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都說學(xué)習(xí)需要帶著問題，帶著思考進(jìn)行學(xué)習(xí)，下面就以問題的形式來學(xué)習(xí)下 Redis 。

1、什么是 Redis ?

• Redis 是一個高性能的 key-value 數(shù)據(jù)庫;
• 作者來自意大利西西里島的 Salvatore Sanfilippo ;
• Redis 使用 ANSI C 語言編寫、并遵守 BSD 開源協(xié)議;
• Redis 支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存、分布式、也可以用來實(shí)現(xiàn)簡易的消息隊(duì)列;
• 提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets) 。

2、都說 Redis 是單線程模型，到底是什么意思?

• 單線程并不是說在 Redis 中所有的操作都是由一個線程來完成;
• 核心功能，比如：網(wǎng)絡(luò) IO 和數(shù)據(jù)的讀寫是由一個線程來進(jìn)行處理的;
• 其他的一些輔助功能，比如：持久化、集群間的數(shù)據(jù)同步是由單獨(dú)的線程進(jìn)行處理;
• 所以說 Redis 的單線程不是“真正”的單線程。

3、為什么在數(shù)據(jù)讀寫處理上不使用多線程?

• 多線程雖然可以增加系統(tǒng)的吞吐率，但線程的切換會有開銷;
• 多個線程對共享資源的并發(fā)處理問題，必然會用到各種鎖，有鎖就會存在等待鎖的釋放，反而吞吐率降低了;
• 處理各種多線程帶來的問題，會使系統(tǒng)變得復(fù)雜，復(fù)雜的系統(tǒng)就容易出現(xiàn)問題。

4、為什么使用單線程，速度卻很快?

• Redis 的操作是基于內(nèi)存的，相比較于磁盤，速度上有先天的優(yōu)勢;
• Redis 有高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如：哈希表、跳表;
• 采用了多路復(fù)用機(jī)制，可以并發(fā)處理大量的請求，實(shí)現(xiàn)高吞吐率。

5、單線程處理的瓶頸是什么?

• 如果有耗時長的操作，后面的請求都需要進(jìn)行等待;
• 單個 value 的內(nèi)容過大，在添加、獲取、刪除時都會比較耗時;
• 使用復(fù)雜的命令，比如：SORT/SUNION/ZUNIONSTORE;
• 集合的數(shù)據(jù)非常大，而又進(jìn)行了全量查詢。
• 并發(fā)量非常大時，雖然 IO 有多路復(fù)用機(jī)制，從內(nèi)核緩沖區(qū)中拷貝數(shù)據(jù)的操作仍然是同步操作，會帶來性能瓶頸。

6、Redis 6.0 調(diào)整為多線程的原因?

• 上面提到過 6.0 之前的版本是網(wǎng)絡(luò) IO 和數(shù)據(jù)讀寫是在一個線程中完成的;
• 隨著硬件性能的提升，Redis 的性能瓶頸有時會出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò) IO 的處理上，也就是說，單個主線程處理網(wǎng)絡(luò)請求的速度跟不上底層網(wǎng)絡(luò)硬件的速度，而讀寫的操作和網(wǎng)絡(luò) IO 是在一個主線程中，勢必會有所影響;
• 所以在 Redis 6.0 中，網(wǎng)絡(luò) IO 是由多個 IO 線程并行處理，可以充分利用服務(wù)器的多核資源，提高網(wǎng)絡(luò)讀寫操作;
• Redis 數(shù)據(jù)的讀寫處理仍然在單個主線程中完成。

7、在 Redis 中怎樣做持久化?

• 在 Redis 實(shí)現(xiàn)持久化有兩種方式：AOF 日志 和 RDB 快照;
• AOF 日志
  • 命令執(zhí)行成功后，才記錄日志;
  • 命令執(zhí)行后進(jìn)行日志記錄，不會堵塞當(dāng)前的寫操作。
  • 命令執(zhí)行完，日志記錄前宕機(jī)，數(shù)據(jù)會丟失;
  • AOF 日志在主線程中執(zhí)行，有 IO 瓶頸時會對后面的操作有堵塞風(fēng)險;
  • 數(shù)據(jù)量比較大的時候，恢復(fù)很慢。
  • 配置項(xiàng)(appendfsync)

Always，同步寫回磁盤：每個寫命令執(zhí)行完，立即同步將日志寫回磁盤;

Everysec，每秒寫回磁盤：每個寫命令執(zhí)行完，只是先把日志寫到 AOF 文件的內(nèi)存緩沖區(qū)，每隔一秒把緩沖區(qū)中的內(nèi)容寫入磁盤;

No，操作系統(tǒng)控制的寫回磁盤：每個寫命令執(zhí)行完，只是先把日志寫到 AOF 文件的內(nèi)存緩沖區(qū)，由操作系統(tǒng)決定何時將緩沖區(qū)內(nèi)容寫回磁盤。

RDB 快照

• 和 AOF 相比較，RDB 快照記錄的是某一個時刻的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)恢復(fù)是直接將 RDB 文件讀入內(nèi)存，速度很快;
• 生成 RDB 文件的兩種方式：
  • save：在主線程中執(zhí)行，會導(dǎo)致阻塞;
  • bgsave：創(chuàng)建一個子進(jìn)程，專門用于寫入 RDB 文件，避免了主線程的阻塞，這也是 Redis RDB 文件生成的默認(rèn)配置。子進(jìn)程是由主線程 fork 生成的，可以共享主線程的所有內(nèi)存數(shù)據(jù)。
• RDB 快照的間隔時間不宜設(shè)置過短，因?yàn)轭l繁進(jìn)行 Redis 的全量快照，會帶來性能問題：
  • 前一個快照還沒做完，后面一個開始了，會給磁盤帶來壓力;
  • bgsave 的子進(jìn)程雖然不會阻塞主線程，但創(chuàng)建的過程會阻塞，頻繁創(chuàng)建也會帶來性能問題。
• 解決上面問題的一種辦法就是使用增量快照;
• 在 Redis 4.0 中提出了一種混合 AOF 日志和 RDB 快照的方式：
  • RDB 快照的間隔時間可以設(shè)置比較大，就不會影響到主線程的操作;
  • 在快照的間隔期間可以使用 AOF 日志記錄所有的操作，當(dāng)下一次做全量 RDB 快照的時候，清空 AOF 日志;
  • 通過 aof-use-rdb-preamble yes 來進(jìn)行設(shè)置。

8、常說的緩存雪崩、擊穿、穿透是什么?

• 雪崩、擊穿、穿透最終的結(jié)果都是請求壓力會轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，但場景有所區(qū)別;
• 雪崩
  • 大量的不同請求無法在 Redis 中命中，導(dǎo)致請求都流向了數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的壓力劇增;
  • 發(fā)生雪崩的原因可能是，有大量的緩存 Key 在同一時間過期。
• 擊穿
  • 并發(fā)很大的情況下，針對某個特定的請求，緩存中數(shù)據(jù)不存在，導(dǎo)致都請求到了數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫壓力過大;
  • 原因通常是某個 Key 過期了;
  • 和雪崩相比較，擊穿是針對的單個 Key。
• 穿透
  • 緩存穿透是指請求的數(shù)據(jù)不在 Redis 緩存中，也不在數(shù)據(jù)庫中，導(dǎo)致訪問緩存時，找不到數(shù)據(jù)，會去請求數(shù)據(jù)庫，而在數(shù)據(jù)庫中也找不到相應(yīng)的數(shù)據(jù);
  • 并發(fā)比較大的時候，數(shù)據(jù)庫會遭受巨大的壓力;
• 發(fā)生穿透的原因可能有兩個：
  
  • 誤操作導(dǎo)致 Redis 和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都被刪除了;
  • 惡意攻擊。

9、怎樣解決雪崩、擊穿、穿透帶來的問題?

• 雪崩
  • 緩存的數(shù)據(jù)過期時間設(shè)置隨機(jī)，防止同一時間大量數(shù)據(jù)過期現(xiàn)象發(fā)生;
  • 如果緩存數(shù)據(jù)庫是分布式部署，將熱數(shù)據(jù)均勻分布在不同緩存數(shù)據(jù)庫中;
  • 當(dāng)發(fā)生雪崩時，可以通過服務(wù)降級來應(yīng)對。
• 擊穿
  
  • 設(shè)置熱數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不過期。
• 穿透
  • 在接口層進(jìn)行校驗(yàn)，將惡意請求直接過濾掉;
  • 使用布隆過濾器快速判斷數(shù)據(jù)是否存在;
  • 緩存空值或缺省值。

10、怎樣設(shè)計(jì)緩存的淘汰機(jī)制?

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在不斷地增長，不可能將所有數(shù)據(jù)全部存儲在 Redis 緩存中，內(nèi)存的價格遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于磁盤。所以需要做淘汰機(jī)制的設(shè)計(jì);

緩存的淘汰就是根據(jù)一定的策略，將不太重要的數(shù)據(jù)從緩存中進(jìn)行刪除;

Redis 一共有 8 種淘汰策略，在 Redis 4.0 之前有 6 種，4.0 之后又增加了 2 種，如下圖：

• 緩存策略的解釋：
  • volatile-random：在設(shè)置了過期時間的數(shù)據(jù)中，進(jìn)行隨機(jī)刪除;
  • volatile-ttl：根據(jù)過期時間，越早過期的數(shù)據(jù)越先刪除;
  • volatile-lru：在設(shè)置了過期時間的數(shù)據(jù)中，根據(jù) LRU 算法進(jìn)行數(shù)據(jù)刪除;
  • volatile-lfu：在設(shè)置了過期時間的數(shù)據(jù)中，根據(jù) LFU 算法進(jìn)行數(shù)據(jù)刪除;
  • allkeys-lru：在所有數(shù)據(jù)中，根據(jù) LRU 算法進(jìn)行數(shù)據(jù)刪除;
  • allkeys-random：在所有數(shù)據(jù)中，進(jìn)行隨機(jī)刪除;
  • allkeys-lfu：在所有數(shù)據(jù)中，根據(jù) LFU 算法進(jìn)行數(shù)據(jù)刪除;
• 默認(rèn)情況下，當(dāng) Redis 的使用空間超過 maxmemory 設(shè)置的大小時，并不會淘汰數(shù)據(jù)，也就是執(zhí)行的 noeviction 策略，如果寫滿，再有寫請求時就會出錯;
• 如果業(yè)務(wù)中有明顯的熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)，優(yōu)先使用 allkeys-lru 策略，讓熱數(shù)據(jù)保留在緩存中;
• 如果業(yè)務(wù)中沒有明顯冷熱數(shù)據(jù)，可以使用 volatile-random 或 allkeys-random。

11、怎樣保證緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致?

• 緩存和數(shù)據(jù)庫一致的意思是，當(dāng)緩存中有數(shù)據(jù)時，緩存和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)相同，當(dāng)沒有數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)庫中是最新的;
• 在做增刪改操作的時候，對緩存的更新有兩種方式：
  • 新增直接添加到數(shù)據(jù)庫，刪除和修改時先更新緩存，然后同步或異步進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的更新;
  • 新增直接添加到數(shù)據(jù)庫，刪除和修改時先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除對應(yīng)的緩存。
• 上面的操作都涉及到兩個，操作 Redis 和操作數(shù)據(jù)庫，當(dāng)其中一個成功一個失敗時就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況;
• 解決不一致的問題：
  • 將操作通過消息隊(duì)列異步處理，設(shè)置重試機(jī)制，保證最終的一致性;
  • 使用分布式事務(wù)，保證操作 Redis 和數(shù)據(jù)庫的兩個操作在一個事務(wù)中。

12、Redis 有什么使用規(guī)范?

• Redis 單實(shí)例的內(nèi)存大小都不要設(shè)置太大，建議在 2~6GB ，設(shè)置太大，會導(dǎo)致 RDB 快照、從 AOF 日志恢復(fù)、主從集群進(jìn)行數(shù)據(jù)同步等都會耗時很長，阻塞正常請求的處理;
• 對集合進(jìn)行全量數(shù)據(jù)獲取時，時間復(fù)雜度是 O(n)，所以這個 n 不宜太大;
• 單個 key 的值不要太大，即便是最新的 6.0 版本，在讀寫這部分仍然是單線程，大 value 的讀取會耗時，導(dǎo)致堵塞;
• 根據(jù)具體的業(yè)務(wù)特點(diǎn)設(shè)計(jì)好淘汰策略;
• 使用高效的序列化和壓縮方法對緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，來進(jìn)一步提升性能;
• 生產(chǎn)環(huán)境中禁止使用 KEYS、FLUSHALL、FLUSHDB 等操作，數(shù)據(jù)量大的時候耗時長，會阻塞主線程;
• 有時為了排查錯誤，會使用 MONITOR 命令進(jìn)行監(jiān)控，該命令也會對性能造成嚴(yán)重影響;
• Redis 的知識遠(yuǎn)不止如此，本文總結(jié)了一些我認(rèn)為比較重要的一些點(diǎn)，希望對您有所幫助!