使用緩存是系統性能優化的第一黃金法則。

緩存的設計和使用對一個系統的性能至關重要，平時接觸到項目無論多少也都會在某些層面用到緩存，比如用HashMap實現，Ehcache，memcached、redis等。Redis算是目前最火的方案之一，今天看了它相關的一些問題，總結匯總一下。

一、Redis的優缺點及適用場景

Redis 是一個基于內存的高性能key-value數據庫。很像memcached，整個數據庫統統加載在內存當中進行操作，定期通過異步操作把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。它的優點如下：

(1) 速度快，因為數據存在內存中，類似于HashMap，HashMap的優勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)

(2) 支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數據的更改要么全部執行，要么全部不執行

(4) 豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設置過期時間，過期后將會自動刪除

Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數據的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數據量的高性能操作和運算上。

Redis最適合所有數據in-momory的場景，如：

（1）、會話緩存（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在于：Redis提供持久化。

（2）、全頁緩存（FPC）

除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

（3）、隊列

Reids在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。

（4），排行榜/計數器

Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted

Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：

當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你可以在這里看到。

（5）、發布/訂閱

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發布/訂閱功能。發布/訂閱的使用場景確實非常多。

二、redis的緩存失效策略和主鍵失效機制

作為緩存系統都要定期清理無效數據，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.

在Redis當中，有生存期的key被稱為volatile。在創建緩存時，要為給定的key設置生存期，當key過期的時候（生存期為0），它可能會被刪除。

1、影響生存時間的一些操作

生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數據，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以后，當前數據的生存時間不同。

比如說，對一個 key 執行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個哈希表執行HSET命令，這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那么改名后的 key的生存時間和改名前一樣。

RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然后舊的 key 會改名為 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新成為一個persistent key 。

2、如何更新生存時間

可以對一個已經帶有生存時間的 key 執行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經被控制在1ms之內，主鍵失效的時間復雜度是O（1），

EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的當前生存時間。設置成功返回 1；當 key 不存在或者不能為 key 設置生存時間時，返回 0 。

最大緩存配置

在 redis 中，允許用戶設置最大使用內存大小

server.maxmemory

默認為0，沒有指定最大緩存，如果有新的數據添加，超過最大內存，則會使redis崩潰，所以一定要設置。redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會實行數據淘汰策略。

redis 提供 6種數據淘汰策略：

． volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰

． volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰

． volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰

． allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰

． allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰

． no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據

注意這里的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設置過期時間的數據集淘汰數據還是從全部數據集淘汰數據，后面的lru、ttl以及random是三種不同的淘汰策略，再加上一種no-enviction永不回收的策略。

使用策略規則：

1、如果數據呈現冪律分布，也就是一部分數據訪問頻率高，一部分數據訪問頻率低，則使用allkeys-lru

2、如果數據呈現平等分布，也就是所有的數據訪問頻率都相同，則使用allkeys-random

三種數據淘汰策略：

ttl和random比較容易理解，實現也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，然后取最先失效的key進行淘汰

三、Redis是單進程單線程的，并發問題如何解決

Redis為單進程單線程模式，采用隊列模式將并發訪問變為串行訪問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對于多個客戶端連接并不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行并發訪問時會發生連接超時、數據轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連接等問題，這些問題均是由于客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法：

　　　1.客戶端角度，為保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通信，對連接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作采用內部鎖synchronized。

2.服務器角度，利用setnx實現鎖。

注：對于第一種，需要應用程序自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些問題。

四、redis常見性能問題和解決方案：?　　

　　　1).Master寫內存快照，save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內存快照。

　　　2).Master

AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內存快照做持久

　　　　化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。

　　　3).Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內存資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。

　　　4). Redis主從復制的性能問題，為了主從復制的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個局域網內。

五、redis持久化的幾種方式

1、快照（snapshots）

缺省情況情況下，Redis把數據快照存放在磁盤上的二進制文件中，文件名為dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如數據集中每N秒鐘有超過M次更新，就將數據寫入磁盤；或者你可以手工調用命令SAVE或BGSAVE。

工作原理

． Redis forks.

． 子進程開始將數據寫到臨時RDB文件中。

． 當子進程完成寫RDB文件，用新文件替換老文件。

． 這種方式可以使Redis使用copy-on-write技術。

2、AOF

快照模式并不十分健壯，當系統停止，或者無意中Redis被kill掉，最后寫入Redis的數據就會丟失。這對某些應用也許不是大問題，但對于要求高可靠性的應用來說，

Redis就不是一個合適的選擇。

Append-only文件模式是另一種選擇。

你可以在配置文件中打開AOF模式

3、虛擬內存方式

當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因為這樣節約的內存比較大.

當你的key不小時,可以考慮使用一些非常方法將很大的key變成很大的value,比如你可以考慮將key,value組合成一個新的value.

vm-max-threads這個參數,可以設置訪問swap文件的線程數,設置最好不要超過機器的核數,如果設置為0,那么所有對swap文件的操作都是串行的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對數據完整性有很好的保證.

　　自己測試的時候發現用虛擬內存性能也不錯。如果數據量很大，可以考慮分布式或者其他數據庫。

六，其它

Redis和Memcached的區別

1、數據類型支持不同

與Memcached僅支持簡單的key-value結構的數據記錄不同，Redis支持的數據類型要豐富得多。最為常用的數據類型主要由五種：String、Hash、List、Set和Sorted

Set。Redis內部使用一個redisObject對象來表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如圖所示：

type代表一個value對象具體是何種數據類型，encoding是不同數據類型在redis內部的存儲方式，比如：type=string代表value存儲的是一個普通字符串，那么對應的encoding可以是raw或者是int，如果是int則代表實際redis內部是按數值型類存儲和表示這個字符串的，當然前提是這個字符串本身可以用數值表示，比如:”123″

“456”這樣的字符串。只有打開了Redis的虛擬內存功能，vm字段字段才會真正的分配內存，該功能默認是關閉狀態的。

1）String

常用命令：set/get/decr/incr/mget等；

應用場景：String是最常用的一種數據類型，普通的key/value存儲都可以歸為此類；

實現方式：String在redis內部存儲默認就是一個字符串，被redisObject所引用，當遇到incr、decr等操作時會轉成數值型進行計算，此時redisObject的encoding字段為int。

2）Hash

常用命令：hget/hset/hgetall等

應用場景：我們要存儲一個用戶信息對象數據，其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日，通過用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日；

實現方式：Redis的Hash實際是內部存儲的Value為一個HashMap，并提供了直接存取這個Map成員的接口。如圖所示，Key是用戶ID,

value是一個Map。這個Map的key是成員的屬性名，value是屬性值。這樣對數據的修改和存取都可以直接通過其內部Map的Key(Redis里稱內部Map的key為field),

也就是通過 key(用戶ID) + field(屬性標簽)

就可以操作對應屬性數據。當前HashMap的實現有兩種方式：當HashMap的成員比較少時Redis為了節省內存會采用類似一維數組的方式來緊湊存儲，而不會采用真正的HashMap結構，這時對應的value的redisObject的encoding為zipmap，當成員數量增大時會自動轉成真正的HashMap,此時encoding為ht。

3）List

常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；

應用場景：Redis list的應用場景非常多，也是Redis最重要的數據結構之一，比如twitter的關注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結構來實現；

實現方式：Redis list的實現為一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內存開銷，Redis內部的很多實現，包括發送緩沖隊列等也都是用的這個數據結構。

4）Set

常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；

應用場景：Redis

set對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在于set是可以自動排重的，當你需要存儲一個列表數據，又不希望出現重復數據時，set是一個很好的選擇，并且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內的重要接口，這個也是list所不能提供的；

實現方式：set 的內部實現是一個 value永遠為null的HashMap，實際就是通過計算hash的方式來快速排重的，這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內的原因。

5）Sorted Set

常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；

應用場景：Redis sorted set的使用場景與set類似，區別是set不是自動有序的，而sorted

set可以通過用戶額外提供一個優先級(score)的參數來為成員排序，并且是插入有序的，即自動排序。當你需要一個有序的并且不重復的集合列表，那么可以選擇sorted

set數據結構，比如twitter 的public timeline可以以發表時間作為score來存儲，這樣獲取時就是自動按時間排好序的。

實現方式：Redis sorted

set的內部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數據的存儲和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據是HashMap里存的score,使用跳躍表的結構可以獲得比較高的查找效率，并且在實現上比較簡單。

2、內存管理機制不同

在Redis中，并不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。當物理內存用完時，Redis可以將一些很久沒用到的value交換到磁盤。Redis只會緩存所有的key的信息，如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操作，Redis根據“swappability

=

age*log(size_in_memory)”計算出哪些key對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中，同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以保持超過其機器本身內存大小的數據。當然，機器本身的內存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存中的數據swap到磁盤中的時候，提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存，所以如果更新需要swap的數據，Redis將阻塞這個操作，直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。當從Redis中讀取數據的時候，如果讀取的key對應的value不在內存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應數據，然后再返回給請求方。

這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應。這種策略在客戶端的數量較小，進行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程序中，這顯然是無法滿足大并發的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程池的大小，對需要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行并發操作，減少阻塞的時間。

3、持久化方案

4、集群管理的不同

Redis有哪些數據結構？

字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。

如果你是Redis中高級用戶，還需要加上下面幾種數據結構HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

如果你說還玩過Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。

使用過Redis分布式鎖么，它是什么回事？

先拿setnx來爭搶鎖，搶到之后，再用expire給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。

這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然后接著問如果在setnx之后執行expire之前進程意外crash或者要重啟維護了，那會怎么樣？

這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接著你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然后回答：我記得set指令有非常復雜的參數，這個應該是可以同時把setnx和expire合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心里開始默念：摁，這小子還不錯。

假如Redis里面有1億個key，其中有10w個key是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？

使用keys指令可以掃出指定模式的key列表。

對方接著追問：如果這個redis正在給線上的業務提供服務，那使用keys指令會有什么問題？

這個時候你要回答redis關鍵的一個特性：redis的單線程的。keys指令會導致線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢復。這個時候可以使用scan指令，scan指令可以無阻塞的提取出指定模式的key列表，但是會有一定的重復概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用keys指令長。

使用過Redis做異步隊列么，你是怎么用的？

一般使用list結構作為隊列，rpush生產消息，lpop消費消息。當lpop沒有消息的時候，要適當sleep一會再重試。

如果對方追問可不可以不用sleep呢？list還有個指令叫blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。

如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實現1:N的消息隊列。

如果對方追問pub/sub有什么缺點？在消費者下線的情況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如rabbitmq等。

如果對方追問redis如何實現延時隊列？我估計現在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細。但是你很克制，然后神態自若的回答道：使用sortedset，拿時間戳作為score，消息內容作為key調用zadd來生產消息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的數據輪詢進行處理。

到這里，面試官暗地里已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。

如果有大量的key需要設置同一時間過期，一般需要注意什么？

如果大量的key過期時間設置的過于集中，到過期的那個時間點，redis可能會出現短暫的卡頓現象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。

Redis如何做持久化的？

bgsave做鏡像全量持久化，aof做增量持久化。因為bgsave會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會導致大量丟失數據，所以需要aof來配合使用。在redis實例重啟時，會使用bgsave持久化文件重新構建內存，再使用aof重放近期的操作指令來實現完整恢復重啟之前的狀態。

對方追問那如果突然機器掉電會怎樣？取決于aof日志sync屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時都sync一下磁盤，就不會丟失數據。但是在高性能的要求下每次都sync是不現實的，一般都使用定時sync，比如1s1次，這個時候最多就會丟失1s的數據。

對方追問bgsave的原理是什么？你給出兩個詞匯就可以了，fork和cow。fork是指redis通過創建子進程來進行bgsave操作，cow指的是copy

on write，子進程創建后，父子進程共享數據段，父進程繼續提供讀寫服務，寫臟的頁面數據會逐漸和子進程分離開來。

Pipeline有什么好處，為什么要用pipeline？

可以將多次IO往返的時間縮減為一次，前提是pipeline執行的指令之間沒有因果相關性。使用redis-benchmark進行壓測的時候可以發現影響redis的QPS峰值的一個重要因素是pipeline批次指令的數目。

Redis的同步機制了解么？

Redis可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節點做一次bgsave，并同時將后續修改操作記錄到內存buffer，待完成后將rdb文件全量同步到復制節點，復制節點接受完成后將rdb鏡像加載到內存。加載完成后，再通知主節點將期間修改的操作記錄同步到復制節點進行重放就完成了同步過程。

是否使用過Redis集群，集群的原理是什么？

Redis Sentinal著眼于高可用，在master宕機時會自動將slave提升為master，繼續提供服務。

Redis Cluster著眼于擴展性，在單個redis內存不足時，使用Cluster進行分片存儲。

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