一、為什麼使用 redis

　　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還具備可以做分散式鎖等其他功能，但是如果只是為了分散式鎖這些其他功能，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。如下所示，分為兩點：

1、效能：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。

2、併發：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 做一個緩衝操作，讓請求先訪問到 redis，而不是直接訪問資料庫。

二、使用 redis 有什麼缺點

　　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。主要是四個問題：

1、快取和資料庫雙寫一致性問題

2、快取雪崩問題

3、快取擊穿問題

4、快取的併發競爭問題

三、單執行緒的redis為什麼這麼快

　　回答：主要是以下三點

1、純記憶體操作

2、單執行緒操作，避免頻繁的上下文切換

3、採用非阻塞 IO 多路複用機制

四、IO 多路複用機制

　　我們現在要仔細的說一說 I/O 多路複用機制，因為這個說法實在是太通俗了，通俗到一般人都不懂是什麼意思。打一個比方：小曲在S城開了一家快遞店，負責同城快送服務。小曲因為資金限制，僱傭了一批快遞員，然後小曲發現資金不夠了，只夠買一輛車送快遞。

• 幾十個快遞員基本上時間都花在了搶車上了，大部分快遞員都處在閒置狀態，誰搶到了車，誰就能去送快遞
• 隨著快遞的增多，快遞員也越來越多，小曲發現快遞店裡越來越擠，沒辦法僱傭新的快遞員了
• 快遞員之間的協調很花時間

2、經營方式二：小曲只僱傭一個快遞員。然後呢，客戶送來的快遞，小曲按送達地點標註好，然後依次放在一個地方。最後，那個快遞員依次的去取快遞，一次拿一個，然後開著車去送快遞，送好了就回來拿下一個快遞。

3、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：

• 每個快遞員——————>每個執行緒
• 每個快遞——————–>每個socket(I/O流)
• 快遞的送達地點————–>socket的不同狀態
• 客戶送快遞請求————–>來自客戶端的請求
• 小曲的經營方式————–>服務端執行的程式碼
• 一輛車———————->CPU的核數

4、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)都有一個新的執行緒(快遞員)管理。

（2）經營方式二就是 I/O多路複用。只有單個執行緒(一個快遞員)，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。

　　下面類比到真實的 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/O 多路複用程式，將其置入佇列之中。然後，檔案事件分派器，依次去佇列中取，轉發到不同的事件處理器中。

五、redis 的資料型別，以及每種資料型別的使用場景

　　回答：一共五種基本資料型別，後來又加了3種特殊資料型別，不過沒咋用過。

1、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。

2、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欄位。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。

3、list：使用List的資料結構，可以做簡單的訊息佇列的功能。另外還有一個就是，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。本人還用一個場景，很合適取行情資訊。也就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。

4、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叢集部署，使用JVM自帶的Set，比較麻煩，難道為了一個做一個全域性去重，再起一個公共服務，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。

5、sorted set：sorted set 多了一個權重引數 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。

六、redis 的過期策略以及記憶體淘汰機制

　　回答：redis採用的是定期刪除+惰性刪除策略。

1、為什麼不用定時刪除策略?

　　定時刪除，用一個定時器來負責監視key，過期則自動刪除。雖然記憶體及時釋放，但是十分消耗CPU資源。在大併發請求下，CPU要將時間應用在處理請求，而不是刪除key，因此沒有采用這一策略。

2、定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?

　　定期刪除，redis 預設每隔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。

3、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。

4、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。

　　2）allkeys-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key。推薦使用，目前專案在用這種。

　　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。

　　4）volatile-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的key。這種情況一般是把 redis 既當快取，又做持久化儲存的時候才用。不推薦

　　5）volatile-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key。依然不推薦

　　6）volatile-ttl：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的key優先移除。不推薦

　　注意：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。

七、redis 和資料庫雙寫一致性問題

　　回答：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，提供一個補償措施即可，例如利用訊息佇列。

八、如何應對快取穿透和快取雪崩問題

　　回答：

1、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。解決方案如下：

（1）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。

（2）採用非同步更新策略，無論key是否取到值，都直接返回。value值中維護一個快取失效時間，快取如果過期，非同步起一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。

（3）提供一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。

2、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。解決方案如下：

（1）給快取的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效。

（2）使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了。

（3）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

• 1、從快取A讀資料庫，有則直接返回
• 2、A沒有資料，直接從B讀資料，直接返回，並且非同步啟動一個更新執行緒。
• 3、更新執行緒同時更新快取A和快取B。

九、如何解決redis的併發競爭key問題

　　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，準備一個分散式鎖，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。

　　假設有一個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，需要儲存一個時間戳。假設時間戳如下

系統A key 1 {valueA  3:00}
系統B key 1 {valueB  3:05}
系統C key 1 {valueC  3:10}

　　那麼，假設這會系統B先搶到鎖，將key1設定為{valueB 3:05}。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。