Redis 知识点-ZOUXS的空间

1. Redis 单线程为什么快

1.1 纯内存操作

所有数据在内存中，读写速度微秒级，比磁盘快 1000 倍以上。

1.2 IO 多路复用

单线程监听多个套接字，非阻塞 IO，能同时处理上万连接。

1.3 无锁、无线程切换

单线程避免锁竞争、线程切换、上下文消耗，CPU 利用率极高。

1.4 高效数据结构

SDS、压缩列表、跳表、哈希表等均为高效设计，读写复杂度低。

1.5 面试总结（必背）

Redis 快 = 内存 + IO多路复用 + 单线程无锁 + 高效数据结构，特别适合高并发读写。

2. Redis 过期策略与内存淘汰机制

2.1 惰性删除

访问 key 时才检查是否过期，过期则删除。
优点：节省CPU。
缺点：大量冷数据过期不删，浪费内存。

2.2 定期删除

每隔一段时间随机抽取一批 key 检查并删除过期 key。
平衡 CPU 与内存。

2.3 内存淘汰策略（当内存满时）

volatile-lru：对设置了过期时间的 key 使用 LRU 淘汰。
allkeys-lru：所有 key 中淘汰最少使用的（企业最常用）。
volatile-lfu：淘汰使用频率最低。
allkeys-lfu：全键 LFU。
volatile-random：随机删除。
noeviction：不删除，直接报错（默认）。

3. Redis 持久化

3.1 RDB 快照

定时把内存数据全量保存到磁盘。
优点：文件小、恢复快、适合备份。
缺点：两次快照之间宕机会丢数据。

3.2 AOF 日志

记录每一条写命令，类似 MySQL binlog。
优点：数据安全、最多丢1秒数据。
缺点：文件大、恢复慢、阻塞风险。

3.3 混合持久化（企业标准）

RDB + AOF 结合。
恢复时：先加载 RDB，再重放 AOF。
优点：速度快 + 数据安全，Redis 4.0+ 推荐。

4. 缓存穿透

4.1 定义

查询根本不存在的数据，缓存不命中，直接打到数据库。

4.2 现象

缓存命中率极低。
数据库CPU/连接暴增。
常见于恶意攻击。

4.3 排查

监控缓存命中率。
查看请求参数是否为无效ID、负数、不存在值。
日志高频出现相同无效查询。

4.4 解决方案

参数校验：过滤非法ID。
空值缓存：缓存不存在的key，设置短过期。
布隆过滤器：预先白名单，不存在直接拒绝。
接口限流：防止恶意刷接口。

5. 缓存击穿

5.1 定义

一个极高热点 key 过期，瞬间大量请求打到数据库。

5.2 现象

数据库瞬间负载飙升。
接口大量超时。

5.3 排查

监控热点 key。
查看同一 key 集中过期。

5.4 解决方案

互斥锁（分布式锁）：只让一个请求去更新DB。
热点 key 永不过期。
后台定时主动刷新。

6. 缓存雪崩

6.1 定义

大量 key 同一时间过期 或 Redis 宕机，所有请求打到DB。

6.2 现象

数据库崩溃、服务不可用。

6.3 解决方案

过期时间加随机值，避免批量同时过期。
多级缓存：本地缓存 + Redis。
Redis 集群/哨兵，避免单点故障。
服务限流、熔断、降级。
缓存预热。

7. Redis 分布式锁

7.1 基本命令

SET lock_key unique_value NX PX 30000

NX：仅不存在时设置（互斥）。
PX：毫秒级过期，防止死锁。

7.2 防误删（核心）

用 Lua 脚本保证“判断+删除”原子性。
避免线程A锁过期，被线程B删除。

7.3 锁续期

使用 Redisson 自动续期（看门狗机制）。

7.4 适用场景

库存扣减、订单提交、支付、并发修改、重复提交。

8. Redis 高频面试扩展知识点

8.1 Redis 线程模型

6.0 开始支持 多线程 IO，但执行命令依然单线程。
目的：提高网络吞吐量，不破坏原子性。

8.2 缓存与数据库一致性

先更新数据库，再删除缓存。
不建议更新缓存，避免并发脏数据。

8.3 典型应用场景

热点数据缓存
分布式锁
限流
计数器、排行榜
会话存储
消息队列

8.4 集群方案

主从复制
哨兵（高可用）
Redis Cluster（分片集群）

8.5 面试必背总结

Redis 是高并发缓存中间件，核心解决数据库压力；穿透/击穿/雪崩是三大经典问题；分布式锁是支付、订单、库存必备；企业标配：混合持久化 + 集群 + 主从 + 哨兵。

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