八股文---Redis(1)

目录

1.Redis-使用场景

1.我看你做的项目中，都用到了redis，你在最近的项目中哪些场景使用了redis呢？

2.缓存三兄弟可以我看我另一个文章（穿透，雪崩，击穿）

3.redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

3.1双写一致

3.1.1.异步

3.1.2基于Canald的异步通知

3.2拓展

回答

4.redis做为缓存，数据的持久化是怎么做的？（数据持久化）

4.1.RDB

4.2.RDB的执行原理？

4.3AOF

4.4对比

回答

5.假如redis的key过期之后，会立即删除吗？（数据过期策略）

5.1Redis数据删除策略-惰性删除

5.2Redis数据删除策略-定期删除

Redis的过期删除策略：惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用

回答

6.假如缓存过多，内存是有限的，内存被占满了怎么办？（数据淘汰）

6.1数据淘汰策略-使用建议 

6.2关于数据淘汰策略其他的面试问题

回答

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1.Redis-使用场景

1.我看你做的项目中，都用到了redis，你在最近的项目中哪些场景使用了redis呢？

• 一是验证你的项目场景的真实性，二是为了作为深入发问的切入点
• 缓存    缓存三兄弟（穿透、击穿、雪崩）、双写一致、持久化、数据过期策略，数据淘汰策略                       
• 分布式锁    setnx、redisson
• 消息队列、延迟队列     何种数据类型

• … …

2.缓存三兄弟可以我看我另一个文章（穿透，雪崩，击穿）

Redis中缓存更新，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿_更新redis 缓存全部key-CSDN博客https://blog.csdn.net/cjpabc/article/details/146556356?spm=1001.2014.3001.5501

3.redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

一定、一定、一定要设置前提，先介绍自己的业务背景

一致性要求高

允许延迟一致

3.1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

3.1.1分布式锁

共享锁：读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作      

排他锁：独占锁writeLock也叫，加锁之后，阻塞其他线程读写操作

3.1.1.异步

3.1.2基于Canald的异步通知

3.2拓展

那你来介绍一下异步的方案（你来介绍一下redisson读写锁的这种方案）

允许延时一致的业务，采用异步通知

• 使用MQ中间中间件，更新数据之后，通知缓存删除
• 利用canal中间件，不需要修改业务代码，伪装为mysql的一个从节点，canal通过读取binlog数据更新缓存

强一致性的，采用Redisson提供的读写锁

• 共享锁：读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作      
• 排他锁：独占锁writeLock也叫，加锁之后，阻塞其他线程读写操作

回答

1.介绍自己简历上的业务，我们当时是把文章的热点数据存入到了缓存中，虽然是热点数据，但是实时要求性并没有那么高，所以，我们当时采用的是异步的方案同步的数据

2.我们当时是把抢券的库存存入到了缓存中，这个需要实时的进行数据同步，为了保证数据的强一致，我们当时采用的是redisson提供的读写锁来保证数据的同步

4.redis做为缓存，数据的持久化是怎么做的？（数据持久化）

在Redis中提供了两种数据持久化的方式：1、RDB   2、AOF

4.1.RDB

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

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

4.2.RDB的执行原理？

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。

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。

4.3AOF

AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

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：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb 

4.4对比

回答

5.假如redis的key过期之后，会立即删除吗？（数据过期策略）

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）惰性删除、定期删除

5.1Redis数据删除策略-惰性删除

惰性删除：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

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

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

5.2Redis数据删除策略-定期删除

定期删除：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)。

定期清理有两种模式：

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

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。

缺点：难以确定删除操作执行的时长和频率。

Redis的过期删除策略：惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用

回答

惰性删除：访问key的时候判断是否过期，如果过期，则删除

定期删除：定期检查一定量的key是否过期（ SLOW模式+ FAST模式）

Redis的过期删除策略：惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用

6.假如缓存过多，内存是有限的，内存被占满了怎么办？（数据淘汰）

数据的淘汰策略：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。

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（过期时间）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

volatile-lru： 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

LRU（Least Recently Used）最近最少使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。

LFU（Least Frequently Used）最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

6.1数据淘汰策略-使用建议 

1.优先使用 allkeys-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。

6.2关于数据淘汰策略其他的面试问题

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

回答

1.Redis提供了8种不同的数据淘汰策略，默认是noeviction不删除任何数据，内存不足直接报错 2.LRU：最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。 3.LFU：最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高