redis常用解答

一. 介绍

介绍:Redis 是一个开源的基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API的非关系型数据库。

二.数据类型

  1. String字符串
  2. Hash(哈希)
  3. List(列表)
  4. Set(集合)
  5. sorted set(有序集合)

三.常见问题

1. 问:什么是Redis持久化?Redis有哪几种持久化方式?优缺点是什么?

     答: 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 提供了两种持久化方式:RDB(默认) 和AOF。

  • RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。也是默认的持久化方式,这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。
  • 提供了三种触发机制:save、bgsave、自动化。
    1. 执行save命令期间,Redis不能处理其他命令,直到RDB过程完成为止。执行完成时候如果存在老的RDB文件,就把新的替代掉旧的。我们的客户端可能都是几万或者是几十万,这种方式显然不可取。
    2. 执行bgsave命令时,Redis会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。
    3. 自动触发是由我们的配置文件来完成的。比如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时,自动触发bgsave。

①、优势

(1)RDB文件紧凑,全量备份,非常适合用于进行备份和灾难恢复。

(2)生成RDB文件的时候,redis主进程会fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘IO操作。

(3)RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

②、劣势

RDB快照是一次全量备份,存储的是内存数据的二进制序列化形式,存储上非常紧凑。当进行快照持久化时,会开启一个子进程专门负责快照持久化,子进程会拥有父进程的内存数据,父进程修改内存子进程不会反应出来,所以在快照持久化期间修改的数据不会被保存,可能丢失数据。

  • 全量备份总是耗时的,有时候我们提供一种更加高效的方式AOF,工作机制很简单,redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。通俗的理解就是日志记录。
  • 提供了三种触发机制:save、bgsave、自动化。
  1. always(每次修改同步):同步持久化 每次发生数据变更会被立即记录到磁盘 性能较差但数据完整性比较好
  2. everysec(每秒同步):异步操作,每秒记录 如果一秒内宕机,有数据丢失
  3. 不同no:从不同步

①、优点

(1)AOF可以更好的保护数据不丢失,一般AOF会每隔1秒,通过一个后台线程执行一次fsync操作,最多丢失1秒钟的数据。

(2)AOF日志文件没有任何磁盘寻址的开销,写入性能非常高,文件不容易破损。

(3)AOF日志文件即使过大的时候,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写。

(4)AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录,这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。

②、缺点

(1)对于同一份数据来说,AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大

(2)AOF开启后,支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低,因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件,当然,每秒一次fsync,性能也还是很高的

比较

1、aof文件比rdb更新频率高,优先使用aof还原数据。

2、aof比rdb更安全也更大

3、rdb性能比aof好

4、如果两个都配了优先加载AOF

建议

同时使用,RDB文件只用作后备用途,建议只在Slave上持久化RDB文件,而且只要15分钟备份一次就够了,只保留save 900 1这条规则。

2. 问:Redis 有哪些架构模式?讲讲各自的特点

答:单机版、主从复制、哨兵、集群(proxy 型)、集群(直连型)

 单机版

特点:简单

问题:

1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。

主从复制

Redis 的复制(replication)功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品,其中被复制的服务器为主服务器(master),而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器(slave)。 只要主从服务器之间的网络连接正常,主从服务器两者会具有相同的数据,主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器,从而一直保证主从服务器的数据相同。

特点:

1、master/slave 角色

2、master/slave 数据相同

3、降低 master 读压力在转交从库

问题:

无法保证高可用

没有解决 master 写的压力

哨兵

Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器,并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性:

监控(Monitoring):    Sentinel  会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。

提醒(Notification): 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时, Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。

自动故障迁移(Automatic failover): 当一个主服务器不能正常工作时, Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。

特点:

1、保证高可用

2、监控各个节点

3、自动故障迁移

缺点:主从模式,切换需要时间丢数据

没有解决 master 写的压力

集群(proxy 型):

Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速/轻量级代理服务器; Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序,支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。

特点:1、多种 hash 算法:MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins 

2、支持失败节点自动删除

3、后端 Sharding 分片逻辑对业务透明,业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致

缺点:增加了新的 proxy,需要维护其高可用。

failover 逻辑需要自己实现,其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差,进行扩缩容都需要手动干预

集群(直连型):

从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群,Redis-Cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。

特点:

1、无中心架构(不存在哪个节点影响性能瓶颈),少了 proxy 层。

2、数据按照 slot 存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布。

3、可扩展性,可线性扩展到 1000 个节点,节点可动态添加或删除。

4、高可用性,部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本

5、实现故障自动 failover,节点之间通过 gossip 协议交换状态信息,用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。

缺点:

1、资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况。

2、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性

3. 问:使用过Redis分布式锁么,它是怎么实现的?

答: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。

4. 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?

答:set指令有非常复杂的参数,可以同时把setnx和expire合成一条指令来用!

5. 问:使用过Redis做异步队列么,你是怎么用的?有什么缺点?

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。

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。

6. 问:能不能生产一次消费多次呢?

答:使用pub/sub主题订阅者模式,可以实现1:N的消息队列。

7. 问:什么是缓存穿透?如何避免?什么是缓存雪崩?何如避免?

答:缓存穿透

一般的缓存系统,都是按照key去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB)。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免?

1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。

2:对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中,查询时通过该bitmap过滤。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免?

1:在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。

2:做二级缓存,A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期

3:不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

8. 问:redis的过期策略以及内存淘汰机制是什么?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(回收策略)。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

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略?

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放,但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下,CPU要将时间应用在处理请求,而不是删除key,因此没有采用这一策略.

定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

定期删除,redis默认每个100ms检查,是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是,redis不是每个100ms将所有的key检查一次,而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查,redis岂不是卡死)。因此,如果只采用定期删除策略,会导致很多key到时间没有删除。

于是,惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。 采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么? 不是的,如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key,也就是说惰性删除也没生效。这样,redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。

9. 问:redis常见性能问题和解决方案

答:1).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,所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。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,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).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。

4). Redis主从复制的性能问题,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

10. 问:redis中的事务

答:1). 在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行,事务执行期间,Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务,从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。    

2). 和关系型数据库中的事务相比,在Redis事务中如果有某一条命令执行失败,其后的命令仍然会被继续执行。     

3). 我们可以通过MULTI命令开启一个事务,有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为"BEGIN TRANSACTION"语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作,最后我们可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作。这两    个Redis命令可被视为等同于关系型数据库中的COMMIT/ROLLBACK语句。     

4). 在事务开启之前,如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开,其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后,那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。     

5). 当使用Append-Only模式时,Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃,如电源故障导致的宕机,那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘,而另外一部分数据却已经丢失。   Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测,一旦发现类似问题,就会立即退出并给出相应的错误提示。此时,我们就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具,该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误,并将已经写入的部分         数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了。

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaommvik/p/14760810.html