面向面试知识-Redis
什么是Redis
运行于内存的基于key-value的非关系型数据库。
一款开源的内存数据结构存储，用作数据库、缓存、消息代理等。（可以基于Redis实现分布式锁、以及消息队列）
发布订阅？？
对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责，不存在并发竞争的问题。
除此之外，Redis还支持：
Redis与Memcached的区别？
Redis和Memcached的共同点：
- 都是基于内存的数据库，性能都很高，一般可以用做缓存；
- 都有过期策略。
Redis和Memcached的区别：
- Redis支持的数据类型更加丰富（String、Hash、Set、List、Zset）；而Memcached只支持最简单的key-value数据类型；
- Redis支持数据的
持久化，如何持久化？？，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启时可以再次加载使用；而Memcached没有持久化功能； - Redis原生支持集群；
- Redis支持订阅模型、Lua脚本、事务等功能，而Memcached不支持。
为什么使用Redis作为MySQL的缓存
主要是因为高性能和高并发
- Redis具备高性能
运行在内存的key-value缓存，读取速度快。
但是需要一定的方法解决Redis和MySQL数据库数据一致性的问题。 - Redis具备高并发
单台设备的Redis的QPS（Query Per Second），是MySQL的10倍，Redis单机的QPS能轻松破10w，而MySQL单机的QPS很难破1W。
因此可以考虑把数据库的部分数据转移到缓存中，这样会直接到缓存而不用经过数据库。
Redis的数据类型
类型类型：存储的值：结构的读写能力；
String字符串；缓存对象、常规计数、分布式锁、共享session信息等；
Hash哈希；缓存对象、购物车等？？
List列表；消息队列（有两个问题①生产者需要自行实现全局唯一；②不能以消费组形式消费数据等；）；
Set集合；聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、==抽奖活动，为嘛？==等
Zset有序集合；排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。
Redis常见数据类型：
数据类型：存储的值：结构的读写能力
Redis各数据类型的数据结构实现：
- String类型内部实现：
主要是SDS，Simple Dynamic String，简单动态字符串。
- SDS不仅可以保存文本数据，还可以保存二进制数据。
- SDS获取字符串长度的时间复杂度为O(1)。
- Redis的SDS API是安全的，拼接字符串不会造成缓冲区溢出。
- List类型内部实现：
底层数据结构是由双向链表或压缩列表实现的：
- if 列表元素个数小于512，每个item的值都小于64字节，Redis会使用List类型的底层；
- else 使用双向链表；
在Redis3.2之后，List数据类型的底层DS只由quickList实现。
- Hash类型内部实现：
压缩列表或者哈希表
- if 列表元素个数小于512，且所有值小于64字节，用压缩列表；
- else 使用Hash表;
Redis 7.0之后只由quickList实现
- Set类型内部实现：
Hash表或者整数集合实现
- if 集合中的元素都是整数，且元素个数小于512，使用整数集合；
- else 使用哈希表；
- Zset类型内部实现
压缩列表或者跳表：
- if 有序集合的元素个数小于128个，且所有元素的值小于64个字节时，使用压缩列表；
- else 使用跳表；
Redis7.0之后使用listpack实现。
Redis的线程模型
Redis是单线程吗？
在处理一系列请求时，即接受客户端请求，解析请求，进行数据读写等操作，返回数据给客服端的过程，是单线程；
但是Redis程序并不是单线程的，Redis在启动的时候，会启动后台线程（BIO）。
- Redis在2.6版本加了两个后台线程，分别处理关闭文件、AOF刷盘两个任务；
- Redis 4.0之后，新增了一个后台线程，用来异步释放Redis内存，也就是lazyfree线程。
详细内容见Redis 常见面试题
之所以 Redis 为「关闭文件、AOF 刷盘、释放内存」这些任务创建单独的线程来处理，是因为这些任务的操作都是很耗时的，如果把这些任务都放在主线程来处理，那么 Redis 主线程就很容易发生阻塞，这样就无法处理后续的请求了。
此图太大了，内容有点多，慢慢看一下；
为什么Redis采用单线程都能这么快？
- 运行在内存；
- 非多线程，避免了多线程竞争，免去了线程切换等的资源消耗；
- 采用I/O多路复用处理大量的客户端Socket请求；
Redis在6.0之后引入了多线程，但是主要面向I/O，采用了多个I/O线程来处理网络请求，因为随着网络硬件的性能提升，Redis的性能瓶颈有时会出现在网络I/O的处理上。
Redis持久化
Redis如何实现数据不丢失
Redis运行在内存，当重启或者崩溃，内存中的数据会丢失，因此需要将数据保存至磁盘实现数据的持久化，在Redis重启后重新恢复保存在磁盘中的数据，避免数据丢失。
三种持久化方式：
- AOF日志：每执行一条写操作，就将该命令以追加的方式写入一个特定文件中。
- RDB快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘。
- 混合持久化方式：集成了AOF和RDB的优点。
AOF日志是如何实现的？
AOF，Append only File（追加文件）
记录写操作命令到一个文件中，然后Redis重启时，读取文件记录的命令，并逐一执行命令，进行数据恢复。
为什么先执行命令再保存到文件？
- 避免额外的检查开销：防止保存完执行过程发现语法错误等;
- 不会阻塞写命令的执行：;
可能的风险： - 数据可能会丢失：两个过程，如果写文件过程中，服务器宕机，那么数据就会有丢失的风险;
- 可能阻塞其他操作：因为AOF日志是需要主线程执行的；
AOF的写回策略有哪些？
内核缓冲区的数据何时写入硬盘？
- Always，
- Everysec，
- No，
AOF文件过大时，会出发AOF重写机制。即去除冗余操作，精简文件内容。
RDB是如何实现的？
RDB，Redis DataBase，内存快照。
上两部分见参考：Redis 如何实现数据不丢失？
RDB的优点是：数据恢复速度快，但是快照的时机把握是一个比较难的问题；
AOF的优点是：丢失数据少，但是恢复慢；
；
混合持久化
发生在AOF日志重写过程。
使用混合持久化的AOF文件，前半部分是RDB格式的全量数据，后半部分是AOF格式的增量数据。
优点：
- 前半部分是RDB数据，所以加载速度快；
- 后半部分是AOF数据，加载完RDB数据，再加载AOF，所以数据的完整性较好，丢失的数据少。
缺点： - AOF文件中加入RDB文件，可读性变差；
- 兼容性差，不能用于Redis4.0之前的版本；
Redis集群
主从复制
主从服务器的命令复制是异步进行的。无法实现强一致性，数据不一致在所难免。
哨兵模式
主从复制模式有一个问题，当主节点宕机时，需要手动恢复。为了自动恢复，Redis增加了哨兵模式，因为哨兵模式可以监控主从服务器，且提供主从节点故障转移功能。
切片集群模式
当Redis缓存数据量大到一台服务器无法缓存时，就需要使用Redis切片集群。
使用哈希槽的方案，
Redis的内存淘汰策略
Redis使用的过期删除测试是惰性删除+定期删除
-
惰性删除：只有被访问时，才会检查过期时间，若过期则删除。问题：如果一直不被访问，就一直无法删除。
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定期删除：每过一段时间，随机从数据库中取出一定数量的key值进行检查，删除过期的key。
-
redis的定期删除：如上图
缺点是无法准确的设定删除执行时长和频率。
持久化时，对过期键的处理
RDB：
AOF：
Redis如何保证数据一致性
Redis如何解决数据一致性问题？
先更新数据库，再更新缓存
先更新缓存，再更新数据库
先删除缓存，再更新数据库
先更新数据库，再删除缓存
延迟双删
