redis面试总结

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-02-25 15:11 128阅读 0赞

# [redis面试总结][redis] #

http://blog.csdn.net/guchuanyun111/article/category/6335900

## （1）什么是redis? ##

[Redis][] 是一个基于内存的高性能key-value[数据库][Link 1]。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正)

## （2）Reids的特点 ##

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。  
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][Link 2]，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，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。  
Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

## （3）Redis支持的数据类型 ##

Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:  
Strings  
Lists  
Sets 求交集、并集  
Sorted Set   
hashes

##    （4）为什么redis需要把所有数据放到内存中？ ##

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。  
如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

## （5）Redis是单进程单线程的 ##

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

## （6）虚拟内存 ##

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.  
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.  
vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

自己[测试][Link 3]的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库

## （7）分布式 ##

redis支持主从的模式。原则：Master会将数据同步到slave，而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。

这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据，slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量

### （8）读写分离模型 ###

通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。  
读写分离[架构][Link 4]的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。

### （9）数据分片模型 ###

为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

** （10）Redis的回收策略**

*   *  volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
     *  volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
     *  volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中任意选择数据淘汰
     *  allkeys-lru：从数据集（server.db\[i\].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
     *  allkeys-random：从数据集（server.db\[i\].dict）中任意选择数据淘汰
     *  no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
        
         *  **1. 使用[Redis][]有哪些好处？**
            
            (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
            
            (2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
            
            (3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
            
            (4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
            
             
            
            **2. redis相比memcached有哪些优势？**
            
            (1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
            
            (2) redis的速度比memcached快很多
            
            (3) redis可以持久化其数据
            
             
            
            **3. redis常见性能问题和解决方案：**
            
            (1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
            
            (2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
            
            (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
            
            (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
            
            (5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
            
            这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
            
             
            
             
            
             
            
            **4. [MySQL][Link 1]里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据**
            
             相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
            
            voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
            
            volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
            
            volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中任意选择数据淘汰
            
            allkeys-lru：从数据集（server.db\[i\].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
            
            allkeys-random：从数据集（server.db\[i\].dict）中任意选择数据淘汰
            
            no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
            
             
            
            **5. Memcache与Redis的区别都有哪些？**
            
            1)、存储方式
            
            Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。
            
            Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
            
            2)、数据支持类型
            
            Memcache对数据类型支持相对简单。
            
            Redis有复杂的数据类型。
            
            3)、使用底层模型不同
            
            它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
            
            Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
            
            4），value大小
            
            redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
            
             
            
             
            
            **6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？**
            
             
            
            1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
            
             
            
            2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
            
             
            
            3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
            
            4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内
            
             
            
             
            
            **7, redis 最适合的场景**
            
             
            
            Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
            
                   如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
            
                 1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等[数据结构][Link 2]的存储。  
                 2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。  
                 3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
            
            ### （1）、会话缓存（Session Cache） ###
            
            最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。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][Link 5]。
            
            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][Link 6]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（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，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 WITHSCORES
            
            Agora 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！（不，这是真的，你可以去核实）。
            
            Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。

[redis]: https://www.cnblogs.com/jiahaoJAVA/p/6244278.html
[Redis]: http://lib.csdn.net/base/redis
[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[Link 3]: http://lib.csdn.net/base/softwaretest
[Link 4]: http://lib.csdn.net/base/architecture
[PHP]: http://lib.csdn.net/base/php
[Link 5]: https://github.com/colinmollenhour/Cm_Cache_Backend_Redis
[wp-redis]: https://wordpress.org/plugins/wp-redis/
[Python]: http://lib.csdn.net/base/python
[Link 6]: http://celery.readthedocs.org/en/latest/getting-started/brokers/redis.html