1.Redis是什么?
当然可以了,Redis都实现了。有一点概念需要澄清,并发并不是并行。(相关概念:并发性I/O流,意味着能够让一个计算单元来处理来自多个客户端的流请求。并行性,意味着服务器能够同时执行几个事情,具有多个计算单元)
6.Redis的5种数据类型及其应用场景
类型 |
简介 |
特性 |
场景 |
string(字符串) |
二进制安全 |
可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象,一个键最大能存储512M |
验证码、token等场景 |
Hash(字典) |
键值对集合,即编程语言中的Map类型 |
适合存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项的属性值 |
存储购物车、详情页等场景 |
List(列表) |
链表(双向链表) |
增删快,提供了操作某一段元素的API |
最新消息排行(评论列表)、消息队列等 |
Set(集合) |
哈希表实现,元素不重复 |
添加,删除,查找的复杂度都是O(1),为集合提供了交集,并集,差集等操作 |
抽奖随机事件、共同好友、统计网站的所有ip、数据处理等场景 |
Sorted Set (有序集合) |
将Set中的元素增加一个权重参数score,元素按score有序排列 |
数据插入数据集合时,已经进行天然排序了 |
排行榜等场景 |
Bitmaps |
二进制安全,存储 bit位信息 |
二进制格式数据,典型的二值状态存储 |
访问统计、签到统计等场景 |
HypefLogLog |
有点类似集合类型, 实际是一种字符串类型的数据结构 |
最大的好处就是减少空间、但是也存在一定的误差率 |
不需要精确计算的统计等场景 |
GEO类型 |
地理信息存储 |
地理位置信息存储 |
一些距离计算、附近推荐等场景 |
Stream类型 |
Redis 5.0 版本新增加的数据结构 |
消息的持久化和主备复制功能 |
消息队列场景 |
7.请列举几个用得到Redis的常用使用场景?
(1)缓存,毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。再提升服务器性能方面非常有效;
(2)排行榜,在使用传统的关系型数据库(mysql oracle 等)来做这个事儿,非常的麻烦,而利用Redis的SortSet(有序集合)数据结构能够简单的搞定;
(3)计算器/限速器,利用Redis中原子性的自增操作,我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等,这类操作如 果用MySQL,频繁的读写会带来相当大的压力;限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频 率,常用的有抢购时,防止用户疯狂点击带来不必要的压力;
(4)好友关系,利用集合的一些命令,比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好友、共同爱好之类的 功能;
(5)简单消息队列,除了Redis自身的发布/订阅模式,我们也可以利用List来实现一个队列机制,比如:到货通 知、邮件发送之类的需求,不需要高可靠,但是会带来非常大的DB压力,完全可以用List来完成异步解耦;
(6)Session共享,以PHP为例,默认Session是保存在服务器的文件中,如果是集群服务,同一个用户过来可能 落在不同机器上,这就会导致用户频繁登陆;采用Redis保存Session后,无论用户落在那台机器上都能够获 取到对应的Session信息。
(7)一些频繁被访问的数据,经常被访问的数据如果放在关系型数据库,每次查询的开销都会很大,而放在redis 中,因为redis 是放在内存中的可以很高效的访问
7.Redis怎样防止异常数据不丢失?
(1)RDB 持久化
将某个时间点的所有数据都存放到硬盘上。
可以将快照复制到其它服务器从而创建具有相同数据的服务器副本。如果系统发生故障,将会丢失最后一次创建快照之后的数据。
如果数据量很大,保存快照的时间会很长。
(2)AOF 持久化
将写命令添加到 AOF 文件(Append Only File)的末尾。
使用 AOF 持久化需要设置同步选项,从而确保写命令同步到磁盘文件上的时机。这是因为对文件进行写入并不会马上将内容同步到磁盘上,而是先存储到缓冲区,然后由操作系统决定什么时候同 步到磁盘。有以下同步选项:
选项同步频率always每个写命令都同步everysec每秒同步一次no让操作系统来决定何时同步
always 选项会严重减低服务器的性能;
everysec 选项比较合适,可以保证系统崩溃时只会丢失一秒左右的数据,并且 Redis 每秒执行一次同步对服务器性能几乎没有任何影响;
no 选项并不能给服务器性能带来多大的提升,而且也会增加系统崩溃时数据丢失的数量
随着服务器写请求的增多,AOF 文件会越来越大。Redis 提供了一种将 AOF 重写的特性,能够去除 AOF 文件中的冗余写命令。
8.讲一讲缓存穿透,缓存雪崩以及缓存击穿吧
缓存穿透:就是客户持续向服务器发起对不存在服务器中数据的请求。客户先在Redis中查询,查询不到后去数据库中查询。
缓存击穿:就是一个很热门的数据,突然失效,大量请求到服务器数据库中
缓存雪崩:就是大量数据同一时间失效。
打个比方,你是个很有钱的人,开满了百度云,腾讯视频各种杂七杂八的会员,但是你就是没有netflix的会员,然后你把这些账号和密码发布到一个你自己做的网站上,然后你有一个朋友每过 十秒钟就查询你的网站,发现你的网站没有Netflix的会员后打电话向你要。你就相当于是个数据库,网站就是Redis。这就是缓存穿透。
大家都喜欢看腾讯视频上的《水果传》,但是你的会员突然到期了,大家在你的网站上看不到腾讯视频的账号,纷纷打电话向你询问,这就是缓存击穿
你的各种会员突然同一时间都失效了,那这就是缓存雪崩了。
解决方法
(1)缓存穿透:
a.接口层增加校验,对传参进行个校验,比如说我们的id是从1开始的,那么id<=0的直接拦截;
b.缓存中取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时可以将key-value对写为key-null,这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
(2)缓存击穿:
最好的办法就是设置热点数据永不过期,拿到刚才的比方里,那就是你买腾讯一个永久会员
(3)缓存雪崩:
a. 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
b. 如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
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