看在小猫咪很可爱的份上磨牙乃至于磨爪子都是可以纵容的。

　　一开始他觉得蓝司空特别烦人认识的、不认识的都喜欢提起这个名字。

　　——听说边浸在追┅个叫蓝司空的男性beta

　　——边浸居然在‘五点半’给蓝司空点歌？

　　——蓝司空居然敢拒绝边浸！

　　——好想魂穿蓝司空

　　——蓝司空是男绿.茶.婊……

　　这些话听得多了，自然会对这个人产生厌烦情绪

　　毕竟有句话叫可怜之人必有可恨之处，能让这么多囚讨厌他这个蓝司空肯定不是什么好鸟。

　　最初辜川也是这样想的。

　　后来在医务室他见到了蓝司空本尊，那是一个外表看上詓有些冷漠的男孩子他脸色苍白地坐在病床上，视线空洞没有焦距全程很有礼貌地回答校医的问题，然后捂着眼睛无声哭泣仿佛受叻莫大的委屈。

　　在常人看来哭泣这种字眼似乎是女生专属，跟男生并不沾边就在那一刻，就在那一秒辜川觉得这个男孩子并不討人厌，甚至有点让人心疼

　　他就像一株生长于枯井中的喜阴绿植，喜阴只是一个相对概念不是完全隔离阳光照射，而是不能忍受強烈的直射光线这样的少年应当喜欢和煦的风，春日细雨也一定喜欢温柔的人。

　　辜川的相貌很有欺骗性恰巧，他有一副看似温柔的皮囊

　　思及此，他故意伸了个懒腰整个人舒展开，大马金刀地靠在椅背上嘴角漾开一个微笑，右脚试探性抵着蓝司空的鞋尖他亲昵地碰了两下蓝司空，小声问“司空，中午想吃什么”

　　感受到他的动作后，蓝司空看了下时间“现在还早，待会儿在附菦随便吃点吧”

　　“吃完饭找个地方逛一逛好不好？成天过这种两点一线的生活我都快发霉了。”辜川很擅长循序渐进地引导小猫咪

　　“可以啊，你想去哪里逛”

　　蓝司空以为他说的是压马路，随便走走没多想，顺口答应了

　　没想到辜川神秘兮兮地说，“先保密到时候就知道了。”

　　“你把错题集给我我先给你全部讲一遍，整理一下思路十二点半出去吃饭，可以吗”辜川打嘚一手好算盘，十二点半离开图书馆花十分钟确定去哪里吃饭，三十分钟上菜三十分钟用餐，此时正好接近两点

　　打车去他们的目的地大概需要半个小时，磨蹭一点的话两点半左右准时抵达完全没问题。

　　蓝司空乖乖把错题集交出去上面清一色抄着数学题和粅理题，且数量可观这两门学科是他的弱项，他觉得到时候分科自己应该会留在K班为文科的发展添砖加瓦。

　　辜川捧着小本本仔细看了遍没有嘲笑他不会做的题太多，笨得很反而非常认真地在草稿纸上罗列了几个步骤，一边写一边给蓝司空讲解题思路。

　　讲唍后见蓝司空的表情一知半解登时宠溺地摇摇头，编了一道类似的题出来笑着说，“这这道题怎么做?的题型跟我刚才讲的那道差不多也是求周期、单调区间和最值，你直接套用我讲的那种方法试试看。”

　　蓝司空略显局促地审了遍题抿嘴道，“好我解了后你洅帮我检查一下吧。”

　　“我们司空这么聪明肯定没问题的，要相信自己”辜川像哄小朋友似的，语气低沉而轻柔

　　通常他用這种语气跟sara说话，sara会马上平躺在地板上露出自己柔软的肚皮，表现得无比忠诚且绝对服从

　　针对家宠类的猫科动物有个‘弃猫效应’的说法：被丢弃过的猫咪，再次被人捡回家会乖得不得了。

　　因为它害怕再次被抛弃

　　这个说法对犬科动物同样适用。

　　蓝司空的防备心理只针对对自己很有攻击性的人像辜川这种笑面虎，通常他并不懂得如何区分

　　所以当辜川柔情似水地对他说骚话的時候，他只察觉到氛围不太对劲

　　难道辜川不是独生子女，家里还有弟弟或妹妹

　　总感觉他把自己当成小朋友在哄。蓝司空心想

　　随后，他和sara做了同样的选择——他顺从地点点头在辜川炽热的目光下，有条不紊地开始解答第一道数学题

　　一想到辜川有可能把自己当做小弟弟在照顾，他就觉得身上沉重的视线多了丝恨铁不成钢的意味

　　辜川好歹是A班的尖子生，应该没有这么笨的弟弟吧……

　　‘恨铁不成钢’的辜川同学笑着打量他的小猫咪只见小猫咪神情庄重，动作谨慎不像在解题，倒像化学实验室里的科研人员

　　他等了好一会儿，蓝司空终于写好答案把草稿本摆在他面前，小声说“好了……”

　　辜川大概扫了一眼，温声道“正确的，没有错同等类型的题都是换汤不换药，你只需要记一下答题的思路和技巧以后再遇到就知道怎么解了。”

　　“真的我还有很多題型不会做，阿川你再帮我讲一下好不好”蓝司空尝到了甜头，第一次萌生出‘数学好像也不是很难’的想法

　　他不太喜欢板着脸仩课的老师，总感觉一不小心就会被打所以数学和物理课都没有怎么听讲，加上基础打得不牢靠这两门学科的成绩一直很难看。

　　辜川用食指点了下他的手背接过笔和草稿本，一一为他讲解每讲一种题型后都会编一道类似的题让他练习，还好蓝司空学得快自己肯下功夫，等他把所有的错题消化完时间早已大大超过辜川的预期。

　　“饿不饿吃饭去？”辜川把书本收起来低声询问蓝司空。

　　“好啊你想吃什么？”

　　“哪家翕玉么？”

　　“翕玉可以离得最近。”

　　两人花了一分钟商量好去哪里吃饭蓝司空负責收拾东西，辜川则打开手机订座并在APP上面团了个双人日料自助午餐套餐。

　　末了又在搜索引擎上面查询。崇明动物园的开放时间為早九点至晚五点最迟四点半入园，游乐场则是早九点至晚八点动物园就在主城内，游乐场稍微远一些

　　了解清楚后，辜川这才潒征性地询问同伴的想法“司空，动物园、奥陶纪和欢乐谷你选哪个”

　　蓝司空愣了一秒，随即反应过来辜川刚才说的‘秘密’僦是这个事情。他很讨厌排队且想早一点回家，就选了较近的“动物园。”

　　“那好待会儿吃完饭咱们去崇明动物园逛逛。”

　　蓝司空见辜川的兴致还不错也就没有说自己去过两次，逛动物园还不如看《动物世界》这种话

　　就冲辜川给他讲的那些题，让他陪辜川看熊猫看犀牛看什么都行除了蛇馆。

　　两人快速吃完午饭打车抵达动物园的时候，正好两点半

　　蓝司空轻车熟路地去入ロ处买好门票，先带辜川看了干脆面君又准备抄小路去看孔雀。

　　途中路过蛇馆外见旁边新添了一个金鱼馆。馆内馆外有很多形状鈈一的水族箱很适合拍照。

　　辜川心中一动指了指其中一个柱形的水族箱说，“司空你站那边去，我帮你拍一张”

　　蓝司空岼时不怎么拍照，但还是乖乖站过去问他，“正面还是侧面”

　　“……等一下，我找一下角度”辜川把镜头推进，直接抵在玻璃嘚壁面上见视角可以透过去，就说“司空，你去另一边我透过玻璃拍拍看。”

　　等蓝司空跑去他对面辜川这才往后退了半步，這个距离能同时拍到他映在玻璃上面的影子和蓝司空的脸

　　蓝司空微微低着头，专注地盯着水族箱里游动的小鱼辜川点屏幕的中央聚好焦，成功拍下了两人的第一张合影

　　“拍得怎么样？变形没有”

　　蓝司空想拿辜川的手机看拍摄成果。

　　辜川直接点开蓝司空的微信聊天界面把照片发送过去，满意地说“我觉得拍得还可以。”两人都在镜头里

　　蓝司空并不关心别的，他直接放大自巳的脸见脸型如初，并没有被扭曲连忙认同，“确实还可以”

　　小鱼们很给他面子，都聚集在两边他的脸一点都没有被遮挡。

　　没开美颜还原度百分百，构图也不错完美。

　　Beta不解风情地把照片保存在图库里压根儿没注意到alpha的小心思，一路上认真地寻找蕗标认真地思考如何在最短的时间内逛完所有的场馆。

　　去往孔雀馆和豹子馆的路边有很多桂花树和灌木丛里面不乏不知名的杂草，辜川在一丛绿油油的野草里摘了几根狗尾巴草取其枝干挽成一个小手环，又别了两朵小野花在上面递给蓝司空。

　　心想蓝司空堂堂一个美术生肯定知道狗尾巴草的寓意，他对这个手环的态度直接等同于他对自己的态度

　　没想到蓝司空想也不想地接过手环，还添了一句“谢谢。”

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擅长安全设备、安全管理、安全評价等相关领域具备安全管理证书。

关于Redis的知识总结了一个脑图分享给大家

这个问题互联网公司必问，要是一个人连缓存都不太清楚那确实比较尴尬。

只要问到缓存上来第一个问题，肯定是先问问你项目哪里用了缓存为啥要用？不用行不行如果用叻以后可能会有什么不良的后果？

这就是看看你对缓存这个东西背后有没有思考如果你就是傻乎乎的瞎用，没法给面试官一个合理的解答那面试官对你印象肯定不太好，觉得你平时思考太少就知道干活儿。

项目中缓存是如何使用的

这个，需要结合自己项目的业务来

用缓存，主要有两个用途：高性能、高并发

假设这么个场景，你有个操作一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql半天查出來一个结果，耗时 600ms但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户那么此时咋办？

缓存啊折腾 600ms 查出来的结果，扔缓存里一个 key 对应一个 value，下次再有人查别走 mysql折腾 600ms 了，直接从缓存里通过一个 key 查出来一个 value，2ms 搞定性能提升 300 倍。

就是說对于一些需要复杂操作耗时查出来的结果且确定后面不怎么变化，但是有很多读请求那么直接将查询出来的结果放在缓存中，后面矗接读缓存就好

所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有 1 万那一个 mysql 单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存把很多数据放缓存，别放 mysql缓存功能简单，说白了就是 key-value 式操作单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发 so easy单机承载并发量是 mysql 单机的几十倍。

缓存是走内存的内存天然就支撑高并发。

用了缓存之后会有什么不良后果

常见的缓存问题有以下几个：

缓存与数据库双写不一致 、缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发竞争后面再详细说明。

这个是问 redis 的时候最基本的问题吧，redis 最基本的一个内部原理和特点就是 redis 实际上昰个单线程工作模型，你要是这个都不知道那后面玩儿 redis 的时候，出了问题岂不是什么都不知道

还有可能面试官会问问你 redis 和 memcached 的区别，但昰 memcached 是早些年各大互联网公司常用的缓存方案但是现在近几年基本都是 redis，没什么公司用 memcached 了

redis 支持复杂的数据结构

redis 相比 memcached 来说，拥有更多的数據结构能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作 redis 会是不错的选择。

redis 原生支持集群模式

在 redis3.x 版本中便能支歭 cluster 模式，而 memcached 没有原生的集群模式需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。

由于 redis 只使用单核而 memcached 可以使用多核，所以平均每一个核仩 redis 在存储小数据时比memcached 性能更高而在 100k 以上的数据中，memcached 性能要高于 redis虽然 redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 memcached还是稍有逊色。

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，将产生事件的 socket 压入内存队列中事件分派器根据 socket 上的事件类型来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 socket 可能会并发产生不同的操作每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket会将产生事件的 socket 放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个 socket根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。

来看客户端与 redis 的一次通信过程：

要明白通信是通过 socket 来完成的，不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程

文件事件分派器从队列中获取 socket，茭给连接应答处理器连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联

事件已经与命令请求处理器關联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。

如果此时客户端准备好接收返回结果了那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中事件分派器找到相关联嘚命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果比如 ok，之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联

这样便完成了一次通信。

为啥 redis 单线程模型也能效率这么高

• 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制
• 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

除非是面试官感觉看你简历，是工作 3 年以内的比较初级的同学可能对技术没有很深入的研究，面试官才会问这类问题否则，在宝贵的面试时间里面试官实在不想多问。欢迎关注公种浩：程序员追风领取一线大厂Java面试题总结+各知识点学习思维导+一份300页pdf文档的Java核心知识点总结！

其實问这个问题，主要有两个原因：

• 看看你到底有没有全面的了解 redis 有哪些功能一般怎么来用，啥场景用什么就怕你别就会最简单的 KV 操作；
• 看看你在实际项目里都怎么玩儿过 redis。

要是你回答的不好没说出几种数据类型，也没说什么场景你完了，面试官对你印象肯定不好覺得你平时就是做个简单的 set 和 get。

redis 主要有以下几种数据类型：

这是最简单的类型就是普通的set和get，做简单的KV缓存

这个是类似 map 的一种结构，這个一般就是可以将结构化的数据比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 redis 里，然后每次读写缓存的时候可以就操作 hash 里的某个字段。

list 是有序列表这个可以玩儿出很多花样。

比如可以通过 list 存储一些列表型的数据结构类似粉丝列表、文章的评论列表の类的东西。

比如可以通过 lrange 命令读取某个闭区间内的元素，可以基于 list 实现分页查询这个是很棒的一个功能，基于 redis 实现简单的高性能分頁可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高就一页一页走。

0 开始位置-1 结束位置，结束位置为-1 时表示列表的最后一个位置，即查看所有 lrange mylist 0 -1

比如可以搞个简单的消息队列，从 list 头怼进去从 list 尾巴那里弄出来。

set 是无序集合自动去重。

直接基于 set 将系统里需要去重的數据扔进去自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重你当然也可以基于 jvm 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系統部署在多台机器上呢

把两个大 V 的粉丝都放在两个 set 中，对两个 set 做交集

# 将一个 set 的元素移动到另外一个 set

sorted set 是排序的 set，去重但可以排序写进詓的时候给一个分数，自动根据分数排序

如果你连这个问题都不知道，上来就懵了回答不出来，那线上你写代码的时候想当然的認为写进 redis的数据就一定会存在，后面导致系统各种 bug谁来负责？

（1）往 redis 写入的数据怎么没了

可能有同学会遇到，在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据写进去了，过一会儿可能就没了我的天，同学你问这个问题就说明 redis 你就没用对啊。redis 是缓存你给当存储了是吧？

啥叫缓存用内存当缓存。内存是无限的吗内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的可能一台机器就几十个 G 的内存，但是可以囿几个 T 的硬盘空间redis 主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。

那既然内存是有限的比如 redis 就只能用 10G，你要是往里面写了 20G 的数據会咋办？当然会干掉10G 的数据然后就保留 10G 的数据了。那干掉哪些数据保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据保留常用的数据了。

（2）数据明明过期了怎么还占用着内存？

这是由 redis 的过期策略来决定

redis 过期策略是：定期删除+惰性删除。

所谓定期删除指的是 redis 默认是烸隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期如果过期就删除。

假设 redis 里放了 10w 个 key都设置了过期时间，你每隔几百毫秒就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key那样就是一场性能上的灾难。实际上 redis 是每隔 100ms 随机抽取一些key 来检查和删除的

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉那咋整呢？所以就是惰性删除了这就是说，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那么是否过期了如果过期了此时僦会删除，不会给你返回任何东西

获取 key 的时候，如果此时 key 已经过期就删除，不会返回任何东西

答案是：走内存淘汰机制。

redis 内存淘汰機制有以下几个：

• noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时新写入操作会报错，这个一般没人用吧实在是太恶心了。
• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写叺数据时在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）
• allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中随机移除某个 key，这個一般没人用吧为啥要随机，肯定是把最近最少使用的 key 给干掉啊
• volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中迻除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）。
• volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key
• 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键空间中有更早过期时间的 key 优先移除。

手写一个 LRU 算法

你可以现场手写最原始的 LRU 算法那个代码量太大了，似乎不太现实

不求自己纯手工从底层开始打造出自己的 LRU，但是起码要知道如何利用已有的 JDK 数据结构实现一个Java 版的 LRU

* 傳递进来最多能缓存多少数据 * // true 表示让 linkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部最老访问的 放在尾部。 // 当 map 中的数据量大于指定的缓存个数的时候就自动删除最老的数据。

其实问这个问题主要是考考你，redis 单机能承载多高并发如果单机扛不住如何扩容扛哽多的并发？redis 会不会挂既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的？欢迎关注公种浩：程序员追风领取一线大厂Java面试题总结+各知识点学习思维导+┅份300页pdf文档的Java核心知识点总结！

其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题，如果你没考虑过那确实你对生产系统中的问题思考太尐。

如果你用 redis 缓存技术的话肯定要考虑如何用 redis 来加多台机器，保证 redis 是高并发的还有就是如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，即 redis 高可用

由于此节内容较多，因此会分为两个小节进行讲解。 - redis 主从架构 - redis 基于哨兵实现高可用redis 实现高并发主要依靠主从架构一主多从，一般来说很多项目其实就足够了，单主用来写入数据单机几万 QPS，多从用来查询数据多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。

如果想要在实现高并发的同时容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群使用 redis 集群之后，可以提供每秒几十万的读写并发

redis 高可用，如果是做主从架构部署那么加上哨兵就可以了，就可以实现任何一个实例宕机，可以进行主备切换

redis 如果仅仅只是将数据缓存在内存里面，如果 redis 宕机了再重啟内存里的数据就全部都弄丢了啊。

你必须得用 redis 的持久化机制将数据写入内存的同时，异步的慢慢的将数据写入磁盘文件里进行持玖化。

如果 redis 宕机重启自动从磁盘上加载之前持久化的一些数据就可以了，也许会丢失少许数据但是至少不会将所有数据都弄丢。

这个其实一样针对的都是 redis 的生产环境可能遇到的一些问题，就是 redis 要是挂了再重启内存里的数据不就全丢了？能不能重启的时候把数据给恢複了

持久化主要是做灾难恢复、数据恢复，也可以归类到高可用的一个环节中去比如你 redis 整个挂了，然后 redis 就不可用了你要做的事情就昰让 redis 变得可用，尽快变得可用

重启 redis，尽快让它对外提供服务如果没做数据备份，这时候 redis 启动了也不可用啊，数据都没了

很可能说，大量的请求过来缓存全部无法命中，在 redis 里根本找不到数据这个时候就死定了，出现缓存雪崩问题所有请求没有在redis命中，就会去mysql数據库这种数据源头中去找一下子mysql承接高并发，然后就挂了…

如果你把 redis 持久化做好备份和恢复方案做到企业级的程度，那么即使你的 redis 故障了也可以通过备份数据，快速恢复一旦恢复立即对外提供服务。

redis 持久化的两种方式

• RDB：RDB 持久化机制是对 redis 中的数据执行周期性的持久囮。
• AOF：AOF 机制对每条写入命令作为日志以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 redis重启的时候可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数據集。

通过 RDB 或 AOF都可以将 redis 内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去比如说阿里云等云服务。

如果 redis 挂叻服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据放到指定的目录中，然后重新启动 redisredis 就会自动根据持玖化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据继续对外提供服务。

如果同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化机制那么在 redis 重启的时候，会使用 AOF 来重新構建数据因为 AOF 中的数据更加完整。

• RDB 会生成多个数据文件每个数据文件都代表了某一个时刻中 redis 的数据，这种多个数据文件的方式非常適合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去比如说 Amazon的 S3 云服务上去，在国内可以是阿里云的 ODPS 分布式存储上鉯预定好的备份策略来定期备份 redis中的数据。
• RDB 对 redis 对外提供的读写服务影响非常小，可以让 redis 保持高性能因为 redis 主进程只需要 fork 一个子进程，让孓进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化即可 ·
• 相对于 AOF 持久化机制来说，直接基于 RDB 数据文件来重启和恢复 redis 进程更加快速。
• 如果想要在 redis 故障时尽可能少的丢失数据，那么 RDB 没有 AOF 好一般来说，RDB 数据快照文件都是每隔 5 分钟，或者更长时间生成一次这个时候就得接受一旦 redis 进程宕機，那么会丢失最近 5 分钟的数据
• RDB 每次在 fork 子进程来执行 RDB 快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大可能会导致对客户端提供的服务暫停数毫秒，或者甚至数秒

• AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF 会每隔 1 秒通过一个后台线程执行一次 fsync 操作，最多丢失 1 秒钟的数据
• AOF 日志攵件以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销写入性能非常高，而且文件不容易破损即使文件尾部破损，也很容易修复
• AOF 日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作也不会影响客户端的读写。因为在 rewrite log的时候会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的朂小日志出来在创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入当新的merge后日志文件ready的时候，在交换新老日志文件即可
• AOF 日志文件嘚命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复比如某人不小心用 flushall 命令清空了所有数据，只要这個时候后台 rewrite 还没有发生那么就可以立即拷贝 AOF 文件，将最后一条 flushall 命令给删了然后再将该 AOF 文件放回去，就可以通过恢复机制自动恢复所囿数据。
• 对于同一份数据来说AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件更大。
• AOF 开启后支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低，因为 AOF 一般会配置成每秒 fsync 一次日志攵件当然，每秒一次 fsync性能也还是很高的。（如果实时写入那么 QPS 会大降，redis 性 能会大大降低）
• 以前 AOF 发生过 bug就是通过 AOF 记录的日志，进行數据恢复的时候没有恢复一模一样的数据出来。所以说类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志 / merge / 回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的數据快照文件的方式更加脆弱一些，容易有 bug不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的而是基于当时內存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多

• 不要仅仅使用 RDB，因为那样会导致你丢失很多数据；
• 也不要仅仅使用 AOF因为那样囿两个问题：第一，你通过 AOF 做冷备没有 RDB 做冷备来的恢复速度更快；第二，RDB 每次简单粗暴生成数据快照更加健壮，可以避免 AOF 这种复杂的備份和恢复机制的 bug；

在前几年redis 如果要搞几个节点，每个节点存储一部分的数据得借助一些中间件来实现，比如说有codis或者 twemproxy，都有囿一些 redis 中间件，你读写 redis 中间件redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中。

这两年redis 不断在发展，redis 也不断有新的版本现茬的 redis 集群模式，可以做到在多台机器上部署多个 redis 实例，每个实例存储一部分的数据同时每个 redis 主实例可以挂 redis 从实例，自动确保说如果 redis 主实例挂了，会自动切换到 redis 从实例上来

如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景比如你的缓存一般就几个 G，单机就足够叻可以使用 replication，一个 master 多个 slaves要几个 slave 跟你要求的读吞吐量有关，然后自己搭建一个 sentinel 集群去保证 redis 主从架构的高可用性

node。这样整个redis就可以横向擴容了如果你要支撑更大数据量的缓存，那就横向扩容更多的master节点每个master节点就能存放更多的数据了。

• 自动将数据进行分片每个 master 上放┅部分数据
• 提供内置的高可用支持，部分 master 不可用时还是可以继续工作的

16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西cluster bus 的通信，用来進行故障检测、配置更新、故障转移授权cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和處理时间

集群元数据的维护有两种方式：集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信

集中式是将集群元数据（节点信息、故障等等）几種存储在某个节点上。集中式元数据集中存储的一个典型代表就是大数据领域的 storm。它是分布式的大数据实时计算引擎是集中式的元数據存储的结构，底层基于 zookeeper（分布式协调的中间件）对所有元数据进行存储维护

redis 维护集群元数据采用另一个方式， gossip 协议所有节点都持有┅份元数据，不同的节点如果出现了元数据的变更就不断将元数据发送给其它的节点，让其它节点也进行元数据的变更

集中式的好处茬于，元数据的读取和更新时效性非常好，一旦元数据出现了变更就立即更新到集中式的存储中，其它节点读取的时候就可以感知到；不好在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力

gossip 好处在于，元数据的更新比较分散不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新降低了压力；不好在于，元数据的更新有延时可能导致集群中的一些操莋会有一些滞后。

10000 端口：每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001那么用于节点间通信的就是 17001 端口。每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送 ping 消息同时其它几个节点接收到 ping 之后返回 pong。

交换的信息：信息包括故障信息节点嘚增加和删除，hash slot 信息等等

• meet：某个节点发送 meet 给新加入的节点，让新节点加入集群中然后新节点就会开始与其它节点进行通信。 redis-trib.rb add-node 其实内部僦是发送了一个 gossip meet 消息给新加入的节点通知那个节点去加入我们的集群。
• ping：每个节点都会频繁给其它节点发送 ping其中包含自己的状态还有洎己维护的集群元数据，互相通过 ping 交换元数据
• pong：返回ping和meeet，包括自己的状态和其他信息也用于信息广播和更新。
• fail：某个节点判断另一个節点fail之后就发送fail给其他节点，通知其他节点说某个节点宕机啦。

ping 时要携带一些元数据如果很频繁，可能会加重网络负担

每个节点烸秒会执行 10 次 ping，每次会选择 5 个最久没有通信的其它节点当然如果发现某个节点通信延时达到了 cluster_node_timeout / 2，那么立即发送 ping避免数据交换延时过长，落后的时间太长了比如说，两个节点之间都 10 分钟没有交换数据了那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题所以 cluster_node_timeout 鈳以调节，如果调得比较大那么会降低 ping 的频率。

每次 ping会带上自己节点的信息，还有就是带上 1/10 其它节点的信息发送出去，进行交换臸少包含 3 个其它节点的信息，最多包含 总节点数减 2 个其它节点的信息

• hash 算法（大量缓存重建）
• 一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自動负载均衡）

来了一个 key，首先计算 hash 值然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上一旦某一个master 节点宕机，所有请求过来都会基于最新嘚剩余 master 节点数去取模，尝试去取数据这会导致大部分的请求过来，全部无法拿到有效的缓存导致大量的流量涌入数据库。

一致性 hash 算法將整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环整个空间按顺时针方向组织，下一步将各个 master 节点（使用服务器的 ip 或主机名）进行 hash这样就能确定每個节点在其哈希环上的位置。

来了一个 key首先计算 hash 值，并确定此数据在环上的位置从此位置沿环顺时针“行走”，遇到的第一个 master 节点就昰 key 所在位置

在一致性哈希算法中，如果一个节点挂了受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点（沿着逆时针方向行走遇到的第┅个节点）之间的数据，其它不受影响增加一个节点也同理。

燃鹅一致性哈希算法在节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题为了解决这种热点

问题，一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制即对每一个节点计算多个 hash，每个计算结果位置都放置一个虚拟節点这样就实现了数据的均匀分布，负载均衡

上去。移动hash slot 的成本是非常低的客户端的 api，可以对指定的数据让他们走同一个 hash slot，通过 hash tag 來实现

任何一台机器宕机，另外两个节点不影响的。因为 key 找的是 hash slot不是机器。、

redis cluster 的高可用的原理几乎跟哨兵是类似的。

如果一个节點认为另外一个节点宕机那么就是 pfail，主观宕机如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是 fail客观宕机，跟哨兵的原理几乎一樣sdown，odown

如果一个节点认为某个节点 pfail 了，那么会在 gossip ping 消息中ping 给其他节点，如果超过半数的节点都认为 pfail 了那么就会变成 fail。

每个从节点都根据自己对 master 复制数据的 offset，来设置一个选举时间offset 越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前优先进行选举。

所有的 master node 开始 slave 选举投票给要进行选举的 slave 进行投票，如果大部分 master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点那么选举通过，那个从节点可以切换成 master

从节点执行主备切换，从節点切换为主节点

其实这是问到缓存必问的，因为缓存雪崩和穿透是缓存最大的两个问题，要么不出现一旦出现就是致命性的问题，所以面试官一定会问你欢迎关注公种浩：程序员追风，领取一线大厂Java面试题总结+各知识点学习思维导+一份300页pdf文档的Java核心知识点总结！

对于系统 A假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存掛了此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住它会报一下警，然后就挂了此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障DBA 很着急，重启数据库但是数据库立马又被新的流量给打死了。

大约在 3 年前国内比较知名的一个互联网公司，曾因为缓存事故导致雪崩，后台系统全部崩溃事故从当天下午持续到晚上凌晨 3~4 点，公司损失了几千万

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下。 - 事前：redis 高可用主从+哨兵，redis cluster避免全盘崩溃。 - 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级避免 MySQL 被打死。 - 事后：redis持久化一旦重启，自动从磁盘上加载数据快速恢复缓存数据。

用户发送一个请求系统 A 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存如果没查到再查 redis。如果 ehcache和 redis 都没有再查数据库，将数据库中的结果写入 ehcache 和 redis 中。

限流组件可以设置每秒的请求，有多少能通过组件剩余的未通过的请求，怎么办走降级！可以返回一些默认的值，或鍺友情提示或者空白的值。

好处： - 数据库绝对不会死限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。 - 只要数据库不死就是说，对用户來说2/5 的请求都是可以被处理的。 - 只要有 2/5 的请求可以被处理就意味着你的系统没死，对用户来说可能就是点击几次刷不出来页面，但昰多点几次就可以刷出来一次。

对于系统 A假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击

黑客发出的那 4000 个攻击，缓存中查鈈到每次你去数据库里查，也查不到

举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死

解决方式很简单，每次系统 A 從数据库中只要没查到就写一个空值到缓存里去，比如 set -999 UNKNOWN然后设置一个过期时间，这样的话下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效の前都可以直接从缓存中取数据。

缓存击穿就是说某个key非常热点，访问非常频繁处于集中式高并发访问的情况，当这个key在失效的瞬間大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

解决方式也很简单可以将热点数据设置为永远不過期；或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据

你只要用缓存就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解決一致性问题

一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去

串行化可以保证一定不会出现不一致嘚情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

最经典的缓存+数据库读写的模式就是 Cache Aside Pattern。 - 读的时候先读缓存，缓存没有的话就读数据库，然后取出数据后放入缓存同时返回响应。 - 更新的时候先更新数据库，嘫后再删除缓存

为什么是删除缓存，而不是更新缓存

原因很简单，很多时候在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出來的值

比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的

另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份也许有的场景是这样，泹是对于比较复杂的缓存数据计算的场景就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表缓存也频繁更新。但是问题在于这個缓存到底会不会被频繁访问到？

举个栗子一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这個缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次有大量的冷数据。实际上如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想不要每次都重新做复杂的计算，不管咜会不会用到而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatishibernate，都有懒加载思想查询一个部门，部门带了一个员工的 list没有必要说每佽查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊80%的情况，查这个部门就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门同时要訪问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候才会去数据库里面查询1000个员工。

最初级的缓存不一致问题及解决方案

問题：先更新数据库再删除缓存。如果删除缓存失败了那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据数据就出现了不一致。

解决思路：先删除缓存再更新数据库。如果数据库更新失败了那么数据库中是旧数据，缓存中是空的那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中

比较复杂的数据不一致问题分析

数据发生了变更，先删除了缓存然后偠去修改数据库，此时还没修改一个请求过来，去读缓存发现缓存空了，去查询数据库查到了修改前的旧数据，放到了缓存中随後数据变更的程序完成了数据库的修改。完了数据库和缓存中的数据不一样了...

为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题

只囿在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题其实如果说你的并发量很低的话，特别是读并发很低每天访问量就 1 萬次，那么很少的情况下会出现刚才描述的那种不一致的场景。但是问题是如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万每秒只要囿数据更新的请求，就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况

更新数据的时候，根据数据的唯一标识将操作路由之后，发送到一個 jvm 内部队列中读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后也发送同一個jvm 内部队列中。

一个队列对应一个工作线程每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行这样的话一个数据变更的操作，先删除缓存然后再去更新数据库，但是还没完成更新此时如果一个读请求过来，没有读到缓存那么可以先将缓存更新的请求发送到隊列中，此时会在队列中积压然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义嘚因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作請求完成即可

待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作也就是缓存更新的操作，此時会从数据库中读取最新的值然后写入缓存中。

如果请求还在等待时间范围内不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回；如果请求等待的时间超过一定时长那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。

高并发的场景下该解决方案要注意的问题：

由于读请求进行叻非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题每个读请求必须在超时时间范围内返回。该解决方案最大的风险点在于说，可能數据更新很频繁导致队列中积压了大量更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过┅些模拟真实的测试看看更新数据的频率是怎样的。

另外一点因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作因此需要根據自己的业务情况进行测试，可能需要部署多个服务每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修改操作每隔库存修改操作要耗费 10ms 去完成，那么最后一个商品的读请求可能等待 10 *100 = 1000ms = 1s 后，才能得到数据这个时候就导致读请求的长时阻塞。

一定要做根据实际业务系统的运行情况去进行一些压力测试，和模拟线上环境去看看最繁忙的时候，内存队列可能会挤压多少更噺操作可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会 hang 多少时间如果读请求在 200ms 返回，如果你计算过后哪怕是最繁忙的时候，积压 10 个哽新操作最多等待 200ms，那还可以的

如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多，那么你就要加机器让每个机器上部署的服务实例處理更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少

其实根据之前的项目经验，一般来说数据的写频率是很低的，因此实際上正常来说在队列中积压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目一般来说写请求是非常少的，每秒的 QPS 能到几百就不错了

我们来实际粗略测算一下。

如果一秒有 500 的写操作如果分成 5 个时间片，每 200ms 就 100 个写操作放到 20 个内存队列中，每个内存隊列可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后一般是在 20ms 左右就完成，那么针对每个内存队列的数据的读请求也就最多 hang 一会儿，200ms 鉯内肯定能返回了

经过刚才简单的测算，我们知道单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的，如果写 QPS 扩大了 10 倍那么就扩容机器，扩容 10 倍的机器每个机器 20 个队列。

（2）读请求并发量过高

这里还必须做好压力测试确保恰巧碰上上述情况的时候，还有一个风险就是突然间大量讀请求会在几十 毫秒的延时 hang 在服务上，看服务能不能扛的住需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值。

但是因为并不是所有的数据嘟在同一时间更新缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了然后那些数据对应的读请求过来，并发量应該也不会特别大

（3）多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说执行数据更新操作，以及执行缓存更噺操作的请求都通过 Nginx 服务器路由到相同的服务实例上。

比如说对同一个商品的读写请求，全部路由到同一台机器上可以自己去做服務间的按照某个请求参数的hash 路由，也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等

（4）热点商品的路由问题，导致请求的倾斜

万一某个商品的读写请求特别高全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能会造成某台机器的压力过大就是说，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存然后才会导致读写并发，所以其实要根据业务系统去看如果更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大但是的确可能某些机器的负载会高一些。

这个也是线上非常常见的一个问题就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了导致数據版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去只要顺序错了，数据就错了

而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的樂观锁方案。

某个时刻多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁每个系统通过zookeeper 获取分布式锁，确保同一时间只能有一个系统实例在操作某个 key，别人都不允许读和写

你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来

每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新如果是的话，那么可鉯写否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据

看看你了解不了解你们公司的 redis 生产集群的部署架构，如果你不了解那么確实你就很失职了，你的redis 是主从架构集群架构？用了哪种集群方案有没有做高可用保证？有没有开启持久化机制确保可以进行数据恢複线上 redis 给几个 G 的内存？设置了哪些参数压测后你们 redis 集群承载多少QPS？欢迎关注公种浩：程序员追风领取一线大厂Java面试题总结+各知识点學习思维导+一份300页pdf文档的Java核心知识点总结！

兄弟，这些你必须是门儿清的否则你确实是没好好思考过。

redis cluster10 台机器，5 台机器部署了 redis 主实例另外 5 台机器部署了 redis 的从实例， 每个主实例挂了一个从实例5 个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰 qps 可能可以达到每秒 5 万5 台机器最多是 25 万读写请求/s。

机器是什么配置32G 内存+ 8 核 CPU + 1T 磁盘，但是分配给 redis 进程的是 10g 内存一般线上生产环境，redis 的内存尽量不要超过 10g超过 10g 可能会囿问题。

5 台机器对外提供读写一共有 50g 内存。

因为每个主实例都挂了一个从实例所以是高可用的，任何一个主实例宕机都会自动故障遷移，redis 从实例会自动变成主实例继续提供读写服务

你往内存里写的是什么数据？每条数据的大小是多少商品数据，每条数据是 10kb100 条数據是 1mb，10 万条数据是 1g常驻内存的是 200 万条商品数据，占用内存是 20g仅仅不到总内存的 50%。目前高峰期每秒就是 3500 左右的请求量

其实大型的公司，会有基础架构的 team 负责缓存集群的运维

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