一、redis 需要掌握的知识点
- 架构:单线程
- 数据类型及其适用场景:5种
- 命令的熟悉度(http://doc.redisfans.com/index.html)
- 慢查询分析
- pipeline 的使用
- redis 与 lua 脚本的使用
- redis 持久化:rdb && aof 区别及各自特点
- redis 复制
- redis 内存怎么管理:内存使用统计,内存回收策略,内存优化等
- redis 集群
二、redis 常见应用场景 && 一些注意的地方
排行榜,计数器,社交网络,消息队列等
场景1: 遍历一个set || zset || hash 匹配某个 pattern 的所有元素。
增量式迭代命令:
SCAN, HSCAN, SSCAN, ZSCAN
优点:
从完整遍历开始直到完整遍历结束期间, 一直存在于数据集内的所有元素都会被完整遍历返回; 这意味着, 如果有一个元素, 它从遍历开始直到遍历结束期间都存在于被遍历的数据集当中, 那么 SCAN 命令总会在某次迭代中将这个元素返回给用户。
缺点:
1、同一个元素可能会被返回多次。 处理重复元素的工作交由应用程序负责, 比如说, 可以考虑将迭代返回的元素仅仅用于可以安全地重复执行多次的操作上。
2、如果一个元素是在迭代过程中被添加到数据集的, 又或者是在迭代过程中从数据集中被删除的, 那么这个元素可能会被返回, 也可能不会, 这是未定义的(undefined)。
注意:
1、遍历的时候处理重复出现的元素。
场景2: 注意分片 && 加锁
场景3: 排行榜 && 队列
三、redis 常见问题
1、先读缓存还是先写数据库
2、缓存更新策略(使用场景、一致性、维护成本)
- LRU/LFU/FIFO 算法剔除
- 超时剔除
- 主动更新(消息系统或其他方式通知)
3、缓存穿透解决
缓存空对象(场景:数据频繁变化实时性高; 缺点:更多的空间,短时间内有不一致的情况-可以利用消息系统主动清除) 布隆过滤器拦截(场景:数据相对固定实时性低)
4、缓存雪崩优化
- 保证缓存层高可用
- 降级限流
- 提前演练
5、热点 key
重建热点 key
通过互斥锁只允许一个线程重建
快过期的时候后台脚本自动延续缓存时间
热点 key 寻找
facebook 的 redis-faina
通过客户端,代理,monitor 命令,机器抓包来寻查找热点 key
热点 key 解决办法
- 拆分复杂数据结构(如使用的 hash 则可以考虑对 hash 进行拆分)
- 迁移热点 key 到性能好的机器上
- 本地缓存(更新时通过发布订阅机制处理 redis 本地缓存不一致)
6、bigkey(胃寒:数据倾斜,超时足额,)
要求:
- 字符串类型:不能超过10kb
- 非字符串类型:元素个数不能过多(一般小于10000个)
发现及删除注意事项:
- 利用scan类命令渐进式删除,防止出现redis阻塞。
四、扩散问题: redis 为啥单线程模型会达到每秒万级别的处理能力?
- redis 分布式锁怎么实现
- redis 缓存怎么监控?怎么告警
- redis 中 的虚拟内存
- master 节点双机热备 && sentinel
- Redis 的回收策略
- redis 的优点有哪些
- 高可用&&集群(一共就两种做法:1 主从+哨兵 2 redis-cluster/codis)
- redis 常见性能问题优化
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