redis都支持哪些数据类型？应用场景有哪些？

redis支持五种数据类型作为其Value，redis的Key都是字符串类型的。

• string：redis 中字符串 value 最大可为512M。可以用来做一些计数功能的缓存（也是实际工作中最常见的）。
• list：简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边），其底层实现是一个链表。可以实现一个简单消息队列功能，做基于redis的分页功能等。
• set：是一个字符串类型的无序集合。可以用来进行全局去重等。
• sorted set：是一个字符串类型的有序集合，给每一个元素一个固定的分数score来保持顺序。可以用来做排行榜应用或者进行范围查找等。
• hash：键值对集合，是一个字符串类型的 Key和 Value 的映射表，也就是说其存储的Value是一个键值对（KeyValue）。可以用来存放一些具有特定结构的信息。

其实redis还支持三种特殊的数据类型，分别为BitMap、Geo和HyperLogLog

一般情况下，可以认为redis的支持的数据类型有上述五种，其底层数据结构包括：简单动态字符串，链表，字典，跳表，整数集合以及压缩列表。

redis是单线程的吗？为什么执行速度这么快？

redis是单线程的，redis的单线程是指网络请求模块使用了一个线程，所以不需考虑并发安全性。但是对于需要依赖多个操作的复合操作来说，还是需要锁的，而且有可能是分布式锁。

那么单线程的redis为什么执行速度如此之快？

• 基于内存实现，完全内存计算
• 单线程操作，避免了线程上下文切换操作
• 多路I/O复用的线程模型，实现了一个线程监控多个IO流，及时响应请求
• redis对外部的依赖比较少，属于轻量级内存数据库

redis的线程模型多路I/O复用机制是一个比较重要并且常见的考察点。目前支持I/O多路复用的系统调用有select，pselect，poll，epoll等函数。I/O多路复用就是通过一种机制一个进程可以监视多个描述符，一旦某个描述符读就绪或者写就绪，其能够通知应用程序进行相应的读写操作。

多路I/O复用机制与多进程和多线程技术相比系统开销小，系统不必创建进程/线程，也不必维护这些进程/线程，从而大大减小了系统的开销。

关于常见函数的特点如下所示：

• select函数：

  • 会修改传入的参数数组，这个对于一个需要调用很多次的函数，是非常不友好的。
  • 有最大监听连接数1024个的限制
  • 如果任何一个sock(I/O stream)出现了数据，select没有返回具体是哪个返回了数据，需要采用轮询的方式去遍历获取
  • 线程不安全（当你在一个线程中已经监听该socket，另一个线程想要将该socket关闭，则结果会不可预知）
  • “If a file descriptor being monitored by select() is closed in another thread, the result is unspecified”

• poll函数：

  • 去掉了1024的限制（使用链表搞定）
  • 不再修改传入的参数数组
  • 依然是线程不安全的

• epoll函数：

  • epoll 不仅返回socket组里面数据，还可以确定 具体哪个socket有数据
  • 线程安全

缓存

缓存雪崩

对于系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。

这就是缓存雪崩。

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下。

事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。

事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。

事后：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

用户发送一个请求，系统 A 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存，如果没查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库中的结果，写入 ehcache 和 redis 中。

限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，怎么办？走降级！可以返回一些默认的值，或者友情提示，或者空白的值。

好处：

• 数据库绝对不会死，限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。
• 只要数据库不死，就是说，对用户来说，部分的请求都是可以被处理的。
• 只要有部分的请求可以被处理，就意味着你的系统没死，对用户来说，可能就是点击几次刷不出来页面，但是多点几次，就可以刷出来一次。

缓存穿透

对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是找不到的

比如发出的那 4000 个请求，缓存中查不到，每次你去数据库里查，也查不到。

举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的，结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”，直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。

解决方式很简单，每次系统 A 从数据库中只要没查到，就写一个空值到缓存里去，比如 set -999 UNKNOWN。然后设置一个过期时间，这样的话，下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效之前，都可以直接从缓存中取数据。

缓存击穿

缓存击穿，就是说某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库，就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

解决方式也很简单，可以将热点数据设置为永远不过期；或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。

数据库和缓存的双写一致性问题：

在高并发请求下很容易导致数据不一致的问题，如果你的业务需要保证数据的强一致性，那么建议不要使用缓存。在数据库中和缓存数据的删除或者写入过程中，如果有失败的情况，会导致数据的不一致。

解决办法：

双删延时的解决办法。可以先删除缓存数据，然后再更新数据库数据，最后再隔固定的时间再次删除缓存。

更新数据库产生的binlog订阅（使用canal）。将有变化的key记录下来，并且尝试去不断的去删除缓存（如果上次删除缓存失败）

redis的持久化方式有哪些？

将当前内存中的数据集快照写入磁盘，实现数据的持久化，恢复时可以将快照重新载入内存。

触发方式：

• 自动触发：在配置文件中，可以配置执行了多少次save就自动触发自动持久化。
• 手动触发：通过bgsave命令，在后台异步进行生成快照的操作，同时还可以响应客户端的请求。通过redis进程fork操作创建子进程，生成的快照由子进程负责，客户端请求只会在fork阶段被阻塞。

快照恢复：

将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务，redis会自动加载快照文件数据到内存。但是，redis 服务器在载入 RDB 文件期间，会一直处于阻塞状态，直到载入工作完成为止。

优缺点分析：

• RDB持久化方式存在数据的丢失，因为其没有办法实现实时持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高，会影响系统性能。自动触发也存在丢失部分数据的情况。
• 在恢复大数据集时候，RDB方式相对于AOF要快。

在 redis配置文件的 APPEND ONLY MODE 中，可以设置AOF持久化。通过记录redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态。恢复时可以将AOF文件载入内存，并且可以通过redis-check-aof --fix 进行修复AOF文件。

AOF日志重写：

• AOF文件会随着服务器运行的时间越来越大，可以通过AOF重写来控制AOF文件的大小。
• AOF重写会首先读取数据库中现有的键值对状态，然后根据类型使用一条命令来替代前面对键值对操作的多条命令。
• 使用命令 bgrewriteaof 来实现AOF重写

AOF重写缓存区：

redis 是单线程工作，当AOF文件较大时重写时间会比较长，在重写 AOF 期间，redis将长时间无法处理客户端请求。为了解决这个问题，可以将 AOF 重写程序放到子进程中执行，好处如下：

• 子进程进行 AOF 重写期间，服务器进程（父进程）可以继续处理其它客户端请求。
• 子进程带有父进程的数据副本，使用子进程而不是线程，可以在避免使用锁的情况下，保证数据的安全性。

子进程中AOF重写导致的问题：

• 子进程在进行 AOF 重写期间，服务器进程依然可以处理其它客户端请求，这就会导致数据库状态已经发生了改变，使得当前数据库数据状态和重写后的 AOF 文件中的数据不一致。
• 也就是出现了AOF文件和数据库中数据不一致的问题。

数据状态不一致解决办法：

• redis 服务器设置了一个 AOF 重写缓冲区。这个缓冲区在创建子进程后开始使用，当redis服务器执行一个客户端的写请求命令，之后将这个写命令也发送到 AOF 重写缓冲区。

• 当子进程完成 AOF 日志重写之后，给父进程发送信号，父进程接收此信号后，将 AOF 重写缓冲区的内容写到新的 AOF 文件中，保持数据的一致性。

• AOF文件可以做到秒级持久化，使用追加写的方式来写入，可读性强并且可以使用命令进行文件修复。

• 相比于RDB文件，同样数据下AOF文件体积要大。在redis负载较高时，秒级更新AOF文件会影响性能

• AOF更安全，可将数据及时同步到文件中，但需要较多的磁盘IO，AOF文件尺寸较大，文件内容恢复相对较慢也更加完整。

• RDB持久化，安全性较差，它是正常时期数据备份及 master-slave数据同步的最佳手段，文件尺寸较小并且恢复速度较快。

redis数据的过期回收策略与内存淘汰机制

redis中的数据过期回收策略使用了定期删除和惰性删除相结合的方式。

定期删除：

redis会每隔一定的时间去抽查一定量的数据判断其是否过期，过期则进行删除。

惰性删除：

在获取一个key的时候，redis会检查这个key是否已经过期，若过期，则会进行删除操作。

内存淘汰机制：

在配置文件中，我们可以对内存淘汰机制进行配置。当内存使用达到最大值时，redis可以使用的清除策略如下：

• volatile-lru：利用LRU算法移除设置过过期时间的key (LRU:最近使用 Least Recently Used )
• allkeys-lru：利用LRU算法移除任何key
• volatile-random：移除设置过过期时间的随机key
• allkeys-random：移除随机key
• volatile-ttl：移除即将过期的key(minor TTL)
• noeviction ：不移除任何key，只是返回一个写错误 ，默认选项

主从复制简单介绍

当项目比较大的时候，我们可以使用主从架构Master/Slave机制，Master 以写为主，Slave 以读为主，Master 主节点更新后根据配置，自动同步到从机Slave 节点。

主从复制的原理包括旧版同步和命令传播，主从复制的代价就是系统复制较重的时候会导致主从延迟，并且根据CAP理论，无法同时保证服务可用性和数据一致性。

什么是CAP理论？

CAP理论是指 当网络分区发生时，一致性和可用性不可能同时保证。

• C：Consistent 一致性
• A：Availability 可用性
• P：Partition tolerance 分区容忍度
• 网络分区：分布式系统的节点往往都是分布在不同的机器上进行网络隔离开的，这意味着必然会有网络断开的风险，网络断开也就意味着发生了网络分区。
• 最终一致性：Redis可以保证最终一致性，从节点会努力追赶主节点，最终从节点的状态会和主节点的状态将保持一致。

redis对事务支持

redis对事务的支持主要可以概括如下：

• 隔离性：redis 是单进程的程序，保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。所以redis的事务支持隔离性。
• redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。redis不可能在一个事务的执行过程中插入执行另一个客户端发出的请求。可以保证Redis将这些命令作为一个单独的隔离操作执行。

redis操作事务的相关命令如下所示：

• MULTI：标记一个事务块的开始。
• EXEC：执行所有事务块内的命令。
• DISCARD：取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。
• UNWATCH：取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
• WATCH key [key …]：监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

需要注意的是redis的事务不支持回滚操作，redis以 MULTI 开始一个事务，然后将多个命令入队到事务中，最后由 EXEC 命令触发事务， 一并执行事务中的所有命令。只有当被调用的redis命令有语法错误时，这条命令才会执行失败，或者对某个键执行不符合其数据类型的操作，但是应该在将命令入队列的时候就应该并且能够发现这些问题，所以redis的事务不支持进行回滚操作。

后续更新

• 哨兵模式
• 分布式锁
  • 关于分布式锁，为了使得加锁操作具有原子性，不可以使用多条命令来完成，我们可以使用带多个参数的set命令来完成，如下所示：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)
  • 第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
  • 第二个为value，我们传的是requestId，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。
  • 第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
  • 第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
  • 第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。