【Redis】面试知识点一点就会！

redis有五种基本数据类型，三种特殊数据类型

1、string 字符串类型，常见的key-value格式

2、hash 散列表，hash可以说是key-value格式的集合，一般用来表示对象，用户信息等等。

3、list 链表，list是一个简单的字符串链表，他是有序的可以在头尾插入数据，Lpush向头插入数据，Rpush向尾插入数据。

4、set 集合，set是无序且不重复的集合。

5、zset 有序集合

redis在3.2之后加入了三种特殊数据类型

1、geo 地理位置，一般实现定位，计算两者之间的距离都使用geo

2、Hyperloglog 基数统计，所谓基数就是一个可重复集合内不重复元素的个数

3、Bitmap 位图场景，只有0和1两个状态，可以用来判断是否登录，是否打卡，是否活跃等只有两个状态的情况

1、点赞，播放量、粉丝数等，使用string，每次+1；

2、使用hash存储部分变更数据，例如用户信息

3、利用set的不可重复，储存关注的人、粉丝等

4、利用list的有序性，当作消息队列使用，

5、zset可以进行排序，所以储存成绩表，业绩表等可以排序的信息。

6、geo是可以计算两点之间的距离，可以完成搜索附近商家、打车等功能

7、hyperloglog可以用来当作页面统计，统计有多少人访问，访问者都有谁等等

8、判断是否登录，是否打卡，是否活跃等只有两个状态的情况

10、 共享Session：如果一个分布式Web服务将用户的Session信息保存在各自服务器，用户刷新一次可能就需要重新登录了，这样显然有问题。实际上，可以使用Redis将用户的Session进行集中管理，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。

11、分布式锁

以上情况都是在使用redis作为缓存的情况下发生的，所谓redis作为缓存就是当请求查询数据时，先去redis中查询是否有结果，如果没有则去数据库中查询，将查到的结果保存到redis中并返回给请求方，这样当下次再有相同请求的时候就只需要在redis中获取即可。大大提升访问速度，并且减少了DB的访问压力。

如果redis以及数据库都没有该资源，可以在reids中缓存一个过期时间较短的空结果。

判断请求是否合法，拦截恶意请求，例如请求id为-1的数据肯定是不存在的。

使用布隆过滤器判断结果是否存在，当然布隆过滤器并不是一定完全判断正确，但可以拦截掉大部分的空请求

当一个访问量巨大的key到期失效，同时又有大量请求来到，这些请求就会全部打在db上，导致数据库宕机。

例如关于吴某凡的信息设置的是0点过期，但他突然出事，大量网友吃瓜，请求直接打在了微博的DB上导致宕机。

解决方法：

当第一个请求发现某个key值没有结果的时候，给该key值上锁，然后去数据库查询结果并保存到redis中，再释放锁。这样在其他请求到来的时候发现key值上锁了，就只能等待锁释放，不会再去访问数据库。但缺点是影响吞吐量。

当缓存中的大量key同时过期，请求就会直接打在数据库上，因此就会引发数据库宕机。

解决方法：

在设置失效时间时增加随机值，让失效时间均匀分布。

我们在set key的时候，可以给它设置一个过期时间，比如expire key 60。指定这key60s后过期，60s后，redis是如何处理的嘛？我们先来介绍几种过期策略：

每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即对key进行清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。

假设Redis当前存放30万个key，并且都设置了过期时间，如果你每隔100ms就去检查这全部的key，CPU负载会特别高，最后可能会挂掉。

因此，redis采取的是定期过期，每隔100ms就随机抽取一定数量的key来检查和删除的。

但是呢，最后可能会有很多已经过期的key没被删除。这时候，redis采用惰性删除。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并且已经过期了，此时就会删除。

但是呀，如果定期删除漏掉了很多过期的key，然后也没走惰性删除。就会有很多过期key积在内存内存，直接会导致内存爆的。或者有些时候，业务量大起来了，redis的key被大量使用，内存直接不够了，运维小哥哥也忘记加大内存了。难道redis直接这样挂掉？不会的！Redis用8种内存淘汰策略保护自己~

volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰；

allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。

volatile-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的key中，使用LFU算法进行删除key。

allkeys-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中使用LFU算法进行淘汰；

volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从设置了过期时间的key中，随机淘汰数据；。

allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，从所有key中随机淘汰数据。

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key中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰；

noeviction：默认策略，当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

redis是基于内存的k-v格式的非关系数据库，因为是基于内存的所以一旦机器重启，数据就会丢失，所以需要持久化到硬盘中。

redis的持久化机制分为RDB和AOF，持久化加载流程如下：

快照模式，每次持久化时生成一次当前数据的快照，下次启动时加载该快照。RDB也是redis默认的持久化方式。

AOF（append only file） 持久化，采用日志的形式来记录每个写操作，追加到文件中，重启时再重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。它主要解决数据持久化的实时性问题。默认是不开启的。

AOF的工作流程如下：

数据的一致性和完整性更高

AOF记录的内容越多，文件越大，数据恢复变慢。