Redis查漏补缺

Redis查漏补缺：最易错过的技术要点大扫盲

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本文来自DBAplus社群。作者孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着丰富的经验。本文以Redis为主题，对Redis常见问题做一个总结，希望能够扫除大家的知识盲点。

PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“HULK一线技术杂谈”，点关注哦！

考虑到绝大部分写业务的程序员在实际开发中使用Redis时，只会Setvalue和Getvalue两个操作，对Redis整体缺乏一个认知。又恰逢笔者有同事下周要去培训Redis，所以笔者斗胆以Redis为主题，对Redis常见问题做一个总结，希望能够扫除大家的知识盲点。

本文围绕以下几点进行阐述：

• 为什么使用Redis

• 使用Redis有什么缺点

• 单线程的Redis为什么这么快

• Redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

• Redis的过期策略以及内存淘汰机制

• Redis和数据库双写一致性问题

• 如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题

• 如何解决Redis的并发竞争问题

为什么使用Redis

笔者认为，在项目中使用Redis，主要是从两个角度去考虑：性能和并发。当然，Redis还具备可做分布式锁等功能的其它功能，但如果只是为了分布式锁这些其它功能，完全还有其它中间件（如Zookpeer等）可以代替，并不是非要使用Redis。

因此，这个问题主要从性能和并发两个角度去答：

1

性能

如下图所示，我们在碰到需要执行耗时特别久、且结果不频繁变动的SQL时，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。

题外话：忽然想聊一下这个迅速响应的标准——其实根据交互效果的不同，这个响应时间没有固定标准。不过曾经有人这么告诉我：“在理想状态下，我们的页面跳转需要在瞬间解决，对于页内操作则需要在刹那间解决。另外，超过一弹指的耗时操作要有进度提示，并且可以随时中止或取消，这样才能给用户最好的体验。”

那么瞬间、刹那、一弹指具体是多少时间呢？

根据《摩诃僧祗律》记载：一刹那者为一念，二十念为一瞬，二十瞬为一弹指，二十弹指为一罗预，二十罗预为一须臾，一日一夜有三十须臾。

那么，经过周密的计算，一瞬间为0.36秒,一刹那有0.018秒，一弹指长达7.2秒。

2

并发

如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，而不是直接访问数据库。

使用Redis有什么缺点

大家用Redis这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用Redis都会碰到一些问题，常见的主要是四方面的问题：

• 缓存和数据库双写一致性问题

• 缓存雪崩问题

• 缓存击穿问题

• 缓存的并发竞争问题

这四个问题，笔者个人觉得在项目中比较常遇见，具体解决方案，后文会给出。

单线程的Redis为什么这么快

这个问题其实是对Redis内部机制的一个考察。其实根据笔者的面试经验，很多人其实都不知道Redis是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。主要是以下三点：

• 纯内存操作

• 单线程操作，避免了频繁的上下文切换

• 采用了非阻塞I/O多路复用机制

我们现在仔细地说一说I/O多路复用机制，因为这个说法实在是太通俗了，通俗到一般人都不懂是什么意思。打一个比方：小曲在S城开了一家快递店，负责同城快送服务。小曲因为资金限制，雇佣了一批快递员，然后小曲发现资金不够了，只够买一辆车送快递。

经营方式一：

客户每送来一份快递，小曲就让一个快递员盯着，然后快递员开车去送快递。慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在很多问题，几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了，大部分快递员都处在闲置状态，谁抢到了车，谁就能去送快递。

随着快递的增多，快递员也越来越多，小曲发现快递店里越来越挤，没办法雇佣新的快递员了，快递员之间的协调很花时间，大部分时间花在抢车上。综合上述缺点，小曲痛定思痛，提出了下面的经营方式↓

经营方式二：

小曲只雇佣一个快递员，客户送来的快递，小曲按送达地点标注好，然后依次放在一个地方。最后，那个快递员依次去取快递，一次拿一个，开着车去送快递，送好了就回来拿下一个快递。

上述两种经营方式对比，是不是明显觉得第二种，效率更高、更好呢？在上述比喻中：

• 每个快递员→每个线程

• 每个快递→每个Socket(I/O流)

• 快递的送达地点→Socket的不同状态

• 客户送快递请求→来自客户端的请求

• 小曲的经营方式→服务端运行的代码

• 一辆车→CPU的核数

于是我们有如下结论：

• 经营方式一就是传统的并发模型，每个I/O流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。

• 经营方式二就是I/O多路复用。只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个I/O流。

下面类比到真实的Redis线程模型，如图所示：

参照上图，简单来说就是，我们的Redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的Socket。在服务端，有一段I/O多路复用程序，将其置入队列之中。然后文件事件分派器依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。

需要说明的是，这个I/O多路复用机制，Redis还提供了Select、Epoll、Evport、Kqueue等多路复用函数库，大家可以自行去了解。

Redis的数据类型及

各自使用场景

看到这个问题，是不是觉得它很基础？其实笔者也这么觉得。然而根据面试经验发现，至少80%的人答不上这个问题。建议在项目中用到后，再类比记忆，体会更深，不要硬记。基本上，一个合格的程序员五种类型都会用到：

1

String

这个其实没什么好说的，最常规的Set/Get操作，Value可以是String也可以是数字，一般做一些复杂的计数功能的缓存。

2

Hash

这里Value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。笔者在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以CookieId作为Key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好地模拟出类似Session的效果。

3

List

使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用Lrange命令，做基于Redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。

4

Set

因为Set堆放的是一堆不重复值的集合，所以可以做全局去重的功能。

为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set比较麻烦，难道为了做一个全局去重，再起一个公共服务？太麻烦了。

另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好、全部的喜好、自己独有的喜好等功能。

5

Sorted Set

Sorted Set多了一个权重参数Score，集合中的元素能够按Score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，Sorted Set还可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

Redis的过期策略

及内存淘汰机制

这个问题其实相当重要，从这个问题就可以看出来到底Redis有没有用到位。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，有思考过原因么?

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。然后你也没及时去请求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

该配置就是配内存淘汰策略的：

• Noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人使用吧；

• 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；

• 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，应该也没人使用吧；

• 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；

• 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；

• 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。

PS：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。

Redis和数据库双写一致性问题

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，想要回答这个问题，就要先明白一个前提：如果对数据有强一致性要求，就不能放缓存。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。

《分布式数据库与缓存双写一致性方案解疑》给出了详细的分析，在这里简单地说一说：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。

应对缓存穿透和缓存雪崩问题

关于“如何应对缓存穿透和缓存雪崩”这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业很难碰到。如果有大并发的项目，流量有几百万左右，这两个问题一定要深刻考虑：

1

应对缓存穿透

缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。

解决方案：

• 利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库，没得到锁，则休眠一段时间重试；

• 采用异步更新策略，无论Key是否取到值，都直接返回。Value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存，需要做缓存预热（项目启动前，先加载缓存）操作；

• 提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的Key，迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效，如果不合法，则直接返回。

2

应对缓存雪崩

缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。

解决方案：

• 给缓存的失效时间加上一个随机值，避免集体失效；

• 使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了；

• 双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间，自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点：

  a. 从缓存A读数据库，有则直接返回；

  b. A 没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程；

  c. 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

如何解决Redis并发竞争Key问题

这个问题大致就是同时有多个子系统去Set一个Key。这个时候要注意什么呢？本人提前百度了一下，发现大家思考的答案基本都是推荐用Redis事务机制。但本人不推荐使用Redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是Redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个Key操作的时候，这多个Key不一定都存储在同一个Redis-Server上。因此，Redis的事务机制，十分鸡肋。

解决方法如下：

如果对这个Key操作不要求顺序

这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做Set操作即可，比较简单。

如果对这个Key操作要求顺序

假设有一个Key1，系统A需要将Key1设置为ValueA，系统B需要将Key1设置为ValueB，系统C需要将Key1设置为ValueC。期望按照Key1的Value值按照 ValueA→ValueB→ValueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下：

• 系统A Key 1 {ValueA  3:00}

• 系统B Key 1 {ValueB  3:05}

• 系统C Key 1 {ValueC  3:10}

那么，假设这会系统B先抢到锁，将Key1设置为{ValueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的ValueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做Set操作了。以此类推。

其他方法，比如利用队列，将Set方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。

总结

本文对Redis的常见问题做了一个总结。大部分是笔者自己在工作中遇到，以及以前面试别人的时候常问的一些问题，希望大家能够有所收获。

作者简介：钱文品（老钱），互联网分布式高并发技术十年老兵，目前任掌阅科技资深后端工程师。熟练使用 Java、Python、Golang 等多种计算机语言，开发过游戏，制作过网站，写过消息推送系统和MySQL 中间件，实现过开源的 ORM 框架、Web 框架、RPC 框架等

Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行各种刁难。作为一名在互联网技术行业打击过成百上千名【请允许我夸张一下】的资深技术面试官，看过了无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚，故献上此文，希望各位读者以后面试势如破竹，永无失败！

Redis有哪些数据结构？

字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。

如果你是Redis中高级用户，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

如果你说还玩过Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面试官得眼睛就开始发亮了。

使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

这时候你要给予惊讶的反馈：唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答：我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。

假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。

对方接着追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？

这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。

如果对方追问可不可以不用sleep呢？list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。

如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。

如果对方追问pub/sub有什么缺点？在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

如果对方追问redis如何实现延时队列？我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。

如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？

如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

Redis如何做持久化的？

bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，优先使用aof来恢复内存的状态，如果没有aof日志，就会使用rdb文件来恢复。

如果再问aof文件过大恢复时间过长怎么办？你告诉面试官，Redis会定期做aof重写，压缩aof文件日志大小。如果面试官不够满意，再拿出杀手锏答案，Redis4.0之后有了混合持久化的功能，将bgsave的全量和aof的增量做了融合处理，这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安全性。这个功能甚至很多面试官都不知道，他们肯定会对你刮目相看。

如果对方追问那如果突然机器掉电会怎样？取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。

Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

Redis的同步机制了解么？

Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？

Redis Sentinal着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。

Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。