REDIS基础学习

RDB 的优点

• 适合大规模的数据恢复场景，如备份，全量复制等

RDB缺点

• 没办法做到实时持久化/秒级持久化。
• 新老版本存在RDB格式兼容问题

AOF的优点

• 数据的一致性和完整性更高

AOF的缺点

• AOF记录的内容越多，文件越大，数据恢复变慢。

 

12，redis的雪崩，击穿，穿透对应的概念，以及场景

什么是热Key呢？在Redis中，我们把访问频率高的key，称为热点key。

而热点Key是怎么产生的呢？主要原因有两个

• 用户消费的数据远大于生产的数据，如秒杀、热点新闻等读多写少的场景。
• 请求分片集中，超过单Redi服务器的性能，比如固定名称key，Hash落入同一台服务器，瞬间访问量极大，超过机器瓶颈，产生热点Key问题。

那么在日常开发中，如何识别到热点key呢？

凭经验判断哪些是热Key；

• 客户端统计上报；
• 服务代理层上报

如何解决热key问题？

• Redis集群扩容：增加分片副本，均衡读流量；
• 将热key分散到不同的服务器中；
• 使用二级缓存，即JVM本地缓存,减少Redis的读请求。

4.1缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。

通俗点说，读请求访问时，缓存和数据库都没有某个值，这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库，这就是缓存穿透。

4.2 缓存雪奔问题

缓存雪奔： 指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。

缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的，对于这个原因，可通过均匀设置过期时间解决，即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值+一个较小的随机值，5小时+0到1800秒酱紫。

Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造Redis高可用集群啦。

4.3 缓存击穿问题

缓存击穿： 指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db。

缓存击穿看着有点像，其实它两区别是，缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机，缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。有些文章认为它俩区别，是区别在于击穿针对某一热点key缓存，雪奔则是很多key。

解决方案就有两种：

1.使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。

2. “永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。

 

哨兵的工作模式如下：

每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master，Slave以及其他Sentinel实例发送一个 PING命令。

如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 则这个实例会被 Sentinel标记为主观下线。

如果一个Master被标记为主观下线，则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。

当有足够数量的 Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态， 则Master会被标记为客观下线。

在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每10秒一次的频率向它已知的所有Master，Slave发送 INFO 命令。

当Master被 Sentinel 标记为客观下线时，Sentinel 向下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次

若没有足够数量的 Sentinel同意Master已经下线， Master的客观下线状态就会被移除；若Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复， Master 的主观下线状态就会被移除

 

 

13，redis的内存过期以及淘汰策略有哪些

定时过期

 

每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

惰性过期

只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

定期过期

每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。

 

volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰；

allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。

volatile-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的key中，使用LFU算法进行删除key。

allkeys-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LFU算法进行淘汰；

volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数据；。

allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中随机淘汰数据。

volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的key中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰；

noeviction：默认策略，当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。