redis入门java_java面试基础知识-Redis基础

缓存知识：

数据库层次的缓存针对查询内容，力度较小，只有表中内容不发生变更时，catch才起作用，无法解决增删改的io压力。

缓存数据库提供了对热点数据的高速缓存，提高应用响应速度，缓解后方数据库的压力。

缓存主流应用架构：

穿透：缓存里面没有则穿透缓存去存储层查询，在存储层找到数据后会回写到缓存层(回种)。

熔断：当发现存储层挂掉或者没办法提供服务，可以将用户端请求直接打在缓存层，不管有没有获取数据直接返回，就能在有损的情况下对外提供服务

缓存中间件：

有持久化需求 对数据化处理有高级需求用Redis key-value方式存储，使用MemcacheMemcache：代码层次类似Hash

支持简单数据类型

不支持数据化持久化存储

不支持主从

不支持分片Redis：

数据类型丰富

支持数据磁盘持久化存储

支持主从

支持分片

为什么Redis能这么快？

100000+QPS(每秒内查询次数)

1)完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率高 (C语言编写，将数据存储在内存中，不受硬盘IO限制)

2)数据结构简单，对数据操作也简单(不使用表，数据库不预定义，不强制关联，性能比关系型数据库高级很多，使用key_value类似于HashMap，时间复杂度O(1))

3)采用单线程，单线程也能处理高并发请求，想多核也可启动多实例(其主线程是单线程的，主线程负责io事件处理，IO对应相关请求处理。有些任务(过期键的处理，复制协调，集群协调)被封装成周期性任务来被主线程执行，采用单线程设计，客户端读写请求都由主线程串行处理，避免了上下文切换、锁竞争，使得redis效率更高。单线程也可以处理高并发请求(这里的并发不是并行，不是同时进行多个任务，而是让一个计算单元计算多个客户端的流请求，redis利用单线程和多路复用完成了该功能，单线程是处理网络请求时只有一个线程，但是redis server运行时不止一个线程，比如redis持久化的时候，会根据实际情况开启子线程执行)

4)使用多路I/O复用模型，非阻塞IO (Redis的操作顺序执行，但是等待用户输入输出都是阻塞的，所以IO操作一般条件下不能直接返回，会导致IO阻塞，导致整个进程无法对其他客户端服务，引入了多路复用)

多路I/O复用模型

FD：file descriptor，文件描述符

一个打开的文件通过唯一的描述符进行引用，该描述符是打开文件的原数据到文件本身的映射。

传统的阻塞I/O模型(当使用读写对FD进行读写时，如果当前FD不可读或者不可写，整个redis服务就不会对其他的FD产生响应，即服务不可用)

为了完成多并发使用多路I/O复用模型

最重要的函数调用：Select系统调用(负责监听FD是否可读可写情况，当某些FD可读可写时，select会返回可读可写的FD，当监听交给select后程序可以进行其他操作)

Redis采用的多路复用函数：epoll/kqueue/evport/select

选择函数方法：

因地制宜

优先选用时间复杂度为O(1)的I/O多路复用函数作为底层实现

以时间复杂度O(n)的select(扫描所有FD)作为保底(因为select函数在不同版本的操作系统都可以实现)

基于react(观察者)设计模式监听I/O事件(文件事件处理器使用I/O多路复用模块，同时监听多个FD，当应答、读取、写入、关闭文件事件产生时，就会回调FD绑定的事件处理器)

redis常用数据类型？String ：最基本的数据类型，二进制安全，最大512M(序列化文件，jpg图片)set name "redis"存入一个键为name，值为redis的数据 get name显示键为name的值

Hash：是一个String类型的field和value的映射表，适合用于存储对象 hmset name “lilei” age 26 title "Senior" 存储名为lilei的对象，age为26，title为Senior，获取使用：hget lilei age；hget lilei title

LIst：列表 按照String元素插入顺序排序，你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边) 存储命令：lpush mylist aaa;lpush mylist bbb;lpush mylist ccc;获取命令：lrange mylist 0 10(取0-10个但是有几个最多出几个，后进先出)

Set：String元素组成的无序集合，通过哈希表实现复杂度都是O(1)，不允许重复 存储命令：sadd myset 111返回1则成功，返回0则失败(重复)获取数据：smembers myset；

Sorted Set：每个元素关联一个double类型的分数，通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序(成员是惟一的，但是分数可以重复)集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1) 存储命令：zadd myzset 3 abc；zadd myzset 3 eeg;(分数相同，分数不同可以添加)取出命令：zrangebyscore myset 0 10；

底层数据类型基础(后续了解)

从海量Key里查询出某一固定前缀的Key

摸清数据规模，问清楚边界

1)KEYS pattern:查找所有符合给定模式pattern的Key)

取到K1开头的所有key(执行时redis会卡顿)

2)SCAN CURSOR[MATCH pattern][COUNT count]

基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程

以0为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标0完成一次遍历

不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询

一次返回的数量不可控，只能是大概率符合count参数

返回前缀为k1的数据，期望返回10条(执行时redis不会卡顿，游标不一定增长，即有可能获取重复数据，外部程序需要去重。因为scan是分批次进行查询，整体时间比keys时间要长)

注：java需要安装Jedis来使用

注：本篇文章只针对与面试知识，实际应用中应从实际出发考虑生产环境选择合适的方法。