redis

1. redis有哪些用途

   1. 键值对缓存，支持设置过期时间：
      1. 可以用来缓存跨进程session
      2. 可以缓存结果数据，例如查询结果，页面结果等
      3. …
   2. 排名： 通过无序集合实现
   3. 队列： 通过列表实现
   4. 分布式锁：setnx key value. 当键不存在时，才能成功，若键存在，什么也不做，成功返回1，失败返回0
   5. …

2. redis支持的数据结构, 以及常用命令

   1. 键值对： set [key] [val], get [key], del [key], expire [key]
   2. hash表: hset [mapname] [key] [val], hdel [mapname] [key], hget [mapname] [key], hkeys [mapname]
   3. list列表: rpush [key] [val], rpop [key], lpush [key] [val], lpop [key], llen [key]
   4. set无序集合: sadd [setname] [key], srem [setname] [key], sismember [setname] [key]
   5. sorted set有序集合: zadd [setname] [source] [key], zrang [setname] [sourcefrom] [sourceto] withscores, zrem [setname] [key]
   6. pub/sub消息通道:
   7. …

3. redis底层结构

   1. string：动态字符串
   2. ziplist：就是一个数组
   3. quicklist 链表，但是节点是 ziplist
   4. skiplist 跳表. 就是链表为了减少查找次数，向上产生多层，上一层一定比下一层小(每次随机决定是否向上加一层)，这样就可以减少搜索次数，快速定位。且链表是有序的，所以一般用于有序结构。性能媲美红黑树
   5. zipmap 键值相邻，顺序查找。没什么用的结构
   6. dict 字典，也就是hashmap

4. redis的持久化策略

   • rdb:
     • bgsave命令： fork一个子进程写入文件
     • save命令：当前进程写入磁盘，单线程阻塞请求
   • aof: 以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作

   rdb备份快，恢复快，但是发生错误的时候丢失大。
   aof丢失风险低，但是严重降低ops

5. redis分布式锁如何防止死锁

   1. 锁添加过期事件，因为添加一个命令后不再是原子操作，所以可以使用lua脚本进行原子化操作

6. redis分布式集群方案

   1. 主从复制模式：主机进程写入，复制（先尝试增量同步，不成功则全量同步）到从进程读取，读写分离。需要手动切换主从
   2. 哨兵模式：类似于守护进程，通过命令监控主进程是否正常，并通过发布订阅完成切换
   3. Cluster模式：数据分片，分布式存储

7. redis为什么快

   1. 单线程无锁
   2. 多路复用IO

8. 内存淘汰机制

   当Redis所用内存达到maxmeory上限时，会触发相应的溢出控制策略

   1. noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
   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。
   3. allkeys-lfu策略：使用LFU算法在所有数据中进行筛选并删除数据。
   4. 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。
   5. 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。
   6. volatile-lfu策略：使用LFU算法筛选设置了过期时间的键值对，进行删除。
   7. 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。
   8. 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。

9. 分布式缓存设计注意事项

   1. 阻塞问题: redis是单线程，如果某个命令执行时间过长，那么就必然造成其他命令的阻塞；避免一次行获取过多，操作过多
   2. 缓存穿透: 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，直接全部打到了数据库。解决：缓存空对象，布隆过滤器拦截(hash过滤)
   3. 缓存击穿: 底层数据库有数据而缓存内没有数据。也就说在数据加载过程或者恰好失效的时候中请求大量到来。解决：延长热点key的过期时间或者设置永不过期，或者逻辑上加锁，顺序访问
   4. 缓存雪崩: 大面积失效，导致全部走到了db。解决: 设置随机过期时间，热点设置永不过期
   5. 缓存一致性: 根据业务，单方面信任一方数据，然后优先更新这部分的数据。

10. redis ZRANK 底层涉及到哪些结构
    主要依赖结构：
    1. 跳跃表：维护有序集合中成员的有序排列
    2. 哈希表: 存储成员到分值的映射关系
    这种双结构设计既保证了O(1)的成员存在性检查，又实现了O(logN)的排名查询效率。
    ​排名计算​​：在查找过程中累加各层的跨度值, 注意是通过跨度值进行的获取排名