Java面试突击系列（四）：Redis面试常见问题

Redis的面试连环炮

面试题

• Redis和Memcache有什么区别
• Redis的线程模型是什么？
• Redis的数据类型及应用场景？
• 为什么单线程的Redis比多线程的Memcache的效率要高？
• 为什么Redis是单线程但是还可以支撑高并发？
• Redis如何通过读写分离来承受百万的QPS
• Redis的持久化策略有哪些？AOF和RDB各有什么优缺点
• Redis的过期策略以及LRU算法
• 如何保证Redis的高并发和高可用？
• redis的主从复制原理能介绍一下么？
• redis的哨兵原理能介绍一下么？
• Redis主备切换的数据丢失问题：异步复制、集群脑裂
• Redis哨兵的底层原理

剖析

Redis最基本的一个内部原理和特点就是NIO异步的单线程工作模型。Memcache是早些年个大互联网公司常用的缓存方案，但是现在近几年都是使用的redis，没有什么公司使用Memcache了。

注意：Redis中单个Value的大小最大为512MB，redis的key和string类型value限制均为512MB

Redis和Memcache的区别

从Redis作者给出的几个比较

• Redis拥有更多的数据结构
  • Redis相比Memcache来说，拥有更多的数据结构和支持更丰富的数据操作，通常在Memcache里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改，在set进去。这就大大增加了网络IO的次数和体积，在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的set/get一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis是不错的选择
• Redis内存利用率对比
  • 使用简单的key-value存储的话，Memcache的内存利用率更高，而Redis采用Hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcache
• 性能对比
  • 由于Redis只使用了单核，而Memcache可以使用多核，所以平均每核上Redis在存储小数据比Memcache性能更高，而在100K以上的数据中，Memcache性能更高，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcache还有略有逊色。
• 集群模式
  • Memcache没有原生的集群模式，需要依赖客户端来实现往集群中分片写入数据，但是Redis目前是原生支持cluster模式的。

Redis都有哪些数据类型，及使用场景

• String

  • 最基本的类型，就和普通的set 和 get，做简单的key - value 存储

• Hash

  • 这个是 类似于Map的一种结构，就是一半可以将结构化数据，比如对象（前提是这个对象没有嵌套其它对象）给缓存在redis中，每次读写redis缓存的时候，可以操作hash里面的某个字段

  key=150
  value={
       
    "id": 150,
    "name": "张三",
    "age": 20,  
  }
  

  • Hash类的数据结构，主要用来存放一些对象，把一些简单的对象给缓存起来，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中某个字段的值。

• List

  • 有序列表，可以通过list存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表，文章的评论列表之类的东西。
  • 可以通过lrange命令，从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询，基于Redis实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就是一页一页走。
  • 可以制作一个简单的消息队列，从list头插入，从list 的尾巴取出

• Set

  • 无序列表，自动去重
  • 直接基于Set将系统中需要去重的数据丢进去，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，就可以使用基于JVM内存里的HashSet进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上的话，只有使用Redis进行全局的Set去重
  • 可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？把两个大v的粉丝都放在两个set中，对两个set做交集

• Sort Set

  • 排序的set，去重但是可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序，这个可以玩儿很多的花样，最大的特点是有个分数可以自定义排序规则

  • 比如说你要是想根据时间对数据排序，那么可以写入进去的时候用某个时间作为分数，人家自动给你按照时间排序了

  • 排行榜：将每个用户以及其对应的什么分数写入进去，zadd board score username，接着zrevrange board 0 99，就可以获取排名前100的用户；zrank board username，可以看到用户在排行榜里的排名

zadd board 85 zhangsan
zadd board 72 wangwu
zadd board 96 lisi
zadd board 62 zhaoliu

96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu
62 zhaoliu

zrevrange board 0 3

获取排名前3的用户

96 lisi
85 zhangsan
72 wangwu

zrank board zhaoliu

Redis持久化对于生产环境的意义

故障发生时候会怎么样？

如何应对故障的发生？

Redis持久化的意义

Redis持久化的意义，在于故障恢复，也属于高可用的一个环节。例如

当存放在内存中数据，会因为Redis的突然挂掉，而导致数据丢失

Redis的持久化，就是将内存中的数据，持久化到磁盘上中，然后将磁盘上的数据放到阿里云ODPS中

通过持久化将数据存储在磁盘中，然后定期比如说同步和备份到一些云存储服务上去。

Redis中的RDB和AOF两种持久化机制

当出现Redis宕机时，我们需要做的是重启redis，尽快让他对外提供服务，缓存全部无法命中，在redis里根本找不到数据，这时候就会出现缓存雪崩的问题。所有的请求，没有在Redis中命中，就会去MySQL数据库这种数据源头中找，一下子MySQL无法承受高并发，那么系统将直接宕机。这个时候MySQL宕机，因为没办法从MySQL中将缓存恢复到Redis中，因为Redis中的数据是从MySQL中来的。

RDB持久化机制

简单来说RDB：就是将Redis中的数据，每个一段时间，进行数据持久化

AOF持久化机制

Redis将内存中的数据，存放到一个AOF文件中，但是因为Redis只会写一个AOF文件，因此这个AOF文件会越来越大。

AOF机制对每条写入命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在Redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集。

因为Redis中的数据是有一定限量的，不可能说Redis内存中的数据不限量增长，进而导致AOF无限量增长。

内存大小是一定的，到一定时候，Redis就会用缓存淘汰算法，LRU，自动将一部分数据从内存中给清除。

AOF，是存放每条写命令的，所以会不断的膨胀，当大到一定的时候，AOF做rewrite操作。

AOF rewrite操作，就会基于当时redis内存中的数据，来重新构造一个更小的AOF文件，然后将旧的膨胀的很大的文件给删了。

如果我们想要Redis仅仅作为纯内存的缓存来使用，那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制

通过AOF和RDB，都可以将Redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到其它地方去，例如阿里云的OOS。

如果Redis挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录下，然后重新启动Redis，Redis就会自动根据持久化数据文件，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务。

如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在Redis重启的时候，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整。

RDB持久化机制的优点

• RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某个时刻中Redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备份，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，例如阿里云ODPS分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份Redis中的数据
  • RDB也可以做冷备份，生成多个文件，每个文件代表了某个时刻的完整的数据快照
  • AOF也可以做冷备，只有一个文件，但是你可以每隔一段时间，去copy一份文件出来
  • RDB做冷备份的优势在于，可以由Redis去控制固定时长生成快照文件的事情，比较方便。AOF还需要自己写一些脚本去做这个事情，各种定时。
• RDB对Redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让Redis保持高性能，因为Redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可。
  • RDB每次写都是些Redis内存的，只