一、redis簡介

Redis是一款開源的、高效能的鍵-值儲存。它常被稱作是一款資料結構伺服器。

當值支援的主要資料型別為：字串（strings）型別，括雜湊（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和 有序集合（sorted sets）等資料型別。

同時Redis可以進行持久化（將資料存到硬碟），意味著不僅僅可以作為快取記憶體伺服器，也可以作為資料庫使用。

資料來源：https://db-engines.com/en/ranking

redis學習網站連結

菜鳥教程 -> http://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html

redis中文網站 -> http://doc.redisfans.com/index.html

redis特點

Redis支援多種資料型別，適應更多的場景需求。
支援釋出訂閱，管道
設定TTL存活時間，到期自動刪除
可以執行lua指令碼
提供了簡單的事務功能， 能在一定程度上保證事務特性。
提供了流水線（Pipeline） 功能， 這樣客戶端能將一批命令一次性傳到Redis， 減少了網路的開銷。
可以使用記憶體做持久化
可以將資料複製到任意數量的從伺服器。　　

二、快取解決方案對比

Memcached:
    優點：高效能讀寫、單一資料型別、支援客戶端式分散式叢集、一致性hash多核結構、多執行緒讀寫效能高。
    缺點：無持久化、節點故障可能出現快取穿透、分散式需要客戶端實現、跨機房資料同步困難、架構擴容複雜度高
Redis:
    優點：高效能讀寫、多資料型別支援、資料持久化、高可用架構、支援自定義虛擬記憶體、支援分散式分片叢集、單執行緒讀寫效能極高
    缺點：多執行緒讀寫較Memcached慢
Tair：
    優點：高效能讀寫、支援三種儲存引擎（ddb、rdb、ldb）、支援高可用、支援分散式分片叢集、支撐了幾乎所有淘寶業務的快取。
    缺點：單機情況下，讀寫效能較其他兩種產品較慢
 

三、redis快取原理

命令執行結構：

                                             一條客戶端命令的生命週期

客戶端傳送命令後，Redis伺服器將為這個客戶端連結創造一個’輸入快取’，將命令放到裡面。之後再由Redis伺服器進行分配挨個執行，順序是隨機的，這將不會產生併發衝突問題，也就不需要事物了。最後再將結果返回到客戶端的’輸出快取’中，客戶端再獲得資訊結果。

如果資料是寫入命令，例如set name:1 zhangsan方式新增一個字串
redis將根據策略，將這對 key:value 來用內部編碼格式儲存。好處是改變內部編碼不會對外有影響，正常操作即可，同時不同情況下儲存格式不一樣，發揮優勢。

Redis高效能原因：
基於記憶體的訪問，非阻塞I/O,Redis使用事件驅動模型epoll多路複用實現，連線、讀寫、關閉都轉換為事件，不在網路I/O上浪費過多的時間。單執行緒避免的高併發的時候，多執行緒有鎖的問題和執行緒切換的CPU開銷的問題。
雖然是單執行緒的，我們還可以通過多例項來彌補。

四、Redis支援的鍵值型別

String 字串型別
Hash雜湊型別
List列表型別
Set集合型別
Zset有序集合型別

redis的資料型別，以及每種資料型別的使用場景

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，再類比記憶，體會更深，不要硬記。基本上，一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。
(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。
(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。
(五)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。另外，參照另一篇《分散式之延時任務方案解析》，該文指出了sorted set可以用來做延時任務。最後一個應用就是可以做範圍查詢。

五、應用場景

快取：
Redis提供了鍵值過期時間設定， 並且也提供了靈活控制最大記憶體和記憶體溢位後的淘汰策略。可以這麼說，一個合理的快取設計能夠為一個網站的穩定保駕護航。

社交網路：
贊/踩、 粉絲、 共同好友/喜好、 推送、 下拉重新整理等是社交網站的必備功能，由於社交網站訪問量通常比較大， 而且傳統的關係型資料不太適合儲存這種型別的資料， Redis提供的資料結構可以相對比較容易地實現這些功能。

1、為什麼使用redis？

分析:博主覺得在專案中使用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。
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。

題外話：忽然想聊一下這個迅速響應的標準。其實根據互動效果的不同，這個響應時間沒有固定標準。不過曾經有人這麼告訴我:"在理想狀態下，我們的頁面跳轉需要在瞬間解決，對於頁內操作則需要在剎那間解決。另外，超過一彈指的耗時操作要有進度提示，並且可以隨時中止或取消，這樣才能給使用者最好的體驗。"
那麼瞬間、剎那、一彈指具體是多少時間呢？
根據《摩訶僧祗律》記載

一剎那者為一念，二十念為一瞬，二十瞬為一彈指，二十彈指為一羅預，二十羅預為一須臾，一日一夜有三十須臾。

那麼，經過周密的計算，一瞬間為0.36 秒,一剎那有 0.018 秒.一彈指長達 7.2 秒。

（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做一個緩衝操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問資料庫。　　

2、使用redis有什麼缺點

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

這四個問題，我個人是覺得在專案中，比較常遇見的

1、redis和資料庫雙寫一致性問題

分析:一致性問題是分散式常見問題，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，先明白一個前提。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。

回答:《分散式之資料庫和快取雙寫一致性方案解析》給出了詳細的分析，在這裡簡單的說一說。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。 

2、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。
(三)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。
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，加上一個隨機值，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

• I 從快取A讀資料庫，有則直接返回
• II 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。
• III 更新執行緒同時更新快取A和快取B。

3、如何解決redis的併發競爭key問題

分析:這個問題大致就是，同時有多個子系統去set一個key。這個時候要注意什麼呢？大家思考過麼。需要說明一下，博主提前百度了一下，發現答案基本都是推薦用redis事務機制。博主不推薦使用redis的事務機制。因為我們的生產環境，基本都是redis叢集環境，做了資料分片操作。你一個事務中有涉及到多個key操作的時候，這多個key不一定都儲存在同一個redis-server上。因此，redis的事務機制，十分雞肋。
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。

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。

注：文章中redis部分內容轉載出處：https://www.cnblogs.com/rjzheng/ 

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