面试:Redis

目录

一、缓存穿透

1、解决方案一:

2、解决方案二:

二、缓存击穿

1、解决方案一:

2、解决方案二:

三、缓存雪崩

1、解决方案一:

2、解决方案二:

3、解决方案三:

4、解决方案四:

四、双写一致

1、解决方案一:(强一致)

2、解决方案二:(强一致)

3、解决方案三:(允许短暂的不一致)

4、面试模拟

五、Redis的持久化

1、RDB

(1)介绍:

(2)执行原理:

2、AOF

(1)介绍:

(2)缺点:

3、两者对比

4、面试模拟

六、Redis的过期策略

1、惰性删除

(1)介绍:

(2)优点:

(3)缺点:

2、定期删除

(1)介绍:

(2)两种模式:

(3)优点:

(4)缺点:

七、Redis的数据淘汰策略

1、Redis支持8种不同策略来选择要删除的key:

2、数据淘汰策略-使用建议

3、面试可能会问到的问题

八、Redis的分布式锁

1、介绍

2、redisson-执行流程(每隔一段时间给锁续期)

3、redisson-可重入

4、主从一致性

5、面试模拟:

九、Redis的集群方案

1、主从复制(解决高并发)

(1)主从同步原理

(2)增量同步(slave重启或后期数据变化)

2、哨兵(解决高可用)

(1)服务状态监控

(2)哨兵选主规则

(3)脑裂

3、分片集群结构(海量数据存储问题、高并发写的问题)

(1)数据读写

4、面试模拟:(主从复制、哨兵模式、分片集群结构)


一、缓存穿透

查询一个不存在的数据,mysql查询不到数据也不会直接写入缓存,就会导致每次请求都查数据库,会导致数据库宕机。

1、解决方案一:

缓存空数据,查询返回的数据为空,仍把这个空结果进行缓存

优点:

实现简单

缺点:

消耗内存,可能会发生不一致的问题

2、解决方案二:

布隆过滤器 

优点:

占用内存小,没有多余的key。

缺点:

实现复杂,存在误判。


二、缓存击穿

给某一个key设置了过期时间,当key过期的时候,恰好这时间点对这个key有大量的并发请求过来,这些并发的请求可能会瞬间把DB压垮。

1、解决方案一:

互斥锁

优点:

强一致

缺点:

性能差

2、解决方案二:

逻辑过期


三、缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。

1、解决方案一:

给不同的Key的TTL添加随机值

2、解决方案二:

利用Redis集群提高服务的可用性(哨兵模式、集群模式)

3、解决方案三:

给缓存业务添加降级限流策略(ngxin或spring cloud gateway)

4、解决方案四:

给业务添加多级缓存(Guava或Caffeine)


四、双写一致

双写一致性:当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据,缓存和数据库的数据要保持一致

读操作:缓存命中,直接返回;缓存未命中查询数据库,写入缓存,设定超时时间

写操作:延迟双删

问题一:先删除缓存,还是先修改数据库        

先删除缓存和先删除数据库都可能出现脏读

问题二:为什么要删除两次缓存?

降低脏数据的出现

问题三:为什么要延时删除?

因为数据库一般是主从一致的,要等待主节点将数据发往从节点。但是延时的时间不好控制,也会有脏数据的风险。

1、解决方案一:(强一致)

加分布式锁可以杜绝脏数据的出现,但是性能较差

2、解决方案二:(强一致)

加上读写锁;

3、解决方案三:(允许短暂的不一致)

异步通知保证数据的最终一致性;

4、面试模拟


五、Redis的持久化

1、RDB

(1)介绍:

RDB全称Redis Database Backup file (Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据.

·主动创建备份,推荐使用bgsave

· Redis内部有触发RDB的机制,可以在redis.conf文件中找到,格式如下:

(2)执行原理:

bgsave开始时会fork主进程得到子进程子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入RDB文件。使用页表进行虚拟内存和物理内存的映射

fork采用的是copy-on-write技术:

  • 当主进程执行读操作时,访问共享内存;
  • 当主进程执行写操作时,则会拷贝一份数据,执行写操作。

2、AOF

(1)介绍:
  • AOF默认是关闭的,需要修改redis.conf配置文件来开启AOF:

  • AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配:

  • 差别:

(2)缺点:
  • 因为是记录命令,AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作,但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令,可以让AOF文件执行重写功能,用最少的命令达到相同效果。

  • Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置:

3、两者对比

4、面试模拟


六、Redis的过期策略

Redis对数据设置数据的有效时间,数据过期以后,就需要将数据从内存中删除掉。可以按照不同的规则进行删除,这种删除规则就被称之为数据的删除策略(数据过期策略)。

1、惰性删除

(1)介绍:

设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key

(2)优点:

对CPU友好,只会在使用该key时才会进行过期检查,对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查

(3)缺点:

对内存不友好,如果一个key已经过期,但是一直没有使用,那么该key就会一直存在内存中,内存永远不会释放

2、定期删除

(1)介绍:

每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key(从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查,并删除其中的过期key)。

(2)两种模式:
  • SLOW模式是定时任务,执行频率默认为10hz,每次不超过25ms,以通过修改配置文件redis.conf的hz选项来调整这个次数
  • FAST模式执行频率不固定,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms
(3)优点:

可以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的影响。另外定期删除,也能有效释放过期键占用的内存。

(4)缺点:

难以确定删除操作执行的时长和频率。


七、Redis的数据淘汰策略

当Redis中的内存不够用时,此时在向Redis中添加新的key,那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉,这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。

1、Redis支持8种不同策略来选择要删除的key:

  • noeviction:不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据,默认就是这种策略
  • volatile-ttl:对设置了TTL的key,比较key的剩余TTL值,TTL越小越先被淘汰
  • allkeys-random:对全体key,随机进行淘汰。
  • volatile-random:对设置了TTL的key,随机进行淘汰。
  • allkeys-lru:对全体key,基于LRU算法进行淘汰
  • allkeys-Iru: 对全体key,基于LRU算法进行淘汰
  • volatile-Iru:对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰
  • allkeys-lfu:对全体key,基于LFU算法进行淘汰
  • volatile-lfu:对设置了TTL的key,基于LFU算法进行淘汰

2、数据淘汰策略-使用建议

  1. 优先使用alkeys-lru策略。充分利用LRU算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分,建议使用
  2. 如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显冷热数据区分,建议使用allkeys-random,随机选择淘汰。
  3. 如果业务中有置顶的需求,可以使用volatile-lru策略,同时置顶数据不设置过期时间,这些数据就一直不被删除,会淘汰其他设置过期时间的数据。
  4. 如果业务中有短时高频访问的数据,可以使用allkeys-lfu或volatile-lfu策略。

3、面试可能会问到的问题

1.数据库有1000万数据,Redis只能缓存20w数据,如何保证Redis中的数据都是热点数据?

使用allkeys-lru(挑选最近最少使用的数据淘汰)淘汰策略,留下来的都是经常访问的热点数据

2. Redis的内存用完了会发生什么?

主要看数据淘汰策略是什么?如果是默认的配置( noeviction ),会直接报错。

3、数据库有1000万数据,我不用Redis,如何缓存100w热点数据?(美团真题)

  1. 定义缓存数据结构:首先,你需要定义一个数据结构来存储缓存数据。这个数据结构可以是一个哈希表,其中键是数据的唯一标识符,值是数据本身。除了哈希表,你还可以使用其他数据结构,比如LRU(最近最少使用)缓存

  2. 确定热点数据:通过对数据库进行分析或者根据应用程序的访问模式,确定哪些数据是热点数据,即经常被访问的数据。

  3. 缓存策略:选择合适的缓存策略来缓存热点数据。常见的缓存策略包括:

    • 基于时间的过期策略TTL:设置缓存数据的过期时间,当缓存数据过期时,需要重新从数据库中加载。
    • 基于请求频率的淘汰策略LFU:根据数据的访问频率来淘汰不常用的数据,保留常用的数据。

八、Redis的分布式锁

1、介绍

Redis实现分布式锁主要利用Redis的setnx命令。setnx是SET if not exists(如果不存在,则SET)的简写。

2、redisson-执行流程(每隔一段时间给锁续期)

3、redisson-可重入

可重入就是说某个线程已经获得某个锁,可以再次获取锁而不会出现死锁.

4、主从一致性

RedLock(红锁):不能只在一个redis实例上创建锁,应该是在多个redis实例上创建锁(n/ 2+1),避免在一个redis实例上加锁。

5、面试模拟:


九、Redis的集群方案

1、主从复制(解决高并发)

单节点Redis的并发能力是有上限的,要进一步提高Redis的并发能力,就需要搭建主从集群,实现读写分离。

(1)主从同步原理
  • Replication ld:

        简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid,slave则会继承master节点的replid

  • offset:

        偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset.如果slave的offset小于master的offset,说明slave数据落后于master,需要更新。

  • 全量同步:
(2)增量同步(slave重启或后期数据变化)

2、哨兵(解决高可用)

Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。

  • 监控: Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作.
  • 自动故障恢复:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主.
  • 通知: Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端.

(1)服务状态监控

Sentinel基于心跳机制监测服务状态,每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令;

  • 主观下线:如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线。
  • 客观下线:若超过指定数量(quorum)的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。
(2)哨兵选主规则
  1. 首先判断主与从节点断开时间长短,如超过指定值就排该从节点
  2. 然后判断从节点的slave-priority值,越小优先级越高
  3. 如果slave-prority一样,则判断slave节点的offset值,越大优先级越高
  4. 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高。
(3)脑裂

由于网络原因产生了两个主节点

解决方式:设置redis的配置参数

3、分片集群结构(海量数据存储问题、高并发写的问题)

使用分片集群可以解决上述问题,分片集群特征:

  1. 集群中有多个master,每个master保存不同数据
  2. 每个master都可以有多个slave节点
  3. master之间通过ping监测彼此健康状态
  4. 客户端请求可以访问集群任意节点,最终都会被转发到正确节点
(1)数据读写

4、面试模拟:(主从复制、哨兵模式、分片集群结构)

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