【Java面试】redis

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Redis 介绍
- Reids常用5种数据类型
- 一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
- Redis 有哪些适合的场景？
- Redis的并发竞争问题如何解决?
- 什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？
- Redis 中设置过期时间主要通过以下四种方式
- Reids三种不同删除策略
Redis 集群
- Redis 集群的主从复制模型是怎样的？
- Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？
- Redis 集群之间是如何复制的？
- Redis 集群最大节点个数是多少？
- Redis 集群如何选择数据库？
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Redis 介绍

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。

Redis是单线程
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

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。

Reids常用5种数据类型

string，list，set，sorted set，hash

一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

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（sessioncache），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（SortedSet）也使得我们在执行这些操作的时候变得非常简单，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 WITHSCORESAgora 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！

Redis的并发竞争问题如何解决?

单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。
Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，利用setnx实现锁。

什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？

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

Redis 中设置过期时间主要通过以下四种方式

expire key seconds：设置 key 在 n 秒后过期；

pexpire key milliseconds：设置 key 在 n 毫秒后过期；

expireat key timestamp：设置 key 在某个时间戳（精确到秒）之后过期；

pexpireat key millisecondsTimestamp：设置 key 在某个时间戳（精确到毫秒）之后过期；

Reids三种不同删除策略

定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时任务，当键达到过期时间时，立即执行对键的删除操作

优点：对内存友好，定时删除策略可以保证过期键会尽可能快地被删除，并释放过期键所占用的内存
缺点：对cpu时间不友好，在过期键比较多时，删除任务会占用很大一部分cpu时间，在内存不紧张但cpu时间紧张的情况下，将cpu时间用在删除和当前任务无关的过期键上，影响服务器的响应时间和吞吐量

惰性删除：放任键过期不管，但在每次从键空间获取键时，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

由于定时删除会占用太多cpu时间，影响服务器的响应时间和吞吐量以及惰性删除浪费太多内存，有内存泄露的危险，所以出现一种整合和折中这两种策略的定期删除策略。
定期删除策略每隔一段时间执行一次删除过期键操作，并通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。
定时删除策略有效地减少了因为过期键带来的内存浪费。

定期删除：每隔一点时间，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。

优点：对cpu时间友好，在每次从键空间获取键时进行过期键检查并是否删除，删除目标也仅限当前处理的键，这个策略不会在其他无关的删除任务上花费任何cpu时间。
缺点：对内存不友好，过期键过期也可能不会被删除，导致所占的内存也不会释放。甚至可能会出现内存泄露的现象，当存在很多过期键，而这些过期键又没有被访问到，这会可能导致它们会一直保存在内存中，造成内存泄露。