5000

    如果此值设置为0或负数,则既不会有报错也不会有时间限制。


    【教你看懂redis配置 – 慢日志】

    redis慢日志是指一个系统进行日志查询超过了指定的时长。这个时长不包括IO操作,比如与客户端的交互、发送响应内容等,而仅包括实际执行查询命令的时间。

    针对慢日志,你可以设置两个参数,一个是执行时长,单位是微秒,另一个是慢日志的长度。当一个新的命令被写入日志时,最老的一条会从命令日志队列中被移除。

    单位是微秒,即1000000表示一秒。负数则会禁用慢日志功能,而0则表示强制记录每一个命令。

    slowlog-log-slower-than 10000

    慢日志最大长度,可以随便填写数值,没有上限,但要注意它会消耗内存。你可以使用SLOWLOG RESET来重设这个值。

    slowlog-max-len 128

    【教你看懂redis配置 – 事件通知】

    redis可以向客户端通知某些事件的发生。这个特性的具体解释可以参见本文

    【教你看懂redis配置 – 高级配置】

    有关哈希数据结构的一些配置项:

    hash-max-ziplist-entries 512
    hash-max-ziplist-value 64

    有关列表数据结构的一些配置项:

    list-max-ziplist-entries 512
    list-max-ziplist-value 64

    有关集合数据结构的配置项:

    set-max-intset-entries 512

    有关有序集合数据结构的配置项:

    zset-max-ziplist-entries 128
    zset-max-ziplist-value 64

    关于是否需要再哈希的配置项:

    activerehashing yes

    关于客户端输出缓冲的控制项:

    client-output-buffer-limit normal 0 0 0
    client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60
    client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60


    有关频率的配置项:

    hz 10

    有关重写aof的配置项:

    aof-rewrite-incremental-fsync yes

    至此,redis的入门内容就结束了,内容实在不少,但相对来说都很基础,本文没有涉及redis集群、redis工作原理、redis源码、redis相关LIB库等内容,后续会陆续奉献,大家敬请期待:)


    谢谢!

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  • Redis 面试题 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型? 3、使用 Redis 有哪些好处? 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势? 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些? 6、Redis 是单进程单线程的? 7、一个...

    Redis 面试题

    1、什么是 Redis?.

    2、Redis 的数据类型?

    3、使用 Redis 有哪些好处?

    4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势?

    5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些?

    6、Redis 是单进程单线程的?

    7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?

    8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

    9、Redis 常见性能问题和解决方案:

    10、redis 过期键的删除策略?

    11、Redis 的回收策略(淘汰策略)?

    12、为什么 edis 需要把所有数据放到内存中?

    13、Redis 的同步机制了解么?

    14、Pipeline 有什么好处,为什么要用 pipeline?

    15、是否使用过 Redis 集群,集群的原理是什么?

    16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?

    17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

    18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?

    19、Redis 如何设置密码及验证密码?

    20、说说 Redis 哈希槽的概念?

    21、Redis 集群的主从复制模型是怎样的?

    22、Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?

    23、Redis 集群之间是如何复制的?

    24、Redis 集群最大节点个数是多少?

    25、Redis 集群如何选择数据库?

    26、怎么测试 Redis 的连通性?

    27、怎么理解 Redis 事务?

    28、Redis 事务相关的命令有哪几个?

    29、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?

    30、Redis 如何做内存优化?

    31、Redis 回收进程如何工作的?

    32、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?

    33、Redis 的内存用完了会发生什么?

    34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys?List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素?

    35、MySQL 里有 2000w 数据,redis 中只存 20w 的数据,如何保证redis 中的数据都是热点数据?

    36、Redis 最适合的场景?

    37、假如 Redis 里面有 1 亿个 key,其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?

    38、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?

    39、使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?

    40、使用过 Redis 分布式锁么,它是什么回事?

    关于的知识点总结成了思维导图

     

    1、什么是 Redis?

    Redis 是完全开源免费的,遵守 BSD 协议,是一个高性能的 key-value 数据库。

    Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:

    (1)Redis 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

    (2)Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据,同时还提供 list,set,zset,hash 等数据结构的存储。

    (3)Redis 支持数据的备份,即 master-slave 模式的数据备份。

    Redis 优势

    (1)性能极高 – Redis 能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000 次/s 。

    (2)丰富的数据类型 – Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及Ordered Sets 数据类型操作。

    (3)原子 – Redis 的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过 MULTI 和 EXEC指令包起来。

    (4)丰富的特性 – Redis 还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

    Redis 与其他 key-value 存储有什么不同?

    (1)Redis 有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作,这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明,无需进行额外的抽象。

    (2)Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘,所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存,因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是,相比在磁盘上相同的复杂的数据结构,在内存中操作起来非常简单,这样 Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时,在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的,因为他们并不需要进行随机访问。

     

    2、Redis 的数据类型?

    答:Redis 支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及 zsetsorted set:有序集合)。

    我们实际项目中比较常用的是 string,hash 如果你是 Redis 中高级用户,还需要加上下面几种数据结构 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

    如果你说还玩过 Redis Module,像 BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面试官得眼睛就开始发亮了。

     

    3、使用 Redis 有哪些好处?

    (1)速度快,因为数据存在内存中,类似于 HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O1)

    (2)支持丰富数据类型,支持 string,list,set,Zset,hash 等

    (3)支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

    (4)丰富的特性:可用于缓存,消息,按 key 设置过期时间,过期后将会自动删除

     

    4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势?

    (1)Memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类

    (2)Redis 的速度比 Memcached 快很

    (3)Redis 可以持久化其数据

     

    5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些?

    (1)存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。 Redis 有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

    (2)数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。 Redis 有复杂的数据类型。

    (3)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。

     

    6、Redis 是单进程单线程的?

    答: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。

     

    7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?

    答:512M

     

    8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

    Redis提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制:

    1、RDBRedis DataBase)持久化方式:

    是指用数据集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,持久化结束后,用这个临时文件替换上次持久化的文件,达到数据恢复。

    优点:

    (1)只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。

    (2)容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。

    (3)性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis的高性能)

    (4)相对于数据集大时,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、AOFAppend-only file)持久化方式:

    是指所有的命令行记录以 redis 命令请求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

    优点:

    (1)数据安全,aof 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。

    (2)通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof工具解决数据一致性问题。

    (3)AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall))

    缺点:

    (1)AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。

    (2)数据集大的时候,比 rdb 启动效率低。

     

    9、Redis 常见性能问题和解决方案:

    (1)Master 最好不要写内存快照,如果 Master 写内存快照,save 命令调度 rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务

    (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

    (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

    (4)尽量避免在压力很大的主库上增加从

    (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。

     

    10、redis 过期键的删除策略?

    (1)定时删除:在设置键的过期时间的同时,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。

    (2)惰性删除: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。

    (3)定期删除: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。至于要删除多少过期键,以及要检查多少个数据库,则由算法决定。

     

    11、Redis 的回收策略(淘汰策略)?

    volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

    volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

    注意这里的 6 种机制,volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据,后面的 lru、ttl 以及 random 是三种不同的淘汰策略,再加上一种 no-enviction 永不回收的策略。

    使用策略规则:

    (1)如果数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率低,则使用 allkeys-lru

    (2)如果数据呈现平等分布,也就是所有的数据访问频率都相同,则使用allkeys-random

     

    12、为什么 edis 需要把所有数据放到内存中?

    答 :Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中,磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。在内存越来越便宜的今天,redis 将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

     

    13、Redis 的同步机制了解么?

    答:Redis 可以使用主从同步,从从同步。第一次同步时,主节点做一次 bgsave,并同时将后续修改操作记录到内存 buffer,待完成后将 rdb 文件全量同步到复制节点,复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。加载完成后,再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

     

    14、Pipeline 有什么好处,为什么要用 pipeline?

    答:可以将多次 IO 往返的时间缩减为一次,前提是 pipeline 执行的指令之间没有因果相关性。使用 redis-benchmark 进行压测的时候可以发现影响 redis 的 QPS峰值的一个重要因素是 pipeline 批次指令的数目。

     

    15、是否使用过 Redis 集群,集群的原理是什么?

    (1)Redis Sentinal 着眼于高可用,在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master,继续提供服务。

    (2)Redis Cluster 着眼于扩展性,在单个 redis 内存不足时,使用 Cluster 进行分片存储。

     

    16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?

    答:有 A,B,C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了,那么整个集群就会以为缺少 5501-11000 这个范围的槽而不可用。

     

    17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

    答:Redisson、Jedis、lettuce 等等,官方推荐使用 Redisson。

     

    18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?

    答:Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端,其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持;Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构,和 Jedis 相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。

    Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

     

    19、Redis 如何设置密码及验证密码?

    设置密码:config set requirepass 123456

    授权密码:auth 123456

     

    20、说说 Redis 哈希槽的概念?

    答: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。

     

    21、Redis 集群的主从复制模型是怎样的?

    答:为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用,所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有 N-1 个复制品.

     

    22、Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?

    答 :Redis 并不能保证数据的强一致性,这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

     

    23、Redis 集群之间是如何复制的?

    答:异步复制

     

    24、Redis 集群最大节点个数是多少?

    答:16384 个。

     

    25、Redis 集群如何选择数据库?

    答:Redis 集群目前无法做数据库选择,默认在 0 数据库。

     

    26、怎么测试 Redis 的连通性?

    答:使用 ping 命令。

     

    27、怎么理解 Redis 事务?

    答:

    (1)事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

    (2)事务是一个原子操作:事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行。

     

    28、Redis 事务相关的命令有哪几个?

    答:MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

     

    29、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?

    答:EXPIRE 和 PERSIST 命令。

     

    30、Redis 如何做内存优化?

    答:尽可能使用散列表(hashes),散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小,所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的 web 系统中有一个用户对象,不要为这个用户的名称,姓氏,邮箱,密码设置单独的 key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

     

    31、Redis 回收进程如何工作的?

    答:一个客户端运行了新的命令,添加了新的数据。Redi 检查内存使用情况,如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行,等等。所以我们不断地穿越内存限制的边界,通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用(例如很大的集合的交集保存到一个新的键),不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

     

    32、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?

    答:如果你使用的是 32 位的 Redis 实例,可以好好利用 Hash,list,sorted set,set等集合类型数据,因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。

     

    33、Redis 的内存用完了会发生什么?

    答:如果达到设置的上限,Redis 的写命令会返回错误信息(但是读命令还可以正常返回。)或者你可以将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制,当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。

     

    34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys?List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素?

    答:理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys,并且在实际中进行了测试,每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 个元素。换句话说,Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。

     

    35、MySQL 里有 2000w 数据,redis 中只存 20w 的数据,如何保证 redis 中的数据都是热点数据?

    答: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。

    相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略:

    volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

    volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

     

    36、Redis 最适合的场景?

    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!

     

    37、假如 Redis 里面有 1 亿个 key,其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?

    答:使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。

    对方接着追问:如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务,那使用 keys 指令会有什么问题?

    这个时候你要回答 redis 关键的一个特性:redis 的单线程的。keys 指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用 scan 指令,scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。

     

    38、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?

    答:如果大量的 key 过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,redis 可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值,使得过期时间分散一些。

     

    39、使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?

    答:一般使用 list 结构作为队列,rpush 生产消息,lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候,要适当 sleep 一会再重试。如果对方追问可不可以不用 sleep 呢?list 还有个指令叫 blpop,在没有消息的时候,它会阻塞住直到消息到来。如果对方追问能不能生产一次消费多次呢?使用 pub/sub 主题订阅者模式,可以实现1:N 的消息队列。

    如果对方追问 pub/sub 有什么缺点?

    在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如 RabbitMQ等。

    如果对方追问 redis 如何实现延时队列?

    我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话,怎么问的这么详细。但是你很克制,然后神态自若的回答道:使用 sortedset,拿时间戳作为score,消息内容作为 key 调用 zadd 来生产消息,消费者用 zrangebyscore 指令获取 N 秒之前的数据轮询进行处理。到这里,面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指,在椅子背后。

     

    40、使用过 Redis 分布式锁么,它是什么回事?

    先拿 setnx 来争抢锁,抢到之后,再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

    这时候对方会告诉你说你回答得不错,然后接着问如果在 setnx 之后执行 expire之前进程意外 crash 或者要重启维护了,那会怎么样?这时候你要给予惊讶的反馈:唉,是喔,这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋,故作思考片刻,好像接下来的结果是你主动思考出来的,然后回答:我记得 set 指令有非常复杂的参数,这个应该是可以同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的!对方这时会显露笑容,心里开始默念:摁,这小子还不错。

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    最后

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