Redis 常见问题

1、redis 使用场景？

高并发、高性能

2、高并发场景，Redis 的优势和作用

redis 的所有操作都是在内存（主存）中进行，所以天然就有速度快的优势，而且吞吐量也很大，远远超过关系型数据库的吞吐量。而且 redis 在主存中是顺序执行的，所以无需考虑数据一致性。

redis 单机吞吐量 10 W，mysql 单机 吞吐量 8K 。

所以在高并发场景中，可以通过 redis 来减少后端关系型数据库的压力。

3、redis 如何提高性能？

将查询很耗时间的数据存于 redis，再次访问时直接从缓存获取，则可以提高响应速度

4、如何保证 redis 高可用？

生产者开启 ack 机制

redis 开启队列持久化和消息持久化

消费者 实行手动 ack 机制

5、缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

• 缓存穿透：大量请求在缓存中未命中，大量请求到数据库

  解决1：在大量请求缓存未命中时，在第一次请求到数据库时，将 null 存入缓存，避免后续请求到数据库

  解决2：加过滤器，过滤器中保持 mysql 中所有ID，如果ID不在，打回，但是内存会占用过大，所有采用布隆算法（用容错率换取空间）：将ID 使用多个哈希算法计算，将多个值存入 bit 数组下标位置，查询时，则先计算多个哈希值，在 bit 数组中进行查询，组合查询ID，都每个哈希值都查询到才算数据存在（多个哈希函数用于降低哈希碰撞）

• 缓存击穿：高并发热点key过期，导致瞬间大量访问数据库

  解决1：热点key永不过期

  解决2：使用分布式锁在 redis和MySQL之间，保证每次查询只有一个到数据库

• 缓存雪崩：redis 宕机导致大量请求到mysql，使mysql挂掉

  解决：使用 redis 主从哨兵集群模式

6、缓存与数据库双写不一致

7、redis 数据丢失

redis 过期策略：定时删除 + 惰性删除

内部淘汰机制：按不同的机制来使内存不足时删除数据、自定义淘汰算法

8、如何保证 redis 高并发高可用？

高并发使用主从架构：一主多从，读写分离，主来写，从同步用于查询，

高可用使用主从架构加哨兵：服务宕机进行主备切换

9、redis 主从架构如何保证数据不丢失？

定时生成 RDB 快照文件： 数据恢复快，但是当快照大时，可能影响响应速度，最大丢失时间差数据，适合冷备

AOF：记录操作日志， 数据丢失少，数据恢复慢

10、redis 集群之分布式切片

优雅的一致性Hash 算法

 

• 定义哈希环，假设是 2^32

• 分片规则：（ip+id）% 哈希环 = num

  num 的肯定在 [0，2^32-1] 之间，则每条数据在哈希环上都有一个坐标，按照哈希环进行顺时针寻找最近的 redis 数据库进行存储数据

• 数据迁移：

  新增：如果在redis 2 和 3 之间新增 redis 4，则只需要将哈希环中redis 2 和 4之间的数据迁移到 redis 4

  删除：如果删除 redis 3，则只需要将 redis3 迁移至 redis 1即可

• 缺点：数据倾斜