Redis

Redis的应用场景?

 

2. Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？

　　如果Redis只做缓存使用时,可以使用一致性hash实现动态扩缩容.

3.Redis的过期键的删除策略?

　　(1)定期删除,每个设置过期时间的key,都需要设置一个定时器,当key过期是立即删除.对内存很友好,但是会大量消耗CPU处理过期key,影响缓存的响应时间和吞吐量(空间换时间)

　　(2)惰性删除 当访问某key,判断是否过期,过期就再删除.该策略对内存不友好,当大片key过期后没及时删除,缺占用了大量内存

　　(3)定时删除 多长时间内删除过期数据

4,Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

　　expire和persist命令

5,MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?

　　Redis数据集大小升到一定数量时,就会实行淘汰策略.

6,Redis的内存淘汰策略有哪些?

　　expire 1,淘汰快过期的. 2淘汰最近使用最少的.  4 不淘汰 5,随机移除某个key

　　内存淘汰策略不影响过期key的处理,淘汰策略用于内存不足时,需要申请额外的数据.过期删除策略由于处理过期数据.

7,哨兵模式

　　集群监控 :sentinel负责监控master和slave服务是否正常运行

　　消息通知 :如何某个Redis发生故障,sentinel会发送消息,作为警报通知管理员

　　故障转移 : 当master 的node发生故障时,会转移到slave node上 　　

　　配置中心 :当master发生故障,会通知client新的master地址

8,redis 主从复制的核心原理

　　1,当主库和从库建立连接后,主库后台生成RDB文件

　　2,此时新的写命名将缓存到内存中

　　3,当RDB文件完成后,master将RDB文件和所有缓存的写命令发送给slave

　　4,slave接受到RDB文件,将文件保存到本地磁盘,再从磁盘中读取数据,并执行收到的缓存命令

　　5,之后,master收到写命令就会将命令发送给slaveRedis中,从而保证了数据一致性

　　缺点,所有的slave数据同步和复制都是master节点操作的,会造成master节点压力太大,解决方案使用从从复制.

Redis的问题

9,Redis实现分布式锁?

　　redis是单进程单线程模式的,采用列队模式将并发访问变成串行访问,Redis可以使用setNX命令实现分布式锁

　　当且key不存在,将key的值设成value,若给定的key存在,setNX不做任何动作

　　SETNX是(set if not exists)如果不存在,则set的简写.

　　返回值,设置成功返回1,失败返回0

10,如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题?

 　　基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬
时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

11,redis穿透的解决方案？

　　1,在接口上进行效验,ID<=0的,直接拒绝,设置ip黑名单,白名单

　　2,在Redis设置key-value对为key=null,

　　3,使用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免对底层存储系统的压力

12,什么是redis雪崩？

　　就是Redis负载过大而瘫痪,导致数据库压力大也瘫痪.最终整个系统瘫痪

　　解决办法: 1,在过时时间上加个随机数,别让key都在同一时间内过期

　　　　　　  2,缓存预热,关闭外网服务,开启MySQL,使用预热脚本将热点数据写入缓存中,启动缓存,开启外网服务.

　　　　　　  3,搭建集群,将原来一个人干的分给多个人干.

13,什么是redis穿透？

　　高并发情况下,Redis中的某些key，这个有大量的请求访问这些key，很不幸，这些key失效了，这个时候就会导致大量的请求直接跑到数据库，数据库扛不住直接宕机。

　解决方案:1分级缓存,备份两份数据,一份数据设置时间长一点,第二份数据用于被请求命中,如果第一次数据被命中说第二份已过期,然后去数据库重新备份两份数据

　　　　　 2,计划任务,对热点数据进行追踪,定期进行延时过期　

14,缓存热点key.

　　缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

　　解决方法:对缓存进行加锁,当发现热点key不存在是,进行加锁,访问的请求就会先等待,等从DB读写到数据后,在释放锁

 15.redisTemplate客户端乱码设置

   @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> objectObjectRedisTemplate = new RedisTemplate<>();
        objectObjectRedisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        objectObjectRedisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        objectObjectRedisTemplate.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
        objectObjectRedisTemplate.setStringSerializer(new StringRedisSerializer());
        objectObjectRedisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        objectObjectRedisTemplate.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
//        objectObjectRedisTemplate.setHashValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());

        objectObjectRedisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);


        return objectObjectRedisTemplate;
    }