当前位置：首页 > news >正文

八股学习 Redis

news 来源：原创 2025/6/10 15:58:29

八股学习 Redis

使用场景
常见问题
问题1、2
- 示例场景
- 缓存穿透
- 解决方案一
- 解决方案二
问题3
- 示例场景
- 缓存击穿
- 解决方案
问题4
- 示例场景
- 缓存雪崩
- 解决方案
问题5
- 示例场景
- 双写一致性
- 强一致方案
- 允许延时一致方案
问题6
- RDB方式
- AOF方式
- 两种方式对比
问题7
- 示例场景
- 惰性删除
- 定期删除

使用场景

缓存：穿透、击穿、雪崩、双写一致、持久化、数据淘汰、淘汰策略；
分布式锁：setnx、redisson；
计数器、保存token、消息队列、延迟队列：数据类型；

常见问题

什么是缓存穿透，怎么解决？
什么是布隆过滤器？
什么是缓存击穿，怎么解决？
什么是缓存雪崩，怎么解决？
Redis双写问题?
Redis作为缓存如何实现持久化？
Redis的数据过期策略有哪些?
Redis的数据淘汰策略有哪些?
Redis分布式锁如何实现?
Redis实现分布式锁如何合理的控制锁的有效时长?
Redis集群有哪些方案?
什么是 Redis 主从同步?
使用的Redis是单点还是集群?哪种集群Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的？
Redis集群脑裂
怎么保证Redis的高并发高可用？
用过Redis的事务吗?事务的命令有哪些？
Redis是单线程的，但是为什么还那么快?
…

问题1、2

缓存穿透、布隆过滤器

示例场景

在这里插入图片描述

缓存穿透

查询一个不存在的数据，mysql查不到，因此不会直接写入，导致频繁查询数据库；

解决方案一

缓存空数据,即使查询返回数据为空，也仍把空结果缓存；
优点：简单；
缺点：内存消耗，可能导致不一致问题；

解决方案二

布隆过滤器：
在这里插入图片描述
作用：检索一个元素是否在集合中；

优点：内存占用少，没有多余key；
缺点：实现相对复杂，存在误判；

在这里插入图片描述

问题3

缓存击穿

示例场景

在这里插入图片描述

缓存击穿

给某一个key设置了过期时间，当key过期的时候，恰好这时间点对这个key有大量的并发请求过来，这些并发的请求可能会瞬间把DB压垮；

解决方案

在这里插入图片描述
互斥锁
优点：强一致；
缺点：性能差；
逻辑过期
优点：高可用，性能优；
缺点：不能保证数据绝对一致；

问题4

缓存雪崩

示例场景

在这里插入图片描述

缓存雪崩

指在同一时间段大量的缓存key同时失效或者Redis宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大的查询压力；

解决方案

给不同的key的TTL添加随机值；
利用Redis集群提高服务可用性：哨兵模式、集群模式；
给缓存业务添加降级限流策略：ngxin或spring cloud gateway
给业务添加多级缓存:Guava或者Caffeine

问题5

示例场景

双写一致性
在这里插入图片描述

双写一致性

当修改了数据库的数据，也要同时更新缓存的数据，缓存数据于数据库数据要保持一致；

强一致方案

Redisson提供的读写锁
共享锁：读锁readLock，加锁后，其他线程可以共享读操作；
排它锁：独占锁writeLock，加锁后，阻塞其他线程读写操作；
在这里插入图片描述

允许延时一致方案

MQ中间件:更新数据后，通知缓存删除；
在这里插入图片描述

canal中间件:监听binlog数据更新缓存，不需要修改业务代码；

在这里插入图片描述

问题6

Redis持久化

RDB方式

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程 ~~（不是子线程）~~ 会共享主进程的内存数据，完成fork后读取内存数据并写入RDB文件；
fork采用的是copy-on-write技术

当主进程执行读操作时，访问共享内存；
当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作；

AOF方式

AOF全称为Append Only File(追加文件)，Redis处理的每一个读写命令都会记录在AOF文件中，可以看作是命令日志文件；
在这里插入图片描述
需要注意的是，AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

AOF命令的记录频率也可以通过redis.conf文件来配置：

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果；
在这里插入图片描述
Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件，阈值也可以在redis.conf中进行配置：

两种方式对比

RDB和AOF各有优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往结合两者来使用；
在这里插入图片描述

问题7

Redis数据过期策略

示例场景

Redis对数据设置数据的有效时间，数据过期以后，就需要将数据从内存中删除掉。可以按照不同的规则进行删除，这种删除规则就被称之为数据的删除策略(数据过期策略)。

惰性删除

设置该key过期时间后，我们不去管它，当需要该key时，我们在检查其是否过期，如果过期，我们就删掉它，反之返回该key；
优点:对CPU友好，只会在使用该key时才会进行过期检查，对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查；
缺点:对内存不友好，如果一个key已经过期，但是一直没有使用，那么该key就会一直存在内存中，内存永远不会释放；

定期删除

每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，删除里面过期的key(从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查，并删除其中的过期key)。
定期清理有两种模式:

SLOW模式：定时任务，执行频率默认为10hz，每次不超过25ms，以通过修改配置文件redis.conf的hz 选项来调整这个次数；
FAST模式：频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms；

优点:可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除，也能有效释放过期键占用的内存。
缺点:难以确定删除操作执行的时长和频率。

Redis的过期删除策略:惰性删除+定期删除两种策略进行配合使用

八股学习 Redis

使用场景

常见问题

问题1、2

示例场景

缓存穿透

解决方案一

解决方案二

问题3

示例场景

缓存击穿

解决方案

问题4

示例场景

缓存雪崩

解决方案

问题5

示例场景

双写一致性

强一致方案

允许延时一致方案

问题6

RDB方式

AOF方式

两种方式对比

问题7

示例场景

惰性删除

定期删除

相关文章：