Redis 相关问题

1.redis的过期策略以及内存淘汰机制

 

分析:这个问题其实相当重要，到底redis有没用到家，这个问题就可以看出来。比如你redis只能存5G数据，可是你写了10G，那会删5G的数据。怎么删的，这个问题思考过么？还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高.

 

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。

 

为什么不用定时删除策略?

 

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.

 

定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

 

定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。

 

于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。

 

采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?

 

不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。

 

在redis.conf中有一行配置

# maxmemory-policy volatile-lru

1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。

 

2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。推荐使用，目前项目在用这种。

 

3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。应该也没人用吧，你不删最少使用Key,去随机删。

 

4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐

 

5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。依然不推荐

 

6）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键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐

 

如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

 

2、redis和数据库双写一致性问题

 

分析:一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。

 

首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。

 

3.缓存问题

 

1.缓存穿透

2.缓存雪崩

3.缓存击穿

 

4.如何解决redis的并发竞争key问题

 

第一种方案：分布式锁+时间戳

1.整体技术方案

 

这种情况，主要是准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作。

加锁的目的实际上就是把并行读写改成串行读写的方式，从而来避免资源竞争。

 

2.Redis分布式锁的实现

 

主要用到的redis函数是setnx()

用SETNX实现分布式锁

利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字youzhi的锁，客户端使用下面的命令进行获取：

SETNX lock.youzhi<current Unix time + lock timeout + 1>

如返回1，则该客户端获得锁，把lock.youzhi的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。

如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。

 

3.时间戳

 

由于上面举的例子，要求key的操作需要顺序执行，所以需要保存一个时间戳判断set顺序。

系统A key 1 {ValueA 7:00}
系统B key 1 { ValueB 7:05}

假设系统B先抢到锁，将key1设置为{ValueB 7:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的key1的时间戳早于缓存中的时间戳（7:00<7:05），那就不做set操作了。

 

4.什么是分布式锁

 

因为传统的加锁的做法（如java的synchronized和Lock）这里没用，只适合单点。因为这是分布式环境，需要的是分布式锁。当然，分布式锁可以基于很多种方式实现，比如zookeeper、redis等，不管哪种方式实现，基本原理是不变的：用一个状态值表示锁，对锁的占用和释放通过状态值来标识。

 

第二种方案：利用消息队列

在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。

把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。