理论:第四章:Redis支持的数据类型以及使用场景,持久化,哨兵机制,缓存雪崩,缓存穿透,双删策略
简单介绍一个redis?
redis是内存中的数据结构存储系统,一个key-value类型的非关系型数据库,可持久化的数据库,相对于关系型数据库(数据主要存在硬盘中),性能高,因此我们一般用redis来做缓存使用;并且redis支持丰富的数据类型,比较容易解决各种问题,因此redis可以用来作为注册中心,数据库、缓存和消息中间件。Redis的Value支持5种数据类型,string、hash、list、set、zset(sorted set);
String类型:一个key对应一个value
Hash类型:它的key是string类型,value又是一个map(key-value),适合存储对象。
List类型:按照插入顺序的字符串链表(双向链表),主要命令是LPUSH和RPUSH,能够支持反向查找和遍历
Set类型:用哈希表类型的字符串序列,没有顺序,集合成员是唯一的,没有重复数据,底层主要是由一个value永远为null的hashmap来实现的。
zset类型:和set类型基本一致,不过它会给每个元素关联一个double类型的分数(score),这样就可以为成员排序,并且插入是有序的。
你还用过其他的缓存吗?这些缓存有什么区别?都在什么场景下去用?
对于缓存了解过redis和memcache
Memcache和redis的区别:
数据支持的类型:redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还支持list、set、zset、hash等数据结构的存储;memcache只支持简单的k/v类型的数据,key和value都是string类型
可靠性:memcache不支持数据持久化,断电或重启后数据消失,但其稳定性是有保证的;redis支持数据持久化和数据恢复,允许单点故障,但是同时也会付出性能的代价
性能上:对于存储大数据,memcache的性能要高于redis
应用场景:
Memcache:适合多读少写,大数据量的情况(一些官网的文章信息等)
Redis:适用于对读写效率要求高、数据处理业务复杂、安全性要求较高的系统
案例:分布式系统,存在session之间的共享问题,因此在做单点登录的时候,我们利用redis来模拟了session的共享,来存储用户的信息,实现不同系统的session共享;
对redis的持久化了解不?
redis的持久化方式有两种:
RDB(半持久化方式):按照配置不定期的通过异步的方式、快照的形式直接把内存中的数据持久化到磁盘的一个dump.rdb文件(二进制的临时文件)中,redis默认的持久化方式,它在配置文件(redis.conf)中。
优点:只包含一个文件,将一个单独的文件转移到其他存储媒介上,对于文件备份、灾难恢复而言,比较实用。
缺点:系统一旦在持久化策略之前出现宕机现象,此前没有来得及持久化的数据将会产生丢失
RDB持久化配置:
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外,我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率,在打开6379.conf文件之后,我们搜索save,可以看到下面的配置信息:
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后,如果至少有1个key发生变化,则dump内存快照。
save 300 10 #在300秒(5分钟)之后,如果至少有10个key发生变化,则dump内存快照。
save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后,如果至少有10000个key发生变化,则dump内存快照。
AOF(全持久化的方式):把每一次数据变化都通过write()函数将你所执行的命令追加到一个appendonly.aof文件里面,Redis默认是不支持这种全持久化方式的,需要在配置文件(redis.conf)中将appendonly no改成appendonly yes
优点:数据安全性高,对日志文件的写入操作采用的是append模式,因此在写入过程中即使出现宕机问题,也不会破坏日志文件中已经存在的内容;
缺点:对于数量相同的数据集来说,aof文件通常要比rdb文件大,因此rdb在恢复大数据集时的速度大于AOF;
AOF持久化配置:
在Redis的配置文件中存在三种同步方式,它们分别是:
appendfsync always #每次有数据修改发生时都会都调用fsync刷新到aof文件,非常慢,但是安全;
appendfsync everysec #每秒钟都调用fsync刷新到aof文件中,很快,但是可能丢失一秒内的数据,推荐使用,兼顾了速度和安全;
appendfsync no #不会自动同步到磁盘上,需要依靠OS(操作系统)进行刷新,效率快,但是安全性就比较差;
二种持久化方式区别:
AOF在运行效率上往往慢于RDB,每秒同步策略的效率是比较高的,同步禁用策略的效率和RDB一样高效;
如果缓存数据安全性要求比较高的话,用aof这种持久化方式(比如项目中的购物车);
如果对于大数据集要求效率高的话,就可以使用默认的。而且这两种持久化方式可以同时使用。
做过redis的集群吗?你们做集群的时候搭建了几台,都是怎么搭建的?
Redis的数据是存放在内存中的,不适合存储大数据,大数据存储一般公司常用hadoop中的Hbase或者MogoDB。redis主要用来处理高并发的,用我们的项目来说,电商项目如果并发大的话,一台单独的redis是不能足够支持我们的并发,这就需要我们扩展多台设备协同合作,即用到集群。
Redis搭建集群的方式有多种,例如:客户端分片、Twemproxy、Codis等,但是redis3.0之后就支持redis-cluster集群,这种方式采用的是无中心结构,每个节点保存数据和整个集群的状态,每个节点都和其他所有节点连接。如果使用的话就用redis-cluster集群。集群这块是公司运维搭建的,具体怎么搭建不是太了解。
我们项目中redis集群主要搭建了6台,3主(为了保证redis的投票机制)3从(高可用),每个主服务器都有一个从服务器,作为备份机。所有的节点都通过PING-PONG机制彼此互相连接;客户端与redis集群连接,只需要连接集群中的任何一个节点即可;Redis-cluster中内置了16384个哈希槽,Redis-cluster把所有的物理节点映射到【0-16383】slot上,负责维护。
redis有事务吗?
Redis是有事务的,redis中的事务是一组命令的集合,这组命令要么都执行,要不都不执行,保证一个事务中的命令依次执行而不被其他命令插入。redis的事务是不支持回滚操作的。redis事务的实现,需要用到MULTI(事务的开始)和EXEC(事务的结束)命令 ;
缓存穿透
缓存查询一般都是通过key去查找value,如果不存在对应的value,就要去数据库中查找。如果这个key对应的value在数据库中也不存在,并且对该key并发请求很大,就会对数据库产生很大的压力,这就叫缓存穿透
解决方案:
1.对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃。
2.将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
3.如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在一段时间内失效,发生大量的缓存穿透,这样在失效的瞬间对数据库的访问压力就比较大,所有的查询都落在数据库上,造成了缓存雪崩。 这个没有完美解决办法,但可以分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。
解决方案:
1.在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
2.可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存
3.不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀
4.做二级缓存,或者双缓存策略。A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期。
redis的安全机制(你们公司redis的安全这方面怎么考虑的?)
漏洞介绍:redis默认情况下,会绑定在bind 0.0.0.0:6379,这样就会将redis的服务暴露到公网上,如果在没有开启认证的情况下,可以导致任意用户在访问目标服务器的情况下,未授权就可访问redis以及读取redis的数据,攻击者就可以在未授权访问redis的情况下可以利用redis的相关方法,成功在redis服务器上写入公钥,进而可以直接使用私钥进行直接登录目标主机;
解决方案:
禁止一些高危命令。修改redis.conf文件,用来禁止远程修改DB文件地址,比如 rename-command FLUSHALL "" 、rename-command CONFIG"" 、rename-command EVAL “”等;
以低权限运行redis服务。为redis服务创建单独的用户和根目录,并且配置禁止登录;
为redis添加密码验证。修改redis.conf文件,添加requirepass mypassword;
禁止外网访问redis。修改redis.conf文件,添加或修改 bind 127.0.0.1,使得redis服务只在当前主机使用;
做log监控,及时发现攻击;
redis的哨兵机制(redis2.6以后出现的)
哨兵机制:
监控:监控主数据库和从数据库是否正常运行;
提醒:当被监控的某个redis出现问题的时候,哨兵可以通过API向管理员或者其他应用程序发送通知;
自动故障迁移:主数据库出现故障时,可以自动将从数据库转化为主数据库,实现自动切换;
具体的配置步骤参考的网上的文档。要注意的是,如果master主服务器设置了密码,记得在哨兵的配置文件(sentinel.conf)里面配置访问密码
redis中对于生存时间的应用
Redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会自动删除;
应用场景:
设置限制的优惠活动的信息;
一些及时需要更新的数据,积分排行榜;
手机验证码的时间;
限制网站访客访问频率;
(数据库和redis的数据如何保持一致)双删策略
https://blog.csdn.net/bntX2jSQfEHy7/article/details/80416687?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecase
redis本人被问到的较少,所以只是写了简单的一些面试题