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Redis面试 - 应用场景

Abel sun2022年12月24日
约 1543 字大约 5 分钟

Redis面试 - 应用场景

1 Redis 客户端有哪些?

Redisson、Jedis、lettuce等等,官方推荐使用Redisson。

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

2 Redis如何做大量数据插入?

Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。

3 Redis实现分布式锁实现? 什么是 RedLock?

  • 常规

加锁: SET NX PX + 校验唯一随机值

解锁: Lua脚本

  • RedLock

搞多个Redis master部署,以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的,相互之间不存在数据同步。同时,需要确保在这多个master实例上,是与在Redis单实例,使用相同方法来获取和释放锁。

  • Redisson框架

Redisson watchdog或者它实现了RedLock方式

具体可以看后文分布式锁中实现方式。

4 Redis缓存有哪些问题,如何解决?

当缓存库出现时,必须要考虑如下问题:

  • 缓存穿透
    • 问题来源: 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求。由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。
    • 解决方案
      • 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
      • 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
      • 布隆过滤器。bloomfilter就类似于一个hash set,用于快速判某个元素是否存在于集合中,其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器,不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小
  • 缓存穿击
    • 问题来源: 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。
    • 解决方案
      • 设置热点数据永远不过期。
      • 接口限流与熔断,降级。重要的接口一定要做好限流策略,防止用户恶意刷接口,同时要降级准备,当接口中的某些 服务 不可用时候,进行熔断,失败快速返回机制。
      • 加互斥锁
  • 缓存雪崩
    • 问题来源: 缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。
    • 解决方案
      • 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
      • 如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
      • 设置热点数据永远不过期。
  • 缓存污染(或者满了)

缓存污染问题说的是缓存中一些只会被访问一次或者几次的的数据,被访问完后,再也不会被访问到,但这部分数据依然留存在缓存中,消耗缓存空间。

缓存污染会随着数据的持续增加而逐渐显露,随着服务的不断运行,缓存中会存在大量的永远不会再次被访问的数据。缓存空间是有限的,如果缓存空间满了,再往缓存里写数据时就会有额外开销,影响Redis性能。这部分额外开销主要是指写的时候判断淘汰策略,根据淘汰策略去选择要淘汰的数据,然后进行删除操作。

5 Redis性能问题有哪些,如何分析定位解决?

举几个例子

  • 看延迟 60 秒内的最大响应延迟:
$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrinsic-latency 60
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 15 microseconds.
Max latency so far: 17 microseconds.
Max latency so far: 18 microseconds.
Max latency so far: 31 microseconds.
Max latency so far: 32 microseconds.
Max latency so far: 59 microseconds.
Max latency so far: 72 microseconds.
 
1428669267 total runs (avg latency: 0.0420 microseconds / 42.00 nanoseconds per run).
Worst run took 1429x longer than the average latency.
   
  • 慢日志(slowlog)

慢查询,就会导致后面的请求发生排队,对于客户端来说,响应延迟也会变长。

image-20220628231317888

  • bigkey

大对象

  • 集中过期

一般有两种方案来规避这个问题:

  1. 集中过期 key 增加一个随机过期时间,把集中过期的时间打散,降低 Redis 清理过期 key 的压力
  2. 如果你使用的 Redis 是 4.0 以上版本,可以开启 lazy-free 机制,当删除过期 key 时,把释放内存的操作放到后台线程中执行,避免阻塞主线程
  • fork耗时严重

主进程创建子进程,会调用操作系统提供的 fork 函数

  • 使用Swap

当内存中的数据被换到磁盘上后,Redis 再访问这些数据时,就需要从磁盘上读取,访问磁盘的速度要比访问内存慢几百倍!

  • 内存碎片

Redis 4.0 版本,它正好提供了自动碎片整理的功能,可以通过配置开启碎片自动整理

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