redis从入门到放弃 -> 简介&概念

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一、redis简介

Redis是一款开源的、高性能的键-值存储。它常被称作是一款数据结构服务器。

当值支持的主要数据类型为：字符串（strings）类型，括哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和 有序集合（sorted sets）等数据类型。

同时Redis可以进行持久化（将数据存到硬盘），意味着不仅仅可以作为高速缓存服务器，也可以作为数据库使用。

数据来源：https://db-engines.com/en/ranking

redis学习网站链接

菜鸟教程 -> http://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html

redis中文网站 -> http://doc.redisfans.com/index.html

redis特点

Redis支持多种数据类型，适应更多的场景需求。
支持发布订阅，管道
设置TTL存活时间，到期自动删除
可以执行lua脚本
提供了简单的事务功能， 能在一定程度上保证事务特性。
提供了流水线（Pipeline） 功能， 这样客户端能将一批命令一次性传到Redis， 减少了网络的开销。
可以使用内存做持久化
可以将数据复制到任意数量的从服务器。　　

二、缓存解决方案对比

Memcached:
    优点：高性能读写、单一数据类型、支持客户端式分布式集群、一致性hash多核结构、多线程读写性能高。
    缺点：无持久化、节点故障可能出现缓存穿透、分布式需要客户端实现、跨机房数据同步困难、架构扩容复杂度高
Redis:
    优点：高性能读写、多数据类型支持、数据持久化、高可用架构、支持自定义虚拟内存、支持分布式分片集群、单线程读写性能极高
    缺点：多线程读写较Memcached慢
Tair：
    优点：高性能读写、支持三种存储引擎（ddb、rdb、ldb）、支持高可用、支持分布式分片集群、支撑了几乎所有淘宝业务的缓存。
    缺点：单机情况下，读写性能较其他两种产品较慢

三、redis缓存原理

命令执行结构：

                                             一条客户端命令的生命周期

客户端发送命令后，Redis服务器将为这个客户端链接创造一个’输入缓存’，将命令放到里面。之后再由Redis服务器进行分配挨个执行，顺序是随机的，这将不会产生并发冲突问题，也就不需要事物了。最后再将结果返回到客户端的’输出缓存’中，客户端再获得信息结果。

如果数据是写入命令，例如set name:1 zhangsan方式添加一个字符串
redis将根据策略，将这对 key:value 来用内部编码格式存储。好处是改变内部编码不会对外有影响，正常操作即可，同时不同情况下存储格式不一样，发挥优势。

Redis高性能原因：
基于内存的访问，非阻塞I/O,Redis使用事件驱动模型epoll多路复用实现，连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。单线程避免的高并发的时候，多线程有锁的问题和线程切换的CPU开销的问题。
虽然是单线程的，我们还可以通过多实例来弥补。

四、Redis支持的键值类型

String 字符串类型
Hash散列类型
List列表类型
Set集合类型
Zset有序集合类型

redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

分析：是不是觉得这个问题很基础，其实我也这么觉得。然而根据面试经验发现，至少百分八十的人答不上这个问题。建议，在项目中用到后，再类比记忆，体会更深，不要硬记。基本上，一个合格的程序员，五种类型都会用到。
回答：一共五种
(一)String
这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。
(二)hash
这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。
(三)list
使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。
(四)set
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
(五)sorted set
sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》，该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

五、应用场景

缓存：
Redis提供了键值过期时间设置， 并且也提供了灵活控制最大内存和内存溢出后的淘汰策略。可以这么说，一个合理的缓存设计能够为一个网站的稳定保驾护航。

社交网络：
赞/踩、 粉丝、 共同好友/喜好、 推送、 下拉刷新等是社交网站的必备功能，由于社交网站访问量通常比较大， 而且传统的关系型数据不太适合保存这种类型的数据， Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。

1、为什么使用redis？

分析:博主觉得在项目中使用redis，主要是从两个角度去考虑:性能和并发。当然，redis还具备可以做分布式锁等其他功能，但是如果只是为了分布式锁这些其他功能，完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替，并不是非要使用redis。因此，这个问题主要从性能和并发两个角度去答。
回答:如下所示，分为两点
（一）性能
如下图所示，我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。

题外话：忽然想聊一下这个迅速响应的标准。其实根据交互效果的不同，这个响应时间没有固定标准。不过曾经有人这么告诉我:"在理想状态下，我们的页面跳转需要在瞬间解决，对于页内操作则需要在刹那间解决。另外，超过一弹指的耗时操作要有进度提示，并且可以随时中止或取消，这样才能给用户最好的体验。"
那么瞬间、刹那、一弹指具体是多少时间呢？
根据《摩诃僧祗律》记载

一刹那者为一念，二十念为一瞬，二十瞬为一弹指，二十弹指为一罗预，二十罗预为一须臾，一日一夜有三十须臾。

那么，经过周密的计算，一瞬间为0.36 秒,一刹那有 0.018 秒.一弹指长达 7.2 秒。

（二）并发
如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。　　

2、使用redis有什么缺点

分析:大家用redis这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用redis都会碰到一些问题，常见的也就几个。
回答:主要是四个问题

(一)缓存和数据库双写一致性问题
(二)缓存雪崩问题
(三)缓存击穿问题
(四)缓存的并发竞争问题

这四个问题，我个人是觉得在项目中，比较常遇见的

1、redis和数据库双写一致性问题

分析:一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。

回答:《分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析》给出了详细的分析，在这里简单的说一说。首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。 

2、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

分析:这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。
回答:如下所示
缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
解决方案:
(一)利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
(二)采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
(三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。
缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
解决方案:
(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
(三)双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

• I 从缓存A读数据库，有则直接返回
• II A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
• III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

3、如何解决redis的并发竞争key问题

分析:这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？大家思考过么。需要说明一下，博主提前百度了一下，发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此，redis的事务机制，十分鸡肋。
回答:如下所示
(1)如果对这个key操作，不要求顺序
这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可，比较简单。
(2)如果对这个key操作，要求顺序
假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.
期望按照key1的value值按照 valueA-->valueB-->valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

系统A key 1 {valueA  3:00}
系统B key 1 {valueB  3:05}
系统C key 1 {valueC  3:10}

那么，假设这会系统B先抢到锁，将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做set操作了。以此类推。

其他方法，比如利用队列，将set方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。

注：文章中redis部分内容转载出处：https://www.cnblogs.com/rjzheng/ 

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