笔记：Redis面试金典
Redis属于单线程还是多线程？不同的版本有什么区别
在redis4.0之前是单线程，之后是多线程
为什么采用单线程（4.0之前）
单线程模型开发基于维护更简单
基于多路复用使得单线程模型的redis也能并发处理
对于redis系统来说，主要的性能瓶颈是内存和网络带宽而非CPU
Redis为什么这么快
基于内存操作，性能高
优秀的数据结构设计，比如SDS字符串类型，在存储的数据为int类型的时候SDS使用int类型存储，在存储的数据为字符串类型是存储类型为embstr，当字符串长度大于44字节时使用raw存储；在有序集合中使用了skiplist，查询时间复杂度为log(n)
多路复用机制，redis同时监听多个socket连接客户端，这样就可以使用一个线程连接来处理多个请求，减少线程切换带来的开销，同时也避免I/O阻塞
避免上下文切换，单线程模型避免了不必要的上下文切换和多线程竞争。节省了多线程切换带来的时间和性能上的消耗
I/O多路复用
套接字的读写方法默认是阻塞的（例如当调用读取操作read方法时，缓冲区没有任何数据，那么这个线程就会阻塞卡在这里，知道缓冲区有数据或者是连接被关闭时，read方法才可以返回，线程才可以继续处理其他业务）
而对于非阻塞I/O尽管性能上得到了提升，但是在执行读取数据操作时，有可能只读取了一部分数据，同时写入数据也是可能出现这种情况，当缓冲区满了之后我们的数据还没有写完，剩余的数据何时写与何时读就成了一个问题。
基于以上问题，提出了I/O多路复用（一种简单的实现方式就是基于select实现）
IO多路复用（事件驱动模型）是指内核一旦发现程序指定的一个或者多个IO条件准备读取，它就通知该程序
（select（遍历注册信息进行通知，O(n)，在文件描述符特别多的时候性能低），epoll（直接查询注册信息，O(1)）
Redis单线程的缺点
单线程的机制导致 Redis 的 QPS（Query Per Second，每秒查询率）很难得到有效的提高；官方数据是10W QPS，如果业务中需要100W QPS那么单线程模型的
Redis多线程（4.0版本）
在redis4.0版本中虽然引入了多线程，但是该版本中的多线程只是用于大数据量的异步删除，对于非删除操作的意义不是很大
Redis多线程（6.0版本）
引入多线程的原因：redis虽然使用了I/O多路复用，并且是基于非阻塞I/O进行的，但是I/O的读和写本身是阻塞的（比如当socket中有数据时，redis会通过调用先将数据从内核态空间拷贝到用户态空间，再交给redis调用，而拷贝过程就是阻塞的）
引入多线程的目的：分摊redis同步读写I/O的压力，充分利用多核CPU资源，并且可以有效提升redis的QPS。
实现思路：主要是将主线程的IO读写任务拆分给一组独立的线程去执行，这样多个socket的读写可以并行化了，但redis的命令依旧是由主线程串行执行的。
redis6.0中默认是禁用多线程的，可以通过修改redis的配置文件redis.conf使io-threads-do-reads=true来开启多线程，但是要正确激活多线程功能还需要修改配置io-threads=需要开启的线程数（官方建议线程数一定要小于机器核数）
redis有哪些数据类型
字符串、字典、列表、集合以及有序集合
字符串：基于SDS结构实现，在存储类型为int以int对象接收，在存储类型为string时以embstr接收，当接收的字符串大小超过44字节时以raw对象接收
字典：基于hashMap实现（发生冲突时使用链表解决冲突（拉链法）），详情可参考数据结构hashmap篇
列表：基于链式结构存储的有序结构（基于双链表实现的双端队列），元素的插入和删除操作时间复杂度为O(1)，查询时间复杂度为O(n)
集合：无序并唯一的键值集合，在存储的键值均为int类型时使用整数集合存储（基于有序数组实现），在存储其他类型时使用字典存储（key为集合元素，value为null）
有序集合：有序，键值唯一的元素。有序集合相比于集合类型多了一个排序属性score（分值）。基于跳表存储。
skiplist
redis高级数据结构以及用途
GEO（地理位置类型）：用于存储和查询地理位置。如附近的人、查询附近的商家等功能
Stream（流类型）：是redis5.0新增的数据类型。提供可靠性，可提供具备订阅发布功能（基于分组实现）的消息队列
HyperLogLog（统计类型，简称HLL），高性能基数（去重）统计功能，存在极低误差率。
如何实现查询附近的人功能
使用GEO。
GEO是基于有序集合实现的
如何实现限流功能
滑动时间窗口
在一段时间（从当前时间往前取一定时间，如1分钟或者1小时）内最大处理一定数量的请求
漏桶
漏桶算法类似于生活中的漏斗，无论请求有多少，它都以均匀的速度慢慢流出。
当进入漏斗的速率大于流出漏斗的速率，漏斗就会慢慢变满（满时新来的请求就会被丢弃）
漏桶算法实现：
可以声明一个队列（漏斗）来保存请求，当队列容量满了就丢弃新来的请求
声明一个线程定期从该队列中取出一定数量的任务执行
令牌桶
令牌桶算法中有一个程序以某种恒定速度生成令牌，并存入令牌中，而每个请求需要线获取到令牌才能执行（若没有获取到令牌可以选择等待或者放弃）
redis分布式限流方案
redis4.0提供的Redis-Cell模块基于漏斗算法实现，并且提供了原子的限流指令
Redis-Cell 实现限流的方法也很简单，只需要使用一条指令 cl.throttle 即可，使用示例如下：
其中 15 为漏斗的容量，30 / 60s 为漏斗的速率。
Redis内存用完会怎么样
在redis中配置了最大使用内存，redis中内存用完通常是redis超过了其设置的最大内存，该值可以通过修改配置文件进行修改（如果设置为0，则表示没有内存大小限制，知道耗尽机器中所有内存为止，在64位操作系统下默认为0，在32位操作系统下默认值为3GB）
当内存用完之后（且最大内存配置不为0）就会触发redis内存淘汰策略
内存淘汰策略
redis4.0版本之后一共有8种：
noeviction：不淘汰任何数据，当内存不足时，新增操作会报错，Redis 默认内存淘汰策略；
allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
allkeys-random：随机淘汰任意键值;
volatile-lru：淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值；
volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值；
volatile-lfu：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
allkeys-lfu：淘汰整个键值中最少使用的键值。
内存淘汰算法
LRU算法（最近最少使用的）
基于链表实现，最新操作的元素会被移动到表头，当内存需要淘汰时，移除链表尾部的元素
redis的近LRU算法
为了更好的节约内存，redis额外增加一个字段记录元素的最后一次时间，在内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据（默认取5个值，淘汰最久没有使用的那个元素）
LFU算法（最不常用的）
淘汰使用频次最小的元素; 基于双向链表与频次map实现，在内存淘汰时，移除最小频次链表中的最后一个元素节点
如何处理已过期的数据
在redis中维护了一个过期字典，会将所有已经设置了过期时间的键值对全部存储到此字典中
在获取键值时会先判断是否在过期字典中（是否设置过期时间），如果在则判断过期时间是否小于当前时间，如果不小于当前时间则说明已经过期了则删除键值并返回nil（默认的是惰性删除和定期删除）
过期数据删除策略
定时删除
在设置键值过期时间时，创建一个定时事件，当过期时间到达时，由事件处理器自动执行键的删除操作。优点：保证内存可以被尽快的释放；缺点：在redis高负载或大量过期键需要同时处理时，会造成redis服务卡顿，影响主业务执行
惰性删除
不主动删除过期键，每次从数据库获取键值时判断是否过期，如果过期则删除键值，并返回null。优点：因为每次访问时，才会判断过期键，所以此策略只会使用很少的系统资源；缺点：系统占用空间删除不及时，导致空间利用率低，造成了一定的空间浪费
定期删除
每隔一段时间检查一次数据库，随机删除一些过期键。redis默认每秒进行10次过期扫描，此配置可通过 redis的配置文件redis.conf配置字段hz，redis每次扫描并不是通过遍历过期字典中的所有键，而是采用随机抽取判断并删除过期键。优点：通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对redis主业务的影响，同时也能删除一步分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用；缺点：内存清理方面没有定时删除效果好，同时没有惰性删除使用的资源少。
redis如何实现分布式锁
分布式锁可以通过incr或set nx实现
在操作某个资源时，第一次获取到锁的用户A执行incr lock使得lock的值变为1，此时（用户A未释放锁）如果用户B要操作该资源执行incr lock使得lock的值变为2，lock值不为1说明获取锁失败。当用户A事务完成使用del lock释放锁
使用set key value nx 实现分布式锁，当使用命令创建键值成功（返回"OK"）时说明加锁成功，否则加锁失败（返回"nil"）
分布式死锁问题
当一个程序创建了分布式锁之后，因为某些特殊的原因导致程序意外退出，那么这个锁将永远不会被释放，就造成了死锁问题
一个简单的解决方法是给锁设置过期时间set key value nx ex 过期时间。但是在极端的情况下这种方式还是存在问题：误删锁
误删锁问题
假设锁的最大超时时间是 30s，应用 1 执行了 35s，然而应用 2 在 30s，锁被自动释放之后，用重新获取并设置了锁，然后在 35s 时，应用 1 执行完之后，就会把应用 2 创建的锁给删除掉，如下图所示：
我们可以在锁的value值中写入一个唯一标识来区分锁的所属，这样来解决锁被误删的情况。
如何保证redis消息队列中的数据不丢失
使用stream实现消息队列，stream支持消息持久化，支持消息消费确认。
redis消息队列优缺点分析
List 优点：
消息可以被持久化，借助 Redis 本身的持久化 (AOF、RDB 或者是混合持久化)，可以有效的保存数据；
消费者可以积压消息，不会因为客户端的消息过多而被强行断开。
List 缺点：
消息不能被重复消费，一个消息消费完就会被删除；
没有主题订阅的功能。
ZSet 优点：
支持消息持久化；
相比于 List 查询更方便，ZSet 可以利用 score 属性很方便的完成检索，而 List 则需要遍历整个元素才能检索到某个值。
ZSet 缺点：
ZSet 不能存储相同元素的值，也就是如果有消息是重复的，那么只能插入一条信息在有序集合中；
ZSet 是根据 score 值排序的，不能像 List 一样，按照插入顺序来排序；
ZSet 没有向 List 的 brpop 那样的阻塞弹出的功能。
Pub/Sub 优点：
提供了普通消息订阅模式和主题订阅模式。
Pub/Sub 缺点：
无法持久化保存消息，如果 Redis 服务器宕机或重启，那么所有的消息将会丢失；
发布订阅模式是“发后既忘”的工作模式，如果有订阅者离线重连之后不能消费之前的历史消息。
Stream 优点：
支持消息持久化；
支持消息消费确认。
Stream 缺点：
实现代码比较繁琐；
没有提供主题订阅的功能。
Redis如何实现延时队列
在redis中延迟消息队列（延时队列）一般是基于ZSet（有序集合）实现的。它的核心思想是在程序中开启一个循环的延迟任务检测器，用于检测以及执行延迟任务
基于ZSet实现延迟队列的方法有两种：
zrangebyscore 查询所有任务，此实现方式是一次性查询出所有的延迟任务，然后再进行执行
判断最早的任务，此实现方式是每次查询最早的一条任务，再与当前时间进行判断，如果任务执行时间大于当前时间则表示应该立即执行延迟任务
布隆过滤器的应用：在海量数据中查询一个值是否存在
使用布隆过期检索一个元素是否在一个集合中（有一定误差率，可以设置理想误差率，但是要保证误差率越低需要的空间也就越大）。
优点：消耗空间少，查询速度快
缺点：存在一定误差，不能删除元素
常见使用场景：
垃圾邮件过滤；
爬虫里的 URL 去重；
判断一个值在亿级数据中是否存在
常用redis优化手段
最有效的提供redis性能的方案就是在没有必要开启持久化的情况下，关闭持久化功能，这样每次对redis的操作就无需进行IO磁盘写入操作了，因此性能会提升很多；
缩短键值对的存储长度；
使用耗时长的命令，禁用慢查询；
更多见：[笔记：Redis核心原理与实战分析（下）]Redis性能优化方案
最后更新于
这有帮助吗？
