概述：
1、為什麼使用redis
2、使用redis有什麼缺點
3、單執行緒的redis為什麼這麼快
4、redis的資料型別，以及每種資料型別的使用場景
5、redis的過期策略以及記憶體淘汰機制
6、redis和資料庫雙寫一致性問題
7、如何應對快取穿透和快取雪崩問題
8、如何解決redis的併發競爭問題
分析:在專案中使用redis，主要是從兩個角度去考慮:效能和併發。當然，redis還具備可以做分布式鎖等其他功能，但是如果只是為了分布式鎖這些其他功能，完全還有其他中介軟體(如zookpeer等)代替，並不是非要使用redis。因此，這個問題主要從效能和併發兩個角度去答。
回答:如下所示，分為兩點
（一）效能
如下圖所示，我們在碰到需要執行耗時特別久，且結果不頻繁變動的sql，就特別適合將執行結果放入快取。這樣，後面的請求就去快取中讀取，使得請求能夠迅速響應。
（二）併發
如下圖所示，在大併發的情況下，所有的請求直接訪問資料庫，資料庫會出現連線異常。這個時候，就需要使用redis做乙個緩衝操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問資料庫。
分析:大家用redis這麼久，這個問題是必須要了解的，基本上使用redis都會碰到一些問題，常見的也就幾個。
回答:主要是四個問題
(一)快取和資料庫雙寫一致性問題
(二)快取雪崩問題
(三)快取擊穿問題
(四)快取的併發競爭問題
分析:這個問題其實是對redis內部機制的乙個考察。其實根據經驗，很多人其實都不知道redis是單執行緒工作模型。
回答:主要是以下三點
(一)純記憶體操作
(二)單執行緒操作，避免了頻繁的上下文切換
(三)採用了非阻塞i/o多路復用機制
經營方式一
客戶每送來乙份快遞，小曲就讓乙個快遞員盯著，然後快遞員開車去送快遞。慢慢的小曲就發現了這種經營方式存在下述問題
綜合上述缺點，小曲痛定思痛，提出了下面的經營方式
經營方式二
小曲只僱傭乙個快遞員。然後呢，客戶送來的快遞，小曲按送達地點標註好，然後依次放在乙個地方。最後，那個快遞員依次的去取快遞，一次拿乙個，然後開著車去送快遞，送好了就回來拿下乙個快遞。
對比上述兩種經營方式對比，是不是明顯覺得第二種，效率更高，更好呢。在上述比喻中:
於是我們有如下結論
1、經營方式一就是傳統的併發模型，每個i/o流(快遞)都有乙個新的執行緒(快遞員)管理。
2、經營方式二就是i/o多路復用。只有單個執行緒(乙個快遞員)，通過跟蹤每個i/o流的狀態(每個快遞的送達地點)，來管理多個i/o流。
下面模擬到真實的redis執行緒模型，如圖所示
參照上圖，簡單來說，就是。我們的redis-client在操作的時候，會產生具有不同事件型別的socket。在服務端，有一段i/0多路復用程式，將其置入佇列之中。然後，檔案事件分派器，依次去佇列中取，**到不同的事件處理器中。
需要說明的是，這個i/o多路復用機制，redis還提供了select、epoll、evport、kqueue等多路復用函式庫，大家可以自行去了解。
分析：是不是覺得這個問題很基礎，其實我也這麼覺得。然而根據面試經驗發現，至少百分八十的人答不上這個問題。建議，在專案中用到後，再模擬記憶，體會更深，不要硬記。基本上，乙個合格的程式設計師，五種型別都會用到。
回答：一共五種
(一)string
這個其實沒啥好說的，最常規的set/get操作，value可以是string也可以是數字。一般做一些複雜的計數功能的快取。
(二)hash
這裡value存放的是結構化的物件，比較方便的就是操作其中的某個字段。博主在做單點登入的時候，就是用這種資料結構儲存使用者資訊，以cookieid作為key，設定30分鐘為快取過期時間，能很好的模擬出類似session的效果。
(三)list
使用list的資料結構，可以做簡單的訊息佇列的功能。另外還有乙個就是，可以利用lrange命令，做基於redis的分頁功能，效能極佳，使用者體驗好。本人還用乙個場景，很合適---取**資訊。就也是個生產者和消費者的場景。list可以很好的完成排隊，先進先出的原則。
(四)set
因為set堆放的是一堆不重複值的集合。所以可以做全域性去重的功能。為什麼不用jvm自帶的set進行去重？因為我們的系統一般都是集群部署，使用jvm自帶的set，比較麻煩，難道為了乙個做乙個全域性去重，再起乙個公共服務，太麻煩了。
另外，就是利用交集、並集、差集等操作，可以計算共同喜好，全部的喜好，自己獨有的喜好等功能。
(五)sorted set
sorted set多了乙個權重引數score,集合中的元素能夠按score進行排列。可以做排行榜應用，取top n操作。
分析:這個問題其實相當重要，到底redis有沒用到家，這個問題就可以看出來。比如你redis只能存5g資料，可是你寫了10g，那會刪5g的資料。怎麼刪的，這個問題思考過麼？還有，你的資料已經設定了過期時間，但是時間到了，記憶體佔用率還是比較高，有思考過原因麼?
回答:redis採用的是定期刪除+惰性刪除策略。
為什麼不用定時刪除策略?
定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?
定期刪除，redis預設每個100ms檢查，是否有過期的key,有過期key則刪除。需要說明的是，redis不是每個100ms將所有的key檢查一次，而是隨機抽取進行檢查(如果每隔100ms,全部key進行檢查，redis豈不是卡死)。因此，如果只採用定期刪除策略，會導致很多key到時間沒有刪除。
於是，惰性刪除派上用場。也就是說在你獲取某個key的時候，redis會檢查一下，這個key如果設定了過期時間那麼是否過期了？如果過期了此時就會刪除。
採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麼?
不是的，如果定期刪除沒刪除key。然後你也沒即時去請求key，也就是說惰性刪除也沒生效。這樣，redis的記憶體會越來越高。那麼就應該採用記憶體淘汰機制。
在redis.conf中有一行配置
# maxmemory-policy volatile-lru該配置就是配記憶體淘汰策略的(什麼，你沒配過？好好反省一下自己)
1）noeviction：當記憶體不足以容納新寫入資料時，新寫入操作會報錯。應該沒人用吧。
3）allkeys-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，隨機移除某個key。應該也沒人用吧，你不刪最少使用key,去隨機刪。
ps：如果沒有設定 expire 的key, 不滿足先決條件(prerequisites); 那麼 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為, 和 noeviction(不刪除) 基本上一致。
6、redis和資料庫雙寫一致性問題
分析:一致性問題是分布式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白乙個前提。就是如果對資料有強一致性要求，不能放快取。我們所做的一切，只能保證最終一致性。另外，我們所做的方案其實從根本上來說，只能說降低不一致發生的概率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的資料，不能放快取。
首先，採取正確更新策略，先更新資料庫，再刪快取。其次，因為可能存在刪除快取失敗的問題，提供乙個補償措施即可，例如利用訊息佇列。
7、如何應對快取穿透和快取雪崩問題
分析:這兩個問題，說句實在話，一般中小型傳統軟體企業，很難碰到這個問題。如果有大併發的專案，流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。
回答:如下所示
快取穿透，即黑客故意去請求快取中不存在的資料，導致所有的請求都懟到資料庫上，從而資料庫連線異常。
解決方案:
(一)利用互斥鎖，快取失效的時候，先去獲得鎖，得到鎖了，再去請求資料庫。沒得到鎖，則休眠一段時間重試
(二)採用非同步更新策略，無論key是否取到值，都直接返回。value值中維護乙個快取失效時間，快取如果過期，非同步起乙個執行緒去讀資料庫，更新快取。需要做快取預熱(專案啟動前，先載入快取)操作。
(三)提供乙個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，比如，利用布隆過濾器，內部維護一系列合法有效的key。迅速判斷出，請求所攜帶的key是否合法有效。如果不合法，則直接返回。
快取雪崩，即快取同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到資料庫上，從而導致資料庫連線異常。
解決方案:
(一)給快取的失效時間，加上乙個隨機值，避免集體失效。
(二)使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了。
(三)雙快取。我們有兩個快取，快取a和快取b。快取a的失效時間為20分鐘，快取b不設失效時間。自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點
回答:如下所示
(1)如果對這個key操作，不要求順序
這種情況下，準備乙個分布式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做set操作即可，比較簡單。
(2)如果對這個key操作，要求順序
假設有乙個key1,系統a需要將key1設定為valuea,系統b需要將key1設定為valueb,系統c需要將key1設定為valuec.
期望按照key1的value值按照 valuea–>valueb–>valuec的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候，需要儲存乙個時間戳。假設時間戳如下
系統a key 1那麼，假設這會系統b先搶到鎖，將key1設定為。接下來系統a搶到鎖，發現自己的valuea的時間戳早於快取中的時間戳，那就不做set操作了。以此類推。系統b key 1
系統c key 1
其他方法，比如利用佇列，將set方法變成序列訪問也可以。總之，靈活變通。
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