场景:Redis面试
(图片来源于网络)
- 面试官:我看到你的简历上说你熟练使用Redis,那么你讲一下Redis是干嘛用的?
- 小王:(心中窃喜,Redis不就是缓存吗?)Redis主要用作缓存,通过内存高效地存储非持久化数据。
- 面试官:Redis可以用作持久化的存储吗?
- 小王 :嗯...应该可以吧...
- 面试官:那Redis怎么进行持久化操作呢?
- 小王:嗯...不是太清楚。
- 面试官:Redis的内存淘汰机制有哪些?
- 小王:嗯...没了解过
- 面试官:我们还可以用Redis做哪些事情?分别利用了Redis的哪个指令?
- 小王:我只知道Redis还可以做分布式锁、消息队列...
- 面试官:好了,我们进入下一个话题...
思考:很明显,小王同学在面试过程中关于Redis的表现和回答肯定是比较失败的。Redis是我们工作中每天都会使用到的东西,为什么一到面试却变成了丢分项呢?
作为开发者,我们习惯了使用大神们已经封装好的东西,以此保障我们能够更专注于业务开发,却不知道这些常用工具的底层实现是什么,因此尽管平时应用起来得心应手,但一到面试还是无法让面试官眼前一亮。
本文总结了一些Redis的知识点,有原理有应用,希望可以帮助到大家。
Redis是什么
这里我引用了Redis教程里对Redis的描述,很官方,但是很标准。 可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。 我认为这个描述很贴切很全面。
1. Redis的行业地位
Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件,因超高的性能、多方面的应用能力以及丰富完善的客户端支持在存储方面独当一面,广受好评,尤其以其性能和读取速度而成为了领域中最受青睐的中间件。基本上每一个软件公司都会使用Redis,其中包括很多大型互联网公司,比如京东、阿里、腾讯、github等。因此,Redis也成为了后端开发人员必不可少的技能。
2. 知识图谱
在我看来,学习每一项技术,都需要有一个清晰的脉络和结构,不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书,如果没有目录章节,也就失去了灵魂。
因此我试图总结出Redis的知识图谱,也称为脑图,如下图所示,可能知识点不是很全,后续会不断更新补充。
本系列文章的知识点也会和这个脑图基本一致,本文先介绍Redis的基本知识,后续文章会详细介绍Redis的数据结构、应用、持久化等多个方面。
Redis优点
1. 速度快
作为缓存工具,Redis最广为人知的特点就是快,到底有多快呢?Redis单机qps(每秒的并发)可以达到110000次/s,写的速度是81000次/s。那么,Redis为什么这么快呢?
2. 丰富的数据类型
Redis有5种常用的数据类型:String、List、Hash、set、zset,每种数据类型都有自己的用处。
3. 原子性,支持事务
Redis支持事务,并且它的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
4. 丰富的特性
Redis具有丰富的特性,比如可以用作分布式锁;可以持久化数据;可以用作消息队列、排行榜、计数器;还支持publish/subscribe、通知、key过期等等。当我们要用中间件来解决实际问题的时候,Redis总能发挥出自己的用处。
Redis和Memcache对比
Memcache和Redis都是优秀的、高性能的内存数据库,一般我们说到Redis的时候,都会拿Memcache来和Redis做对比。(为什么要做对比呢?当然是要衬托出Redis有多好,没有对比,就没有伤害~)对比的方面包括:
(1) 存储方式
(2) 数据支持类型
(3) 使用的底层模型
(4) 存储值大小
看到这里,会不会觉得Redis特别好,全是优点?其实Redis还是有很多缺点的,这些缺点平常我们该如何克服呢?
Redis存在的问题及解决方案
1. 缓存数据库的双写一致性的问题
问题:一致性的问题是分布式系统中很常见的问题。一致性一般分为两种:强一致性和最终一致性,当我们要满足强一致性的时候,Redis也无法做到无瑕,因为数据库和缓存双写,肯定会出现不一致的情况,Redis只能保证最终一致性。
解决:我们如何保证最终一致性呢?
2. 缓存雪崩问题
问题: 我们应该都在电影里看到过雪崩,开始很平静,然后一瞬间就开始崩塌,具有很强的毁灭性。这里也是一样的,我们执行代码的时候将很多缓存的实效时间设定成一样,接着这些缓存在同一时间都会实效,然后都会重新访问数据库更新数据,这样会导致数据库连接数过多、压力过大而崩溃。
解决:
3. 缓存穿透问题
问题: 缓存穿透是指一些非正常用户(黑客)故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都集中到到数据库上,从而导致数据库连接异常。
解决:
4. 缓存的并发竞争问题
问题:
缓存并发竞争的问题,主要发生在多线程对某个key进行set的时候,这时会出现数据不一致的情况。
比如Redis中我们存着一个key为amount的值,它的value是100,两个线程同时都对value加100然后更新,正确的结果应该是变为300。但是两个线程拿到这个值的时候都是100,结果也就是200,这就导致了缓存的并发竞争问题。
解决
Redis的过期策略
Redis随着数据的增多,内存占用率会持续变高,我们以为一些键到达设置的删除时间就会被删除,但是时间到了,内存的占用率还是很高,这是为什么呢?
Redis采用的是定期删除和惰性删除的内存淘汰机制。
1. 定期删除
定期删除和定时删除是有区别的:
2. 惰性删除
举个简单的例子:中学的时候,平时作业太多,根本做不完,老师说下节课要讲这个卷子,你们都做完了吧?其实有很多人没做完,所以需要在下节课之前赶紧补上。
惰性删除也是这个道理,我们的这个值按理说应该没了,但是它还在,当你要获取这个key的时候,发现这个key应该过期了,赶紧删了,然后返回一个'没有这个值,已经过期了!'。
现在我们有了定期删除 + 惰性删除的过期策略,就可以高枕无忧了吗?并不是这样的,如果这个key一直不访问,那么它会一直滞留,也是不合理的,这就需要我们的内存淘汰机制了。
Redis的内存淘汰机制一般有6种,如下图所示:
那么我们如何去配置Redis的内存淘汰机制呢?
在Redis.conf中我们可以进行配置
- # maxmemory-policy allkeys-lru
小结
本文初探Redis,大概整理出了Redis的知识图谱,对照之下可以发现Redis居然有这么多的知识点需要学习;接着我们分析了Redis的优缺点,知道了其基于内存的高效的读写速度和丰富的数据类型,也分析了Redis面对数据一致性、缓存穿透、缓存雪崩等问题时该如何处理;我们了解了Redis的过期策略和缓存淘汰机制。
相信大家已经对Redis有了一些了解,下篇文章我们将分析Redis的数据结构、每一种数据类型是如何实现的、对应的命令有哪些。
【本文是专栏机构宜信技术学院的原创文章,微信公众号“宜信技术学院( id: CE_TECH)”】
分享题目:Redis闲谈(1):构建知识图谱
当前链接:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news25/316625.html
网站建设、网络推广公司-创新互联,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联