Redis知识点

1.列举至少3个非关系型数据库，简单描述他们的特性

Memcached

           特性：数据都在内存中，一般不持久化

　            支持简单的　　　　key-value模式

　            一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

Redis

    特性：几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能

　　　　数据都在内存中，支持持久化，主要用作备份恢复 除了支持简单的key-value模式，还支持多种数据结构的存储，比如 　　　　　　list、set、hash、zset等。

　　　　一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库

mongoDB

　特性：高性能、开源、模式自由(schema free)的文档型数据库 数据都在内存中， 如果内存不足，把不常用的数据保存到硬盘 　　　　　　虽然是key-value模式，但是对value（尤其是json）提供了丰富的查询功能

　　　　支持二进制数据及大型对象 可以根据数据的特点替代RDBMS ，成为独立的数据库。或者配合RDBMS，存储特定的数据。

2.reids常用的数据类型有哪些？（介绍一下各数据类型的特点）

Redis支持存储的多种key-value类型，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

1. 字符串类型（string）

这是redis中最基本的类型，也是最常用的类型，跟memcached一样，即一个key对应一个值这种。操作也很简单，常用操作命令有get、set、del等。

2. 链表类型（list）

链表类型有点类似于编程语言中的数组一样，可以用一个key存一组数据进去。其实list类型就是一个双向链表，通过lpush、lpop、rpush、rpop这四个命令来向链表的头部插入、移除、尾部插入、移除，这使得list即可以用作栈，也可以用作队列。

3set（集合）

redis中的set是string类型的无序集合，set元素最大可以包含2的32次方-1个元素。利用set集合类型，我们可以快速取出n个key之间的并集、交集、差集等，从而轻松解决mysql等数据库不容易实现这种运算的缺陷。应用场景：取出两个QQ号中的共同的好友数。

4. 有序集合类型（sorted set）

和set一样，sorted set也是string类型元素的集合，是一个没有重复元素的字符串集合。因为元素是有序的，所以使用有序集合你可以以非常快的速度（O(log(N))）添加，删除和更新元素，它也很擅长排序。应用场景：获取所有用户投票数最高的前10名，等等。

5. 哈希类型（hash）

hash数据类型存储的数据与mysql数据库中存储一条记录极为相似，其存储了字段和字段值的映射，但字段值只能是字符串，不支持其他类型。每一个哈希可以存储超过2的32次方-1个字段-值对。应用场景：存储用户的基本信息，等等。

3.redis的持久化方式是什么？分别有什么特点？如何选取持久化方式？（或者问Redis的数据持久化方式有哪些？如何进行的持久化？如何选取持久化方式？）

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化。
• 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据集。

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 挂了，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 redis，redis 就会自动根据持久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 来重新构建数据，因为 AOF 中的数据更加完整。

RDB 优缺点

• 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，非常适合做冷备，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，以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，让子进程执行磁盘 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 进程宕机，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暂停数毫秒，或者甚至数秒。

AOF 优缺点

• 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 日志文件以 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，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再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 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。
• AOF 日志文件的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，只要这个时候后台 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，自动恢复所有数据。
• 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 一次日志文件，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，进行数据恢复的时候，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数据快照文件的方式，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，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

RDB和AOF到底该如何选择

• 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，因为那样有两个问题，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 这种复杂的备份和恢复机制的 bug。
• redis 支持同时开启开启两种持久化方式，我们可以综合使用 AOF 和 RDB 两种持久化机制，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备，在 AOF 文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用 RDB 来进行快速的数据恢复。

4.redis的事务有什么作用?CAS是什么意思？常用的事务命令是什么？watch的作用是什么？

Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。 

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

WATCH key [key ...] 在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

unwatch 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。 如果在执行 WATCH 命令之后， EXEC 命令或 DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行 UNWATCH 了。

WATCH命令可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行。监控一直持续到EXEC命令（事务中的命令是在EXEC之后才执行的，所以在MULTI命令后可以修改WATCH监控的键值）

5.redis的主从复制有什么优点？能否解决redis的容量问题？能否分摊写操作的压力？

• 一个Master可以同步多个Slaves
• Slave同样可以接受其它Slaves的连接和同步请求，这样可以有效的分载Master的同步压力。因此我们可以将Redis的Replication架构视为图结构
• Master Server是以非阻塞的方式为Slaves提供服务。所以在Master-Slave同步期间，客户端仍然可以提交查询或修改请求
• Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间，如果有客户端提交查询请求，Redis则返回同步之前的数据
• 为了分载Master的读操作压力，Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务，写服务仍然必须由Master来完成。即便如此，系统的伸缩性还是得到了很大的提高
• Master可以将数据保存操作交给Slaves完成，从而避免了在Master中要有独立的进程来完成此操作
• 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离

一个机器启动多个实例，其实并不会耗费太多资源，因为Redis够轻量，另外多个实例一个接一个的重写AOF文件或者生成内存快照，可以降低内存的占用，而不影响对外的服务

6.主从复制中主节点down机,怎么实现主从切换（自动、手动）？自动实现从转主的时候，选取slave转为master的选取机制是？

上一个slave可以是下一个slave的Master，slave同样可以接收其他slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。 用 slaveof <ip> <port> 中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的 风险是一旦某个slave宕机，后面的slave都没法备份

当一个master宕机后，后面的slave可以立刻升为master，其后面的slave不用做任何修改。。 用 slaveof no one 将从机变为主机。

7.Redis中哨兵的作用是什么？

反客为主的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库.

8.当Redis数据库容量不够,并发写数据量较大,如何分摊压力和扩容?简述redis集群的搭建流程？

1、安装ruby环境

能上网

执行yum install ruby 执行yum install rubygems

不能上网

cd  /run/media/root/CentOS 7 x86_64/Packages（路径跟centos6不同）  获取右图rpm包  拷贝到/opt/rpmruby/目录下，并cd到此目录 执行：rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 按照依赖安装各个rpm包

2.拷贝redis-3.2.0.gem到/opt目录下

3.执行在opt目录下执行 gem install --local redis-3.2.0.gem