Redis知識點

1.什麼是redis?

Redis 是一個基於內存的高性能key-value數據庫。

2.Reids的特色

Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫通通加載在內存當中進行操做，按期經過異步操做把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。

由於是純內存操做，Redis的性能很是出色，每秒能夠處理超過 10萬次讀寫操做，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之處不只僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，所以Redis能夠用來實現不少有用的功能。

比方說用他的List來作FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set能夠作高性能的tag系統等等。另外Redis也能夠對存入的Key-Value設置expire時間，所以也能夠被看成一 個功能增強版的memcached來用。

Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用做海量數據的高性能讀寫，所以Redis適合的場景主要侷限在較小數據量的高性能操做和運算上。

3.使用redis有哪些好處？

1. 速度快，由於數據存在內存中，相似於HashMap，HashMap的優點就是查找和操做的時間複雜度都是O(1)
2. 支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash
3. 支持事務，操做都是原子性，所謂的原子性就是對數據的更改要麼所有執行，要麼所有不執行
4. 豐富的特性：可用於緩存，消息，按key設置過時時間，過時後將會自動刪除

4.redis相比memcached有哪些優點？

1. memcached全部的值均是簡單的字符串，redis做爲其替代者，支持更爲豐富的數據類型
2. redis的速度比memcached快不少
3. redis能夠持久化其數據

5.Memcache與Redis的區別都有哪些？

1. 存儲方式 Memecache把數據所有存在內存之中，斷電後會掛掉，數據不能超過內存大小。 Redis有部份存在硬盤上，這樣能保證數據的持久性。
2. 數據支持類型 Memcache對數據類型支持相對簡單。 Redis有複雜的數據類型。
3. 使用底層模型不一樣 它們之間底層實現方式 以及與客戶端之間通訊的應用協議不同。 Redis直接本身構建了VM 機制 ，由於通常的系統調用系統函數的話，會浪費必定的時間去移動和請求。

6.redis常見性能問題和解決方案：

1. Master寫內存快照，save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工做，當快照比較大時對性能影響是很是大的，會間斷性暫停服務，因此Master最好不要寫內存快照。
2. Master AOF持久化，若是不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，可是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啓的恢復速度。Master最好不要作任何持久化工做，包括內存快照和AOF日誌文件，特別是不要啓用內存快照作持久化,若是數據比較關鍵，某個Slave開啓AOF備份數據，策略爲每秒同步一次。
3. Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和內存資源，致使服務load太高，出現短暫服務暫停現象。
4. Redis主從複製的性能問題，爲了主從複製的速度和鏈接的穩定性，Slave和Master最好在同一個局域網內

7. mySQL裏有2000w數據，redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據

redis 提供 6種數據淘汰策略：

1. volatile-lru：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
2. volatile-ttl：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過時的數據淘汰
3. volatile-random：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
4. allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
5. allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
6. no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據

8.請用Redis和任意語言實現一段惡意登陸保護的代碼，限制1小時內每用戶Id最多隻能登陸5次。具體登陸函數或功能用空函數便可，不用詳細寫出。

用列表實現:列表中每一個元素表明登錄時間,只要最後的第5次登錄時間和如今時間差不超過1小時就禁止登錄.用Python寫的代碼以下：

#!/usr/bin/env python3

import redis

import sys

import time

r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)

try:

id = sys.argv[1]

except:

print(‘input argument error’)

sys.exit(0)

if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:

print(「you are forbidden logining」)

else:

print(‘you are allowed to login’)

r.lpush(id, time.time())

# login_func()

9.爲何redis須要把全部數據放到內存中?

Redis爲了達到最快的讀寫速度將數據都讀到內存中，並經過異步的方式將數據寫入磁盤。因此redis具備快速和數據持久化的特徵。若是不將數據放在內存中，磁盤I/O速度爲嚴重影響redis的性能。在內存愈來愈便宜的今天，redis將會愈來愈受歡迎。

若是設置了最大使用的內存，則數據已有記錄數達到內存限值後不能繼續插入新值。

10.Redis是單進程單線程的

redis利用隊列技術將併發訪問變爲串行訪問，消除了傳統數據庫串行控制的開銷

11.redis的併發競爭問題如何解決?

Redis爲單進程單線程模式，採用隊列模式將併發訪問變爲串行訪問。Redis自己沒有鎖的概念，Redis對於多個客戶端鏈接並不存在競爭，可是在Jedis客戶端對Redis進行併發訪問時會發生鏈接超時、數據轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉鏈接等問題，這些問題均是因爲客戶端鏈接混亂形成。

對此有2種解決方法：

1.客戶端角度，爲保證每一個客戶端間正常有序與Redis進行通訊，對鏈接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操做採用內部鎖synchronized。

2.服務器角度，利用setnx實現鎖。

注：對於第一種，須要應用程序本身處理資源的同步，可使用的方法比較通俗，可使用synchronized也可使用lock；第二種須要用到Redis的setnx命令，可是須要注意一些問題。

12.redis事物的瞭解CAS(check-and-set 操做實現樂觀鎖 )?

和衆多其它數據庫同樣，Redis做爲NoSQL數據庫也一樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是咱們實現事務的基石。

相信對有關係型數據庫開發經驗的開發者而言這一律念並不陌生，即使如此，咱們仍是會簡要的列出Redis中事務的實現特徵：

1. 在事務中的全部命令都將會被串行化的順序執行，事務執行期間，Redis不會再爲其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的全部命令被原子的執行。
2. 和關係型數據庫中的事務相比，在Redis事務中若是有某一條命令執行失敗，其後的命令仍然會被繼續執行。
3. 咱們能夠經過MULTI命令開啓一個事務，有關係型數據庫開發經驗的人能夠將其理解爲"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句以後執行的命令都將被視爲事務以內的操做，最後咱們能夠經過執行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內的全部操做。這兩個Redis命令可被視爲等同於關係型數據庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。
4. 在事務開啓以前，若是客戶端與服務器之間出現通信故障並致使網絡斷開，其後全部待執行的語句都將不會被服務器執行。然而若是網絡中斷事件是發生在客戶端執行EXEC命令以後，那麼該事務中的全部命令都會被服務器執行。
5. 當使用Append-Only模式時，Redis會經過調用系統函數write將該事務內的全部寫操做在本次調用中所有寫入磁盤。然而若是在寫入的過程當中出現系統崩潰，如電源故障致使的宕機，那麼此時也許只有部分數據被寫入到磁盤，而另一部分數據卻已經丟失。

Redis服務器會在從新啓動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現相似問題，就會當即退出並給出相應的錯誤提示。

此時，咱們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具能夠幫助咱們定位到數據不一致的錯誤，並將已經寫入的部分數據進行回滾。修復以後咱們就能夠再次從新啓動Redis服務器了。

13.WATCH命令和基於CAS的樂觀鎖：

在Redis的事務中，WATCH命令可用於提供CAS(check-and-set)功能。假設咱們經過WATCH命令在事務執行以前監控了多個Keys，假若在WATCH以後有任何Key的值發生了變化，EXEC命令執行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知調用者事務

執行失敗。例如，咱們再次假設Redis中並未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，若是要實現該功能，咱們只能自行編寫相應的代碼。其僞碼以下：

val = GET mykey

val = val + 1

SET mykey $val

以上代碼只有在單鏈接的狀況下才能夠保證執行結果是正確的，由於若是在同一時刻有多個客戶端在同時執行該段代碼，那麼就會出現多線程程序中常常出現的一種錯誤場景--競態爭用(race condition)。

好比，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值爲10，此後兩個客戶端又均將該值加一後set回Redis服務器，這樣就會致使mykey的結果爲11，而不是咱們認爲的12。爲了解決相似的問題，咱們須要藉助WATCH命令的幫助，見以下代碼：

WATCH mykey

val = GET mykey

val = val + 1

MULTI

SET mykey $val

EXEC

和此前代碼不一樣的是，新代碼在獲取mykey的值以前先經過WATCH命令監控了該鍵，此後又將set命令包圍在事務中，這樣就能夠有效的保證每一個鏈接在執行EXEC以前，若是當前鏈接獲取的mykey的值被其它鏈接的客戶端修改，那麼當前鏈接的EXEC命令將執行失敗。這樣調用者在判斷返回值後就能夠獲悉val是否被從新設置成功。

14.redis持久化的幾種方式

一、快照（snapshots）

缺省狀況狀況下，Redis把數據快照存放在磁盤上的二進制文件中，文件名爲dump.rdb。你能夠配置Redis的持久化策略，例如數據集中每N秒鐘有超過M次更新，就將數據寫入磁盤；或者你能夠手工調用命令SAVE或BGSAVE。

工做原理

• Redis forks.
• 子進程開始將數據寫到臨時RDB文件中。
• 當子進程完成寫RDB文件，用新文件替換老文件。
• 這種方式可使Redis使用copy-on-write技術。

二、AOF

快照模式並不十分健壯，當系統中止，或者無心中Redis被kill掉，最後寫入Redis的數據就會丟失。

這對某些應用也許不是大問題，但對於要求高可靠性的應用來講，Redis就不是一個合適的選擇。Append-only文件模式是另外一種選擇。你能夠在配置文件中打開AOF模式

三、虛擬內存方式

當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.由於這樣節約的內存比較大.

當你的key不小時,能夠考慮使用一些很是方法將很大的key變成很大的value,好比你能夠考慮將key,value組合成一個新的value.

vm-max-threads這個參數,能夠設置訪問swap文件的線程數,設置最好不要超過機器的核數,若是設置爲0,那麼全部對swap文件的操做都是串行的.可能會形成比較長時間的延遲,可是對數據完整性有很好的保證.

本身測試的時候發現用虛擬內存性能也不錯。若是數據量很大，能夠考慮分佈式或者其餘數據庫。

15.redis的緩存失效策略和主鍵失效機制

做爲緩存系統都要按期清理無效數據，就須要一個主鍵失效和淘汰策略.

在Redis當中，有生存期的key被稱爲volatile。在建立緩存時，要爲給定的key設置生存期，當key過時的時候（生存期爲0），它可能會被刪除。

一、影響生存時間的一些操做

生存時間能夠經過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數據，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋之後，當前數據的生存時間不一樣。

好比說，對一個 key 執行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個哈希表執行HSET命令，這類操做都不會修改 key 自己的生存時間。另外一方面，若是使用RENAME對一個 key 進行更名，那麼更名後的 key的生存時間和更名前同樣。

RENAME命令的另外一種多是，嘗試將一個帶生存時間的 key 更名成另外一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，而後舊的 key 會更名爲 another_key ，所以，新的 another_key 的生存時間也和本來的 key 同樣。使用PERSIST命令能夠在不刪除 key 的狀況下，移除 key 的生存時間，讓 key 從新成爲一個persistent key 。

二、如何更新生存時間

能夠對一個已經帶有生存時間的 key 執行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過時時間的精度已經被控制在1ms以內，主鍵失效的時間複雜度是O（1），EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL能夠查看key的當前生存時間。設置成功返回 1；當 key 不存在或者不能爲 key 設置生存時間時，返回 0 。

最大緩存配置：

在 redis 中，容許用戶設置最大使用內存大小，server.maxmemory默認爲0，沒有指定最大緩存，若是有新的數據添加，超過最大內存，則會使redis崩潰，因此必定要設置。redis 內存數據集大小上升到必定大小的時候，就會實行數據淘汰策略。

redis 提供 6種數據淘汰策略：

1. volatile-lru：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
2. volatile-ttl：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過時的數據淘汰
3. volatile-random：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
4. allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
5. allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
6. no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據

注意這裏的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設置過時時間的數據集淘汰數據仍是從所有數據集淘汰數據，後面的lru、ttl以及random是三種不一樣的淘汰策略，再加上一種no-enviction永不回收的策略。

使用策略規則：

1. 若是數據呈現冪律分佈，也就是一部分數據訪問頻率高，一部分數據訪問頻率低，則使用allkeys-lru
2. 若是數據呈現平等分佈，也就是全部的數據訪問頻率都相同，則使用allkeys-random

三種數據淘汰策略：

ttl和random比較容易理解，實現也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，而後取最早失效的key進行淘汰

16.redis 最適合的場景

Redis最適合全部數據in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差異，那麼可能你們就會有疑問，彷佛Redis更像一個增強版的Memcached，那麼什麼時候使用Memcached，什麼時候使用Redis呢?

若是簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會獲得如下觀點：

1. Redis不只僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。
2. Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
3. Redis支持數據的持久化，能夠將內存中的數據保持在磁盤中，重啓的時候能夠再次加載進行使用。

一、會話緩存（Session Cache）

最經常使用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其餘存儲（如Memcached）的優點在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，若是用戶的購物車信息所有丟失，大部分人都會不高興的，如今，他們還會這樣嗎？

幸運的是，隨着 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣爲人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。

二、全頁緩存（FPC）

除基本的會話token以外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即便重啓了Redis實例，由於有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的降低，這是一個極大改進，相似PHP本地FPC。

再次以Magento爲例，Magento提供一個插件來使用Redis做爲全頁緩存後端。

此外，對WordPress的用戶來講，Pantheon有一個很是好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

三、隊列

Reids在內存存儲引擎領域的一大優勢是提供 list 和 set 操做，這使得Redis能做爲一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis做爲隊列使用的操做，就相似於本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操做。

若是你快速的在Google中搜索「Redis queues」，你立刻就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis建立很是好的後端工具，以知足各類隊列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis做爲broker，你能夠從這裏去查看。

四、排行榜/計數器

Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操做實現的很是好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得咱們在執行這些操做的時候變的很是簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。

因此，咱們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–咱們稱之爲「user_scores」，咱們只須要像下面同樣執行便可：

固然，這是假定你是根據你用戶的分數作遞增的排序。若是你想返回用戶及用戶的分數，你須要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你能夠在這裏看到。

五、發佈/訂閱

最後（但確定不是最不重要的）是Redis的發佈/訂閱功能。發佈/訂閱的使用場景確實很是多。我已看見人們在社交網絡鏈接中使用，還可做爲基於發佈/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發佈/訂閱功能來創建聊天系統！（不，這是真的，你能夠去核實）。

Redis提供的全部特性中，我感受這個是喜歡的人最少的一個，雖然它爲用戶提供若是此多功能。

1七、Redis集羣方案什麼狀況下會致使整個集羣不可用？

有A，B，C三個節點的集羣,在沒有複製模型的狀況下,若是節點B失敗了，那麼整個集羣就會覺得缺乏5501-11000這個範圍的槽而不可用。

1八、Redis支持的Java客戶端都有哪些？官方推薦用哪一個？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推薦使用Redisson。

1九、Redis和Redisson有什麼關係？

Redisson是一個高級的分佈式協調Redis客服端，能幫助用戶在分佈式環境中輕鬆實現一些Java的對象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

20、Jedis與Redisson對比有什麼優缺點？

Jedis是Redis的Java實現的客戶端，其API提供了比較全面的Redis命令的支持；

Redisson實現了分佈式和可擴展的Java數據結構，和Jedis相比，功能較爲簡單，不支持字符串操做，不支持排序、事務、管道、分區等Redis特性。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離，從而讓使用者可以將精力更集中地放在處理業務邏輯上。

2一、Redis如何設置密碼及驗證密碼？

設置密碼：config set requirepass 123456

受權密碼：auth 123456

2二、說說Redis哈希槽的概念？

Redis集羣沒有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集羣有16384個哈希槽，每一個key經過CRC16校驗後對16384取模來決定放置哪一個槽，集羣的每一個節點負責一部分hash槽。

2三、Redis集羣的主從複製模型是怎樣的？

爲了使在部分節點失敗或者大部分節點沒法通訊的狀況下集羣仍然可用，因此集羣使用了主從複製模型,每一個節點都會有N-1個複製品.

2四、Redis集羣會有寫操做丟失嗎？爲何？

Redis並不能保證數據的強一致性，這意味這在實際中集羣在特定的條件下可能會丟失寫操做。

2五、Redis集羣之間是如何複製的？

異步複製

2六、Redis集羣最大節點個數是多少？

16384個。

2七、Redis集羣如何選擇數據庫？

Redis集羣目前沒法作數據庫選擇，默認在0數據庫。

2八、怎麼測試Redis的連通性？

ping

2九、Redis中的管道有什麼用？

一次請求/響應服務器能實現處理新的請求即便舊的請求還未被響應。這樣就能夠將多個命令發送到服務器，而不用等待回覆，最後在一個步驟中讀取該答覆。

這就是管道（pipelining），是一種幾十年來普遍使用的技術。例如許多POP3協議已經實現支持這個功能，大大加快了從服務器下載新郵件的過程。

30、怎麼理解Redis事務？

事務是一個單獨的隔離操做：事務中的全部命令都會序列化、按順序地執行。事務在執行的過程當中，不會被其餘客戶端發送來的命令請求所打斷。

事務是一個原子操做：事務中的命令要麼所有被執行，要麼所有都不執行。

3一、Redis事務相關的命令有哪幾個？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

3二、Redis key的過時時間和永久有效分別怎麼設置？

EXPIRE和PERSIST命令。

3三、Redis如何作內存優化？

儘量使用散列表（hashes），散列表（是說散列表裏面存儲的數少）使用的內存很是小，因此你應該儘量的將你的數據模型抽象到一個散列表裏面。

好比你的web系統中有一個用戶對象，不要爲這個用戶的名稱，姓氏，郵箱，密碼設置單獨的key,而是應該把這個用戶的全部信息存儲到一張散列表裏面。

3四、Redis回收進程如何工做的？

一個客戶端運行了新的命令，添加了新的數據。

Redi檢查內存使用狀況，若是大於maxmemory的限制, 則根據設定好的策略進行回收。

一個新的命令被執行，等等。

因此咱們不斷地穿越內存限制的邊界，經過不斷達到邊界而後不斷地回收回到邊界如下。

若是一個命令的結果致使大量內存被使用（例如很大的集合的交集保存到一個新的鍵），不用多久內存限制就會被這個內存使用量超越。

3五、Redis集羣方案應該怎麼作？都有哪些方案？

1.codis。

目前用的最多的集羣方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 節點數量改變狀況下，舊節點數據可恢復到新hash節點。

2.redis cluster3.0自帶的集羣，特色在於他的分佈式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持節點設置從節點。具體看官方文檔介紹。

3.在業務代碼層實現，起幾個毫無關聯的redis實例，在代碼層，對key 進行hash計算，而後去對應的redis實例操做數據。 這種方式對hash層代碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代算法方案，數據震盪後的自動腳本恢復，實例的監控，等等。