华为OD技术面真题 - 数据库Redis - 1

简单介绍一下Redis

Redis(Remote Dictionary Server)远程数据服务，是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库。使用KV键值对存储数据，数据直接保存在内存中，因此读写速度快，同时也提供持久化机制。为了满足不同的业务场景，Redis 内置了多种数据类型实现（比如 String、Hash、Sorted Set、Bitmap、HyperLogLog、GEO）。并且，Redis 还支持事务、持久化、Lua 脚本、发布订阅模型、多种开箱即用的集群方案。

为什么Redis这么快？

Redis快的原因主要基于以下几个方面：

1. 纯内存操作：Redis 数据读写操作都发生在内存中，访问速度是纳秒级别，而传统数据库频繁读写磁盘的速度是毫秒级别，两者相差数个数量级。
2. 内置高效数据结构：Redis提供多种数据类型(String,List,Hash等)其内部采用高度优化编码方式。Redis 会根据数据大小和类型动态选择最合适的内部编码，以在性能和空间效率之间取得最佳平衡。
3. 高效I/O模型：Redis 使用单线程事件循环配合 I/O 多路复用技术，让单个线程可以同时处理多个网络连接上的 I/O 事件（如读写），避免了多线程模型中的上下文切换和锁竞争问题。处理数据库操作命令使用单线程执行，高效简单，无需进行锁竞争、CPU上下文切换等操作。
4. 简单高效的通信协议：Redis使用自身设计的RESP协议。客户端/服务端通信对数据进行序列化/反序列化开销小，有助于提升整体交互速度。

分别解释缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，以及如何解决

先说明一下使用Redis缓存的核心目的：热点数据缓存，减轻数据库压力，高频热点数据查询每次查关系数据库，系统性能瓶颈可能直接转换为DB，引入Redis进行缓存的作用，分担数据库压力，从而提升系统并发能力。基于这个点，再来解释上面问题：

• 缓存穿透：简单点就是大量请求的 key 是不合理的，根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中。这就导致这些请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
  • 常见解决方案：
    • 缓存无效key：出现缓存穿透的核心原因是数据不存在就不进行缓存，导致每次都查库，如果对于无效key也进行缓存并设置过期时间，就可以避免每次都查库。
    • 接口限流：根据用户/IP对接口限流，对于频繁异常查询行为，限制短时间访问次数。
    • 布隆过滤器：使用布隆过滤器先过滤大部分不存在数据请求。
• 缓存击穿：缓存击穿中，请求的 key 对应的是 热点数据，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
  • 常见解决方案：
    • 永不过期：针对热点数据可以设置永不过期或者过期时间比较长。更甚可以等数据热点持续时间过了之后，手动管理。
    • 提前预热：针对有预期的热点数据，可以提前手动将热点数据缓存，并免用户访问的时候采取查询集中查询。
    • 加锁访问：在缓存失效后，通过设置互斥锁确保只有一个请求去查询数据库并更新缓存，其它请求自旋等待缓存更新。
• 缓存雪崩：缓存在同一时间大面积的失效，导致大量的请求都直接落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。同时当服务器宕机也会导致缓存雪崩。
  • 常见解决方案：
    • 避免缓存同一时间失效：可将数据设置随机时间失效/不失效，保证避免同一时间大量缓存失效。
    • 避免系统崩溃宕机：使用redis分布式集群，提高系统可靠性。

Redis的适用场景有哪些

• 热点数据缓存：缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。
• 限时业务使用：redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会删除它。利用这一特性可以运用在限时的优惠活动信息、手机验证码过期等业务场景。
• 计时器相关场景：redis由于incrby命令可以实现原子性的递增，可用于分布式有序编号生成、接口限流等场景使用。
• 分布式锁：利用redissetnx方法，只有不存在时才能添加成功，返回true。分布式场景使用redis协调多服务同步。
• 分布式Session：利用 String 或者 Hash 数据类型保存 Session 数据，所有的服务器都可以访问。
• 限定场景下使用：通过 Bitmap 统计活跃用户、通过 Sorted Set 维护排行榜、通过 HyperLogLog 统计网站 UV 和 PV。