Redis是经常被用到的缓存中间件，也是面试过程中常被问到的。这篇文章总结了相关的技术点。持续分享互联网开发技术干货，欢迎关注我。

一、Redis是什么

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。

Redis是一个开源的使用ANSI 、C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

这里我引用了Redis教程里对Redis的描述，很官方，但是很标准。 可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。 我认为这个描述很贴切很全面。

1.1 Redis的行业地位

Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，因超高的性能、完美的文档、多方面的应用能力以及丰富完善的客户端支持在存储方面独当一面，广受好评，尤其以其性能和读取速度而成为了领域中最受青睐的中间件。基本上每一个软件公司都会使用Redis，其中包括很多大型互联网公司，比如京东、阿里、腾讯、github等。因此，Redis也成为了后端开发人员必不可少的技能。

1.2 知识图谱

在我看来，学习每一项技术，都需要有一个清晰的脉络和结构，不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书，如果没有目录章节，也就失去了灵魂。

因此我试图总结出Redis的知识图谱，也称为脑图，如下图所示，可能知识点不是很全，后续会不断更新补充。

本系列文章的知识点也会和这个脑图基本一致，本文先介绍Redis的基本知识，后续文章会详细介绍Redis的数据结构、应用、持久化等多个方面。

二、Redis优点

2.1 速度快

作为缓存工具，Redis最广为人知的特点就是快，到底有多快呢？Redis单机qps（每秒的并发）可以达到110000次/s，写的速度是81000次/s。 那么，Redis为什么这么快呢？

• 绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速；
• 使用了很多查找操作都特别快的数据结构进行数据存储，Redis中的数据结构是专门设计的。如HashMap，查找、插入的时间复杂度都是O(1)；
• 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁、释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
• 用到了非阻塞I/O多路复用机制。

2.2 丰富的数据类型

Redis有5种常用的数据类型：String、List、Hash、set、zset，每种数据类型都有自己的用处。

2.3 原子性，支持事务

Redis支持事务，并且它的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。

2.4 丰富的特性

Redis具有丰富的特性，比如可以用作分布式锁；可以持久化数据；可以用作消息队列、排行榜、计数器；还支持publish/subscribe、通知、key过期等等。当我们要用中间件来解决实际问题的时候，Redis总能发挥出自己的用处。

三、Redis和Memcache对比

Memcache和Redis都是优秀的、高性能的内存数据库，一般我们说到Redis的时候，都会拿Memcache来和Redis做对比。（为什么要做对比呢？当然是要衬托出Redis有多好，没有对比，就没有伤害~）对比的方面包括：

1. 存储方式

• Memcache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，无法做到数据的持久化，且数据不能超过内存大小。
• Redis有一部分数据存在硬盘上，可以做到数据的持久性。

1. 数据支持类型

• Memcache对数据类型支持相对简单，只支持String类型的数据结构。
• Redis有丰富的数据类型，包括：String、List、Hash、Set、Zset。

1. 使用的底层模型

• 它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。
• Redis直接自己构建了VM机制 ，因为一般的系统调用系统函数，会浪费一定的时间去移动和请求。

4） 存储值大小

• Redis最大可以存储1GB，而memcache只有1MB。

看到这里，会不会觉得Redis特别好，全是优点，完美无缺？其实Redis还是有很多缺点的，这些缺点平常我们该如何克服呢？

四、Redis存在的问题及解决方案

4.1 缓存数据库的双写一致性的问题

问题：一致性的问题是分布式系统中很常见的问题。一致性一般分为两种：强一致性和最终一致性，当我们要满足强一致性的时候，Redis也无法做到完美无瑕，因为数据库和缓存双写，肯定会出现不一致的情况，Redis只能保证最终一致性。

解决：我们如何保证最终一致性呢？

• 第一种方式是给缓存设置一定的过期时间，在缓存过期之后会自动查询数据库，保证数据库和缓存的一致性。
• 如果不设置过期时间的话，我们首先要选取正确的更新策略：先更新数据库再删除缓存。但我们删除缓存的时候也可能出现某些问题，所以需要将要删除的缓存的key放到消息队列中去，不断重试，直到删除成功为止。

4.2 缓存雪崩问题

问题： 我们应该都在电影里看到过雪崩，开始很平静，然后一瞬间就开始崩塌，具有很强的毁灭性。这里也是一样的，我们执行代码的时候将很多缓存的实效时间设定成一样，接着这些缓存在同一时间都会实效，然后都会重新访问数据库更新数据，这样会导致数据库连接数过多、压力过大而崩溃。

解决：

• 设置缓存过期时间的时候加一个随机值。
• 设置双缓存，缓存1设置缓存时间，缓存2不设置，1过期后直接返回缓存2，并且启动一个进程去更新缓存1和2。

4.3 缓存穿透问题

问题： 缓存穿透是指一些非正常用户(黑客)故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都集中到到数据库上，从而导致数据库连接异常。

解决:

• 利用互斥锁。缓存失效的时候，不能直接访问数据库，而是要先获取到锁，才能去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间后重试。
• 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。

4.4 缓存的并发竞争问题

问题：

缓存并发竞争的问题，主要发生在多线程对某个key进行set的时候，这时会出现数据不一致的情况。

比如Redis中我们存着一个key为amount的值，它的value是100，两个线程同时都对value加100然后更新，正确的结果应该是变为300。但是两个线程拿到这个值的时候都是100，最后结果也就是200，这就导致了缓存的并发竞争问题。

解决

• 如果多线程操作没有顺序要求的话，我们可以设置一个分布式锁，然后多个线程去争夺锁，谁先抢到锁谁就可以先执行。这个分布式锁可以用zookeeper或者Redis本身去实现。
• 可以利用Redis的incr命令。
• 当我们的多线程操作需要顺序的时候，我们可以设置一个消息队列，把需要的操作加到消息队列中去，严格按照队列的先后执行命令。

五、Redis的过期策略

Redis随着数据的增多，内存占用率会持续变高，我们以为一些键到达设置的删除时间就会被删除，但是时间到了，内存的占用率还是很高，这是为什么呢？

Redis采用的是定期删除和惰性删除的内存淘汰机制。

5.1 定期删除

定期删除和定时删除是有区别的：

• 定时删除是必须严格按照设定的时间去删除缓存，这就需要我们设置一个定时器去不断地轮询所有的key，判断是否需要进行删除。但是这样的话cpu的资源会被大幅度地占据，资源的利用率变低。所以我们选择采用定期删除，。
• 定期删除是时间由我们定，我们可以每隔100ms进行检查，但还是不能检查所有的缓存，Redis还是会卡死，只能随机地去检查一部分缓存，但是这样会有一些缓存无法在规定时间内删除。这时惰性删除就派上用场了。

5.2 惰性删除

举个简单的例子：中学的时候，平时作业太多，根本做不完，老师说下节课要讲这个卷子，你们都做完了吧？其实有很多人没做完，所以需要在下节课之前赶紧补上。

惰性删除也是这个道理，我们的这个值按理说应该没了，但是它还在，当你要获取这个key的时候，发现这个key应该过期了，赶紧删了，然后返回一个'没有这个值，已经过期了!'。

现在我们有了定期删除 + 惰性删除的过期策略，就可以高枕无忧了吗？并不是这样的，如果这个key一直不访问，那么它会一直滞留，也是不合理的，这就需要我们的内存淘汰机制了。

5.3 Redis的内存淘汰机制

Redis的内存淘汰机制一般有6种，如下图所示：

那么我们如何去配置Redis的内存淘汰机制呢？

在Redis.conf中我们可以进行配置

# maxmemory-policy allkeys-lru

六、小结

本文初探Redis，大概整理出了Redis的知识图谱，对照之下可以发现Redis居然有这么多的知识点需要学习；接着我们分析了Redis的优缺点，知道了其基于内存的高效的读写速度和丰富的数据类型，也分析了Redis面对数据一致性、缓存穿透、缓存雪崩等问题时该如何处理；最后我们了解了Redis的过期策略和缓存淘汰机制。

相信大家已经对Redis有了一些了解，下篇文章我们将分析Redis的数据结构、每一种数据类型是如何实现的、对应的命令有哪些。

转自：https://my.oschina.net/u/4007037/blog/3045328