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Redis

ventixyJanuary 10, 2025About 16 min

Redis缓存基础

Redis之所以能够实现高性能，主要得益于其单线程模型、内存操作、IO多路复用机制

  • 单线程：由于所有命令都在同一个线程中顺序执行，因此不需要复杂的锁机制来保护共享资源，避免了多线程环境下的竞态条件和死锁问题。减少上下文切换开销。

  • 基于内存操作：RAM访问时间远低于磁盘I/O。

  • 非阻塞IO多路复用：Redis采用了基于epoll的事件驱动架构，可以在不阻塞主线程的情况下同时监听多个客户端连接的状态变化。通过异步读取和写入网络套接字，Redis可以最大限度地利用可用带宽，而不必等待每一个单独的操作完成。

常用数据类型

Redis常见数据类型：字符串，哈希，列表，集合，有序集合

String

String（字符串）不仅可以存储字符串, 还可以存储整数或浮点数。适用于缓存热点数据，实现各种计数器功能（如网站访问统计、点赞次数等）

# 设置指定键的值，并可选地设置过期时间（秒或毫秒） |  获取指定键的值
SET mykey "Hello" EX 10 NX
GET mykey

# 将键所存储的数值加一/减一。如果键不存在，则认为它的值是 0
INCR counter
DECR counter
# 将键所存储的数值加上/减去指定增量。同样，若键不存在则视为 0
INCRBY score 5
DECRBY score 2

  • 底层实现: SDS (Simple Dynamic String) Redis 使用自己实现的简单动态字符串结构来表示 String 类型的数据。

  • 对于较短的字符串（小于等于39个字节），Redis 采用 embstr 编码, 对于较长的字符串，则使用普通的 raw 编码。

String 实际上可以容纳任意二进制数据，可达 512MB。

在 Redis 中，TYPE 和 OBJECT ENCODING 提供了关于键的不同层次的信息:

  • TYPE 查询这个键代表的是什么类型的数据结构（如字符串、列表、集合等）
  • OBJECT ENCODING 展示 Redis 内部是如何实际存储这些数据结构的（使用哪种编码方式）
HSET user:1000 name "Alice"

# 查询该键的类型
TYPE user:1000                       # hash

# 查询 user:1000 的底层编码方式
OBJECT ENCODING user:1000            # listpack

底层数据结构

Redis内部使用了多种底层数据结构: 哈希表, 双向链表, 整数集合, 压缩列表, 跳表

跳表

跳跃表（Skiplist）: 作为 Redis ZSet 的主要底层实现之一，确保成员按照分数排序。

  • 通过多层索引加速查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为 O(log N)。
  • 新节点插入时，随机决定其层级，确保跳跃表高度合理。
  • 每个节点不仅存储实际的数据项（成员及其分数），还维护指向同一层下一个节点及下一层相同位置节点的指针。

应用场景：非常适合处理有序集合中的各种操作，如排行榜、优先级队列等。

为什么选择跳表？==> 相对于红黑树实现更为简单，多线程环境中并发更友好 (内存效率更高？)

压缩列表通过紧凑存储减少内存开销，适用于小集合；跳表则通过多层索引加速查找、插入和删除操作，适用于需要高效排序和随机访问的大规模有序数据集。

持久化策略

  • Redis 的持久化机制有哪些？
    • 常见的持久化机制包括：
      • RDB：定期将内存中的数据快照保存到磁盘。
      • AOF：记录服务器执行的所有写操作命令，以便恢复数据。
  • Redis 在生成 RDB 文件时如何处理请求？
    • 生成RDB文件时，Redis会创建一个子进程来执行快照操作，父进程继续处理请求，子进程完成后将快照文件写入磁盘。

击穿/穿透/雪崩

  • Redis 中的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是什么？
    • 缓存击穿：某个热点Key突然大量请求，导致缓存失效，所有请求直接打到数据库。
    • 缓存穿透：查询一个不存在的Key，导致每次查询都直接打到数据库。
    • 缓存雪崩：大量缓存在同一时间失效，导致所有请求直接打到数据库。
  • Redis 中如何保证缓存与数据库的数据一致性？
    • 常见的方法包括：
      • 双写：同时写入缓存和数据库。
      • 失效时间：为缓存设置合理的失效时间。
      • 缓存更新策略：使用更新或删除策略保持缓存和数据库一致。

大Key和热点Key

  • Redis 中的 Big Key 问题是什么？如何解决？
    • Big Key问题：大Key占用大量内存，影响Redis性能。
    • 解决方法：
      • 分片：将大Key拆分成多个小Key。
      • 使用更合适的数据结构：例如使用Ziplist或Hash。
  • 如何解决 Redis 中的热点 key 问题？
    • 热点Key问题：某些Key被频繁访问，导致性能瓶颈。
    • 解决方法：
      • 数据分片：将热点Key分散到多个节点。
      • 缓存层：在应用层或CDN层缓存热点Key。
      • 布隆过滤器：减少不必要的查询。

内存淘汰策略

  • Redis 中有哪些内存淘汰策略？
    • 常见的内存淘汰策略包括：
      • noeviction：不淘汰数据，达到最大内存限制时返回错误。
      • allkeys-lru：使用LRU算法淘汰任意键。
      • volatile-lru：使用LRU算法淘汰设置了过期时间的键。
      • allkeys-random：随机淘汰任意键。
      • volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的键。
      • volatile-ttl：优先淘汰TTL值最小的键。
  • Redis 中的内存碎片化是什么？如何进行优化？
    • 内存碎片化：由于频繁的内存分配和释放，导致内存空间分散。
    • 优化方法：
      • 重启Redis：定期重启Redis实例，回收内存。
      • 调整内存分配策略：使用更合理的内存分配策略。
      • 使用内存碎片整理工具：使用第三方工具进行内存碎片整理。

分布式锁

  • Redis 中如何实现分布式锁？

    • 可以使用Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁。
    • 示例：
      if (redis.setnx("lock", "value")) {
    // 获取锁成功，执行业务逻辑
    try {
        // 业务逻辑
    } finally {
        // 释放锁
        redis.del("lock");
    }
} else {
    // 获取锁失败
}

  • 分布式锁在未完成逻辑前过期怎么办？

    • 可以在设置锁时设置一个合理的超时时间，并在释放锁时进行双重检查。
    • 示例：
      long expireTime = System.currentTimeMillis() + 30000; // 30秒超时
if (redis.setnx("lock", String.valueOf(expireTime))) {
    // 获取锁成功
} else {
    String existingExpireTime = redis.get("lock");
    if (existingExpireTime != null && Long.parseLong(existingExpireTime) < System.currentTimeMillis()) {
        // 锁已过期，尝试重新获取锁
        String currentExpireTime = redis.getSet("lock", String.valueOf(expireTime));
        if (currentExpireTime.equals(existingExpireTime)) {
            // 成功获取锁
        } else {
            // 获取锁失败
        }
    } else {
        // 获取锁失败
    }
}

  • Redis 的 Red Lock 是什么？你了解吗？

    • Red Lock是一种改进的分布式锁算法，通过多个Redis实例来提高锁的可靠性和可用性。
    • 示例：
      RedissonClient redisson = Redisson.create();
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
lock.lock();
try {
    // 业务逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

  • Redis 实现分布式锁时可能遇到的问题有哪些？

    • 常见问题包括：
      • 锁过期：锁在业务逻辑未完成前过期。
      • 死锁：多个节点竞争锁导致死锁。
      • 网络分区：网络问题导致锁无法正常释放。

  • 说说 Redisson 分布式锁的原理？

    • Redisson分布式锁：基于Redis实现的分布式锁，提供了丰富的功能和更高的可靠性。
    • 原理：
      • 可重入锁：支持可重入，多次获取锁不会阻塞。
      • 公平锁：支持公平锁，按请求顺序获取锁。
      • 锁过期保护：通过WatchDog机制自动续期，防止锁过期。
    • 使用示例：
      RedissonClient redisson = Redisson.create();
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
lock.lock();
try {
    // 业务逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

性能及应用场景

  • Redis 通常应用于哪些场景？
    • 常见的应用场景包括：
      • 缓存：作为高速缓存层，提高数据访问速度。
      • 消息队列：实现消息传递和任务队列。
      • 会话存储：存储用户会话信息。
      • 计数器：统计网站访问量、用户行为等。
      • 排行榜：实现实时排行榜功能。
      • 地理位置：存储和查询地理位置信息。

快/源码设计

  • Redis 为什么这么快？

    • Redis之所以快，主要有以下几个原因：
      • 内存存储：数据存储在内存中，访问速度快。
      • 单线程模型：避免了多线程间的上下文切换开销。
      • 高效的内存管理：使用自定义的数据结构和内存分配算法。
      • 网络通信优化：使用多路复用IO模型，处理大量并发连接。

  • Redis 源码中有哪些巧妙的设计，举几个典型的例子？

    • 内存管理：使用自定义的内存分配器，减少内存碎片。
    • 多路复用IO：使用epoll/kqueue等高性能IO多路复用技术。
    • 事件驱动：使用事件驱动模型，处理大量并发连接。
    • 数据结构优化：使用Ziplist、Quicklist等优化数据结构，减少内存占用。

性能优化

  • Redis 性能瓶颈时如何处理？
    • 常见的性能优化方法包括：
      • 增加内存：扩大Redis实例的内存容量。
      • 优化数据结构：选择合适的数据结构，减少内存占用。
      • 使用Pipeline：减少网络往返次数，提高性能。
      • 分片：将数据分散到多个Redis实例。
      • 监控和调优：使用监控工具定期检查性能，进行调优。

多线程和虚拟内存

  • 为什么 Redis 设计为单线程？6.0 版本为何引入多线程？

    • 单线程设计：避免多线程间的上下文切换开销，提高性能。
    • 6.0版本引入多线程：为了处理IO密集型任务，如网络IO和文件IO，提高整体性能。

  • Redis 的虚拟内存（VM）机制是什么？

    • 虚拟内存机制：允许Redis将部分数据换出到磁盘，减少内存占用。
    • 工作原理：Redis将不常用的数据换出到磁盘，当需要访问时再换入内存。

高级功能和架构

主从复制

  • Redis 主从复制的实现原理是什么？
    • 主从复制通过主节点将数据同步到从节点。主节点将写操作记录到replication buffer中，从节点定期请求同步数据，主节点将数据发送给从节点。
  • Redis 主从复制的常见拓扑结构有哪些？
    • 常见的拓扑结构包括：
      • 单主单从：一个主节点和一个从节点。
      • 单主多从：一个主节点和多个从节点。
      • 级联复制：从节点再作为其他从节点的主节点。

集群和哨兵机制

  • Redis 集群的实现原理是什么？

    • Redis集群通过分片（sharding）技术将数据分布到多个节点上。每个节点负责一部分数据，通过哈希槽（hash slot）来确定数据的归属。

  • Redis 集群会出现脑裂问题吗？

    • Redis集群通过哨兵机制和多数派选举来避免脑裂问题。只有超过半数的节点同意，才能进行主从切换。

  • 在 Redis 集群中，如何根据键定位到对应的节点？

    • 通过哈希槽（hash slot）来定位键。每个键通过CRC16算法计算哈希值，然后取模得到哈希槽编号，根据哈希槽编号找到对应的节点。

  • Redis 的哨兵机制是什么？

    • 哨兵机制用于监控和管理Redis集群的高可用性。哨兵节点会定期检查主节点的健康状况，如果主节点宕机，哨兵会自动进行主从切换。

Redis事务

  • Redis 支持事务吗？如何实现？
    • Redis支持事务，通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH命令来实现事务。
    • MULTI：开始事务。
    • EXEC：执行事务。
    • DISCARD：取消事务。
    • WATCH：监视键的变化，如果在事务执行前键被修改，事务将被取消。

Lua脚本

  • Redis 的 Lua 脚本功能是什么？如何使用？
    • Redis支持使用Lua脚本执行复杂的操作。通过EVAL命令执行Lua脚本，可以实现原子操作。
    • 示例：
      EVAL "return redis.call('INCR', KEYS[1])" 1 counter

Pipeline管道

  • Redis 的 Pipeline 功能是什么？
    • Pipeline功能允许客户端一次性发送多个命令，减少网络往返次数，提高性能。
    • 示例：
      redis.pipelined(jedis -> {
    jedis.set("key1", "value1");
    jedis.set("key2", "value2");
});

Redis客户端

  • 你在项目中使用的 Redis 客户端是什么？
    • 常见的Redis客户端包括Jedis、Lettuce、Redisson等。
    • Jedis：Java客户端，轻量级，使用广泛。
    • Lettuce：Java客户端，支持Netty，性能较好。
    • Redisson：Java客户端，提供了丰富的高级功能，如分布式锁。
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