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Redis有哪些数据类型？

其实根据Redis的官网给出的结果：Redis data types | Redis

Redis有以下数据类型：

序号英文中文是否基本数据类型简介
1String字符串是最基本的数据类型，用于存储字符串、整数或浮点数。
2Lists列表是一组有序的元素，可以在头部或尾部添加元素，适用于存储有序的元素集合。
3Sets集合是一组无序的元素，可以进行交集、并集、差集等操作。
4Hashes哈希表是一种键值对的集合，适用于存储对象。
5Sorted sets有序集合（Zset）是一组有序的元素，每个元素都有一个分值，可以按照分值排序和范围查询。
6Streams流否一种类似于消息队列的数据结构，可以进行发布和订阅操作。
7Geospatial地理位置否一种存储地理位置信息的数据结构，可以进行地理位置相关的操作。
8Bitmaps位图否一种特殊的字符串，可以进行位运算，用于存储二进制数据。
9Bitfields位域否允许设置、递增和获取任意位长度的整数值。
10HyperLogLog基数统计否一种基于概率算法的数据结构，用于统计元素的数量。

关于Redis的几个问题。

Redis为什么快？

  • 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap。而HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是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资源，不用去考虑各种锁问题，不存在加锁释放锁操作，不可能出现死锁而导致的性能消耗。
  • 使用多路I/O复用模型，非阻塞I/O。
  • 使用底层模型不同，他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（虚拟内存机制）。因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

总之，Redis剪去了所有在操作上需要花费时间的机制。而且还使用了I/O速度更快的内存、使用了最快的查找和操作算法。

Redis的持久化机制是什么？各自的优缺点？

Redis提供两种持久化机制：

  • RDB（默认）
  • AOF机制。

RDB：是Redis DataBase缩写快照，是Redis的默认持久化方式。按照一定的时间周期将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，产生对应的数据文件dump.rdb。可以通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

优点：

  • 只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
  • 容灾性好，一个文件可以保存到安全的硬盘。
  • 性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了Redis的高性能。
  • 数据集较大时，比AOF的启动效率更高。

缺点：

  • 数据安全性低，RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间Redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候

AOF：即Append Only File，是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复

优点：

  • 数据安全，AOF持久化可以配置appendfsync属性，有always，每进行一次命令操作就记录到AOF文件中一次。
  • 通过append模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过Redis-checkaof工具解决数据一致性问题。
  • AOF机制的rewrite模式。AOF文件没被rewrite之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）。

缺点：

  • AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。
  • 数据集较大的时候，启动比RDB效率低。

Redis的内存淘汰机制有哪些？

Redis中的内存淘汰机制包括三种：

  • 定期删除：Redis可以设置一个定时器，定期扫描键空间中的键，并删除已经过期的键。
  • 惰性删除：当一个键过期时，Redis不会立即删除该键，而是等到该键被访问时再删除。
  • 内存淘汰策略：当 Redis 内存占用达到上限时，会根据内存淘汰策略来选择一些键进行删除，以腾出更多的内存空间。

Redis的内存淘汰策略有哪些？

Redis的内存淘汰策略是指在Redis用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

  • noeviction，不进行淘汰，但执行写入操作会报错。
  • allkeys-lru，在键空间中，移除最近最少使用的key。这里全部的key都使用LRU算法淘汰（Least Recently Used，最近最少使用），这个也是最常用的。
  • allkeys-lfu（在Redis4.0后新增），在键空间中，移除一定时间内使用次数最少的key。这里全部的key都使用LFU算法淘汰（Least Frequently Used，使用频率最低）
  • allkeys-random，在键空间中，随机移除某个key。
  • volatile-lru，在设置了过期时间的键空间中，移除最近较少使用的key。
  • volatile-lfu（在Redis4.0后新增），在设置了过期时间的键空间中，移除使用频率较低的key。
  • volatile-random，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
  • volatile-ttl，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。

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期key的处理。内存淘汰策略只被用于处理内存不足时需要申请额外空间的数据。而过期策略被用于处理过期的缓存策略。

如何解决Redis的并发竞争Key问题？

所谓的Redis的并发竞争Key的问题，其实就是多个系统同时对一个Key进行操作。但是，执行后的顺序和我们期望的顺序可能会不一样，这也导致了结果的不同。（优点类似事物ACID中的隔离性，交叉执行而导致数据的不一致。）

解决方法有两种：

  • 分布式锁（zookeeper 和 Redis 都可以实现分布式锁）。但如果不存在Redis的并发竞争Key问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能。
  • 消息队列，把所有操作写入同一队列里，利用消息队列把所有操作串行化。

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。然后判断一下是否获取锁，判断获取锁也很简单，只需要判断有序节点中序号小的那一个。当释放锁时，只需将这个瞬时节点删除即可。同时也能避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。业务流程走完之后，删除对应的子节点释放锁。