黑马面试专题-Redis总结
Redis
Redis数据过期策略
1、惰性删除
访问key的时候判断数据是否过期，如果过期，删除
2、定期删除
定期检查一定量的key是否过期（SLOW模式 + FAST模式）
SLOW模式：通过定时任务，默认10HZ，每次不超过25ms，可以修改配置文件redis.conf的hz选项来调整这个次数
FAST模式：时间不固定，每次事件循环会尝试执行，但是两次间隔不低于2ms，耗时不超过1ms
Redis的过期策略：惰性删除 + 定期删除
Redis的淘汰策略
理解：当Redis中的内存不够用的时候，redis会进行淘汰策略，redis会按照某一个规则将数据删除。
- noeviction：不淘汰任何key，当内存满的时候不允许写入新数据，默认
- volatile-ttl ：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL大小，TTL越小先被淘汰
- allkeys-random：对全体key，随机进行淘汰
- volatile-random：对设置了TTL的key，随机进行淘汰
- allkeys-lru：对全体key，基于LRU算法进行淘汰（最近最少使用：通过基于访问时间的大小进行删除）
- volatile-lru: 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰（最近最少使用：通过基于访问时间的大小进行删除）
- allkeys-lfu：对全体key，基于LFU算法进行淘汰（最少频率使用：统计每个key访问频率，值越小优先被淘汰）
- volatile-lfu: 对设置了TTL的key，基于LFU算法进行淘汰（最少频率使用：统计每个key访问频率，值越小优先被淘汰）
使用建议
- 优先使用它allkeys-lru，把经常访问的数据保留到缓存中
- 对于业务中访问频率不大，没有数据冷热区分，建议使用sllkeys-random，随机淘汰
- 如果业务中有顶置需求，可以使用volatile-lru，同时不设置顶置数据过期时间，这些数据就一直不被删除
- 如果业务中有短期高频访问的数据，可以使用allkeys-lfu和volatile-lfu
Redis分布式锁
redssion分布式锁
Redis分布式锁怎么实现
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先按照自己简历上的业务进行描述分布式锁的应用场景
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我们当时用redission实现分布式锁，底层是使用setnx和lua脚本（保证原子性）
Redision实现分布式锁如何合适控制锁的有效时常
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在redission的分布式锁中，提供了WatchDog，一个线程获取锁成功后，WatchDog单独开一个线程监听会给持有锁的线程续期（每隔10s）
Redission的这个锁，可以重入吗
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可以重入，多个锁重入需要判断是否是同一个线程，在redsi中进行存储的时候使用hash结构，来存线程信息和冲入次数
Redssion锁能解决主从数据一致性吗
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不能解决，但可以使用它redission提供的红锁来解决，但是性能就降低了。如果非要保证数据的强一致性，可以使用zookeeper实现分布式锁
Redis其他问题
Reids集群有哪些方案？
- 主从复制
- 哨兵模式
- 分片集群
主从复制 （高并发）
介绍一下redis的主从同步
单节点Redis的并发能力有限，要进一步提高redis的并发能力，需要搭建主从集群，实现读写分离，主节点负责写数据，从节点负责读数据
能说一下，主从同步数据的流程
replication id :数据集id
offset：偏移量
全量同步：
- 从主节点同步数据（replication id、offset）
- 主节点执行bgsave，生成rbd文件后，发送给从节点
- 在rbd生成期间，主节点会以命令的方式记录到缓冲区（一个日志文件）
- 把生成之后的命令日志文件发送给从节点进行同步
增量同步：
- 主节点判断是否是第一次请求（判断replication id），是第一次就同步版本信息（replication id、offset）
- 主节点从命令日志获取offset值之后的数据，发送给从节点进行同步
哨兵模式（高可用）
Redis提供了哨兵模式机制来实现主从集群的自动故障恢复，防止主节点宕机，但是不能写数据。
怎么保证Redis的高并发高可用？
哨兵模式：实现主从集合的自动故障恢复
你们使用Redis是单点还是集群，那种集群？
主从（1主1从）急啊哨兵就可以解决。单点不超过10G内存，如果Redis内存不足则可以根据不同服务分配独立的Redis主从点
Redis集群脑裂，该怎么解决
集群脑裂是由于主节点和从节点和哨兵处于不同的网络分区，使哨兵没有感知到主节点的心跳没，所以通过选举的方式及提升一个从节点作为主节点，这样就会有刘昂个主节点。会导致客户端还在老的主节点写入数据，新节点无法同步，当网络恢复后，哨兵会把老的主节点降低为从节点，导致数据丢失
解决：我们可以修改redis配置文件，设置最少从节点数量以及缩短主从数据同步的延迟时间，达不到要求就拒绝请求
分片集群结构（海量数据）
redis分片集群有什么作用
- 集群中有多个master，每个master保存不同数据
- 每个master都可以有多个slave节点
- master之间通过ping检测彼此的健康状态
- 客户端可以访问集群中任务节点，最终通过路由被转发到正确的节点
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的？
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Redis分片集群引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽
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将16384个哈希槽分配给不同的实例
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读写数据：给很具key的有效部分细算哈希值，对16384取余数（有效部分，如果key前面右大括号。大括号里面的就是有效部分，如果没有。则以key本身作为有效值）
Redis是单线程，但是为什么还那么快？
- 完全基于内存的，C语言编写
- 采用单线程，避免了不必要的上下文切换
- 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO
解释一下I/O多路复用
是指单个线程来同时监听多个Socket，并在某个Socket可读可的时候得到通知，从而避免了无效的等待，充分利用CPU。目前I/O多路复用采用epoll模式实现，他会通知用户进程Socket就绪的通知，还会把已就绪的Socket写入用户空间，不需要挨个遍历来判断Socket是否就绪，提升了性能。
Redis网络模型
就是使用I/O多路复用结合事件的处理器来应对多个Socket请求
- 链接应答处理器
- 命令回复处理器，在Redis6.0之后，为了提升性能，使用多线程来处理回复事件
- 命令请求处理器，在Redis6.0之后，将命令的转换使用了多线程，增加了命令转换速度，在命令执行的时候，依然是单线程。
