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1. 什么是redis

1.1 Redis简介

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的键值存储系统，常被用作数据库、缓存和消息代理。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等，并提供持久化、高可用性和分布式功能。

这是redis官网： Redis中文网https://redis.net.cn/

1.2 Redis的数据类型

Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。

String（字符串）

string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

实例

redis 127.0.0.1:6379> SET name "redis.net.cn"

OK

redis 127.0.0.1:6379> GET name

"redis.net.cn"

在以上实例中我们使用了 Redis 的 SET 和 GET 命令。键为 name，对应的值为redis.net.cn。

Hash（哈希）

Redis hash 是一个键值对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

实例

redis 127.0.0.1:6379> HMSET user:1 username redis.net.cn password redis.net.c
n points 200

OK

redis 127.0.0.1:6379> HGETALL user:1

1) "username"

2) "redis.net.cn"

3) "password"

4) "redis.net.cn"

5) "points"

6) "200"

redis 127.0.0.1:6379>

以上实例中 hash 数据类型存储了包含用户脚本信息的用户对象。实例中我们使用了 Redis HMSET, HEGTALL 命令，user:1 为键值。

每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。

List（列表）

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

实例

redis 127.0.0.1:6379> lpush redis.net.cn redis

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpush redis.net.cn mongodb

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lpush redis.net.cn rabitmq

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> lrange redis.net.cn 0 10

1) "rabitmq"

2) "mongodb"

3) "redis"

redis 127.0.0.1:6379>

列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

Set（集合）

Redis的Set是string类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

sadd 命令

添加一个string元素到,key对应的set集合中，成功返回1,如果元素以及在集合中返回0,key对应的set不存在返回错误。

sadd key member

实例

redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn redis

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn mongodb

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn rabitmq

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn rabitmq

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> smembers redis.net.cn

1) "rabitmq"

2) "mongodb"

3) "redis"

注意：以上实例中 rabitmq 添加了两次，但根据集合内元素的唯一性，第二次插入的元素将被忽略。

集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

zset(sorted set：有序集合)

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

zadd 命令

添加元素到集合，元素在集合中存在则更新对应score

zadd key score member

实例

redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 redis

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 mongodb

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 rabitmq

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 rabitmq

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE redis.net.cn 0 1000

1) "redis"

2) "mongodb"

3) "rabitmq"

2.redis缓存穿透

缓存穿透:

查询一个不存在的数据，mysal查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致每次请求都查数据库

这种情况可能由恶意攻击或频繁查询无效数据引发，给数据库带来巨大压力。

缓存穿透的典型场景

恶意攻击：攻击者故意请求不存在的数据（如无效ID或随机键）。
业务错误：用户输入非法参数（如负数ID），而系统未校验。

缓存穿透的解决方案

布隆过滤器（Bloom Filter）
在缓存层前加布隆过滤器，快速判断数据是否存在。若布隆过滤器返回“不存在”，则直接拒绝请求；若返回“可能存在”，才查询缓存或数据库。布隆过滤器需定期同步数据库中的合法键。

优点：内存占用少，没有多余的key

缺点：实现复杂，存在误判率（误差）

缓存空对象
即使数据库查询结果为空，仍将空结果（如NULL或特殊标记）写入缓存，并设置较短过期时间。后续请求会命中空对象，避免重复穿透。需注意内存占用和数据一致性问题。

优点：简单易操作

缺点：消耗内存，可能发生不一致问题

3.redis缓存击穿

缓存击穿：

给某一个key设置了过期时间，当key过期的时候，恰好这时间点对这个key有大量的并发请求过来，这些并发的请求可能会瞬间把DB压垮

缓存击穿的核心问题

热点数据集中访问：高并发请求同时查询同一个不存在/已失效的缓存键。
瞬时数据库压力：大量请求直接落到数据库，可能引发连接池耗尽或性能瓶颈。
恶性循环：数据库响应变慢进一步加剧请求阻塞，形成连锁反应。

缓存击穿的解决方案：

互斥锁（Mutex Lock）

当缓存失效时，通过分布式锁（如Redis的SETNX）确保只有一个请求能访问数据库并重建缓存，其他请求等待或轮询缓存。

优点：保证数据强一致性

缺点：可能产生等待延迟，性能差

逻辑过期时间

缓存数据不设置物理TTL，而是嵌入逻辑过期时间字段。业务代码判断是否过期，若过期则触发异步重建，未过期直接返回旧数据。

优点：高可用性，性能比较好

缺点：实现复杂度较高，不能保证数据绝对一致

4.redis缓存雪崩

缓存雪崩：

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

缓存雪崩的常见原因

缓存集中过期：大量缓存键设置相同的过期时间，导致同时失效。
缓存服务宕机：Redis等缓存服务集群故障，无法提供服务。
热点数据并发：突发流量导致缓存未命中，请求直接压垮数据库。

缓存雪崩解决方案：

分散过期时间

为缓存键设置随机的过期时间（TTL），避免同时失效。例如在原定过期时间基础上增加随机值

高可用设计

对Redis等缓存服务采用集群模式（如哨兵或Cluster），避免单点故障。同时设置从库快速切换机制。

熔断与降级机制

在数据库压力过大时，通过熔断器（如Hystrix）暂时拒绝请求或返回降级内容（如默认值、缓存旧数据），保护数据库。

多级缓存架构

构建本地缓存（如Caffeine）+分布式缓存（如Redis）的多层体系。当分布式缓存失效时，本地缓存仍能缓解部分压力。

5.redis双写一致性

双写一致性：

当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致

读操作:缓存命中，直接返回;缓存未命中查询数据库，写入缓存，设定超时时间。

写操作：采用延时双删策略

延时双删策略

写入数据库前先删除Redis缓存写入数据库后再次删除Redis缓存（延迟一定时间）设置延迟是为了确保读请求完成并可能将旧数据写入缓存

双写强一致性

采用分布式锁

但是由于缓存都是“读多写少”我们可以采用以下两种情况：

共享锁:读锁readLock，加锁之后，其他线程可以共享读操作

排他锁:独占锁writeLock也叫，加锁之后，阻塞其他线程读写操作

注意事项

强一致性方案通常影响性能，

6.redis持久化

Redis持久化的两种主要方式

Redis提供了两种主要的持久化机制：RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File）。这两种方式各有优缺点，适用于不同的场景。

RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件)，也被叫做Redis数据快照。所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据简单来说就是把内存中的。

RDB的配置通常在redis.conf文件中进行：

save 900 1      # 900秒内至少有1个键被改动
save 300 10     # 300秒内至少有10个键被改动
save 60 10000   # 60秒内至少有10000个键被改动

RDB的执行原理

basave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。

fork采用的是copy-on-write技术

当主进程执行读操作时，访问共享内存

当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作，

RDB的优点包括：

紧凑的单一文件便于备份和灾难恢复

最大化Redis性能，因为父进程不需要参与磁盘I/O

重启时恢复大数据集速度比AOF快

RDB的缺点包括：

可能丢失最后一次快照后的数据

数据集较大时，fork子进程可能耗时较长

AOF持久化

AOF持久化记录服务器接收到的每个写操作命令，并在服务器启动时重新执行这些命令来恢复数据。可以吧AOF看做是命令日志文件

AOF的配置选项：

appendonly yes          # 启用AOF
appendfsync everysec    # 每秒同步一次
# appendfsync always    # 每次写操作都同步
# appendfsync no        # 由操作系统决定同步时机

AOF的优点包括：

更好的持久性保障，可配置为每秒或每次操作同步

AOF日志是仅追加的，没有寻址问题

当AOF文件过大时，Redis会自动重写AOF文件

AOF的缺点包括：

AOF文件通常比RDB文件大

根据使用的fsync策略，AOF可能比RDB慢

特定命令下可能遇到AOF重写bug

混合持久化模式

Redis 4.0开始支持RDB-AOF混合持久化模式。这种模式下，AOF重写时会先生成RDB格式的数据，再将增量命令以AOF格式追加。

启用混合持久化的配置：

aof-use-rdb-preamble yes

这种模式结合了RDB的快速恢复和AOF的低数据丢失风险，是目前推荐的持久化方案。

RDB和AOF的对比

7.redis数据过期策略

Redis数据过期策略

Redis通过两种主要机制处理键的过期：被动过期和主动过期。

被动过期（惰性删除）

当客户端尝试访问一个键时，Redis会检查该键是否设置了过期时间且已过期。如果过期，Redis会立即删除该键并返回空值。

这种方式节省CPU资源，但可能导致大量过期键占用内存直到被访问。

优点:对CPU友好，只会在使用该key时才会进行过期检查，对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查
缺点:对内存不友好，如果一个key已经过期，但是一直没有使用，那么该key就会一直存在内存中，内存永远不会释放

主动过期（定期删除）

Redis每隔一段时间（默认每秒10次）随机抽取一定数量的键（默认20个）检查是否过期。如果发现过期键，立即删除。

如果抽样中过期键比例超过25%，会继续抽样直到比例低于25%。

定期清理有两种模式:

SLOW模式是定时任务，执行频率默认为10hz，每次不超过25ms，以通过修改配置文件redis.conf的hz 选项来调整这个次数

FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms

优点:可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除，也能有效释放过期键占用的内存。
缺点:难以确定删除操作执行的时长和频率。

8.redis数据淘汰策略

数据淘汰策略

当Redis中的内存不够用时，此时在向Redis中添加新的key，那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉，这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。

Redis支持8种不同的策略来删除key

noeviction
默认策略，不淘汰任何数据。当内存不足时，新写入操作会返回错误（如OOM）。适用于不允许数据丢失的场景。

volatile-lru
从已设置过期时间（TTL）的键中，淘汰最近最少使用（LRU）的键。适合对冷数据敏感的场景。

allkeys-lru
从所有键中淘汰最近最少使用的键，无论是否设置过期时间。适用于缓存场景，优先保留热点数据。

volatile-lfu
从已设置过期时间的键中，淘汰使用频率最低（LFU）的键。适合访问频率差异明显的场景。

allkeys-lfu
从所有键中淘汰使用频率最低的键。适用于需要长期保留高频访问数据的场景。

volatile-random
随机淘汰已设置过期时间的键。适合对淘汰顺序无特殊要求的场景。

allkeys-random
随机淘汰任意键。适用于数据重要性均匀分布的情况。

volatile-ttl
优先淘汰剩余生存时间（TTL）最短的键。适合需要快速清理过期数据的场景。

配置方法

在redis.conf文件中设置以下参数：

maxmemory <bytes>      # 指定最大内存限制（如100mb）
maxmemory-policy <策略名>  # 如allkeys-lru

选择建议

优先使用 alkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分，建议使用。

如果业务中数据访问频率差别不大，没有明显冷热数据区分，建议使用 alkeys-random，随机选择淘汰。

如果业务中有置顶的需求，可以使用 volatile-lru 策略，同时置顶数据不设置过期时间，这些数据就一直不被删除会淘汰其他设置过期时间的数据。

如果业务中有短时高频访问的数据，可以使用 alkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略

注意：LRU/LFU算法均为近似实现，Redis使用采样法平衡性能与精度。

9.redis分布式锁

10.面试问题

不定时更新！！！

redis相关内容以及安全知识

1. 什么是redis

1.1 Redis简介

1.2 Redis的数据类型

String（字符串）

Hash（哈希）

List（列表）

Set（集合）

zset(sorted set：有序集合)

2.redis缓存穿透

缓存穿透:

缓存穿透的典型场景

缓存穿透的解决方案

布隆过滤器（Bloom Filter） 在缓存层前加布隆过滤器，快速判断数据是否存在。若布隆过滤器返回“不存在”，则直接拒绝请求；若返回“可能存在”，才查询缓存或数据库。布隆过滤器需定期同步数据库中的合法键。

缓存空对象 即使数据库查询结果为空，仍将空结果（如NULL或特殊标记）写入缓存，并设置较短过期时间。后续请求会命中空对象，避免重复穿透。需注意内存占用和数据一致性问题。

3.redis缓存击穿

缓存击穿：

缓存击穿的核心问题

缓存击穿的解决方案：

互斥锁（Mutex Lock）

逻辑过期时间

4.redis缓存雪崩

缓存雪崩：

缓存雪崩的常见原因

缓存雪崩解决方案：

分散过期时间

高可用设计

熔断与降级机制

多级缓存架构

5.redis双写一致性

双写一致性：

延时双删策略

双写强一致性

采用分布式锁

但是由于缓存都是“读多写少”我们可以采用以下两种情况：

注意事项

6.redis持久化

Redis持久化的两种主要方式

RDB持久化

RDB的执行原理

AOF持久化

混合持久化模式

RDB和AOF的对比

7.redis数据过期策略

Redis数据过期策略

被动过期（惰性删除）

主动过期（定期删除）

8.redis数据淘汰策略

数据淘汰策略

Redis支持8种不同的策略来删除key

配置方法

选择建议

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布隆过滤器（Bloom Filter）
在缓存层前加布隆过滤器，快速判断数据是否存在。若布隆过滤器返回“不存在”，则直接拒绝请求；若返回“可能存在”，才查询缓存或数据库。布隆过滤器需定期同步数据库中的合法键。

缓存空对象
即使数据库查询结果为空，仍将空结果（如`NULL`或特殊标记）写入缓存，并设置较短过期时间。后续请求会命中空对象，避免重复穿透。需注意内存占用和数据一致性问题。