redis緩解資料庫io

『壹』 看完這20道Redis面試題，阿裡面試可以約起來了（1~4道）

了解Redis及面試技巧，讓你的阿裡面試更加從容。Redis，全稱Remote Dictionary Server，是一種內存驅動的、支持多種數據結構的存儲系統，常用於緩存、事件處理和高效隊列等場景。它的核心特性包括：

1. 多樣化的數據結構：盡管基於鍵值對，Redis支持字元串、哈希、列表、集合和有序集合五種數據結構，允許根據問題選擇最合適的結構，極大地提高了問題解決的靈活性。

2. 內存存儲：Redis的全部數據存儲在內存中，顯著提升了數據讀寫速度，避免了硬碟資料庫在頻繁讀寫時的IO性能瓶頸。

3. 持久化：通過將內存中的數據定期同步到硬碟，Redis確保了數據的安全性，方便數據備份和恢復。

Redis的數據結構包括：String（二進制安全，最大512MB）、哈希（鍵值對映射，適合存儲對象）、List（有序，可重復）、Set（無序，不重復）和Sorted Set（有序且無重復，通過分數排序）。例如，String常用於緩存計數和分布式鎖，哈希適用於購物車的存儲，List用於定時排行榜，Set用於收藏夾，Sorted Set則適用於實時排行榜。

關於容量，String類型的值最大可存儲512MB。在實際應用中，例如記錄用戶訪問次數、緩存用戶信息和實現分布式session，每個數據結構都有其特定的使用場景，如使用哈希存儲商品信息、List用於存儲定時刷新的排行榜等。

掌握這些知識點，你將更有信心面對Redis面試，展示你的技術實力。現在，准備迎接阿里的面試挑戰吧！

『貳』 數據多的時候為什麼要使用redis而不用mysql

通常來說，當數據多、並發量大的時候，架構中可以引入Redis，幫助提升架構的整體性能，減少Mysql(或其他資料庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

因為Redis的性能十分優越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，並孫唯高且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高並發的場景下數據的安全和一致性，所以它經常用於兩個場景：

緩存

判斷數據是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經常查詢么？命中率如何？寫操作多麼？數據大小？

我們經常採用這樣的方式將數據刷到Redis中：查詢的請求過來，現在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢資料庫拿到數據，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數據；不過要注意【緩存穿透】的問題。

緩存的刷新會比較復雜，通常是修改完資料庫之後，還需要對Redis中的數據進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務，或最終的事務一致性。

高速讀寫

常見的就是計數器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在資料庫裡面update一次。

高並發的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內，有數萬級的請求達到伺服器，如果使用資料庫的話，很可能在這一瞬間造成資料庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數量的時候，多餘的請求就會被限流）。

這種高並發的場景，是當請求達到伺服器的時候，直接山或在Redis上讀寫，請求不會訪問到資料庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數據批量寫到資料庫中。

所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）資料庫的壓力，兩者不是替代的關系 。

我將持續分享Java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解，希望能得到你的關注。

Redis和MySQL的應用場景是不同的。

通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。

因為Redis是一種非關系型資料庫（NoSQL），而MySQL是一種關系型資料庫。

和Redis同類的資料庫還有MongoDB和Memchache（其實並沒有持久化數據）

那關系型資料庫現在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。

我們先來了解一下關系型資料庫和非關系型資料庫的區別吧。

1.存儲方式

關系型資料庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql資料庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。

2.存儲結構

關系型資料庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql資料庫基於動態結構，使用與非結構化數據。因為Nosql資料庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。

3.存儲規范

關系型資料庫的數據存儲為了更高的規范性，把數據分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重復。單個資料庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便於讀寫

4.存儲擴展

這可能是兩者之間最大的區別，關系型資料庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql資料庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通資料庫則尺伺服器來分擔負載。

5.查詢方式

關系型資料庫通過結構化查詢語言來操作資料庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持資料庫CURD操作的功能非常強大，是業界的標准用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數據，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關系型資料庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型資料庫使用預定義優化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。

6.事務

關系型資料庫遵循ACID規則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql資料庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由於關系型資料庫的數據強一致性，所以對事務的支持很好。關系型資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。而Nosql資料庫是在CAP（一致性、可用性、分區容忍度）中任選兩項，因為基於節點的分布式系統中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是並不是Nosql的閃光點。

7.性能

關系型資料庫為了維護數據的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高並發讀寫性能非常差，面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，並且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對於數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。

8.授權方式

大多數的關系型資料庫都是付費的並且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應用的場景最多），而Nosql資料庫通常都是開源的。

所以，在實際的應用環境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業務過程中的數據，因為這些數據之間的關系比較復雜，我們常常會需要在查詢一個表的數據時候，將其他關系表的數據查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數據。

查詢某個商品的銷售數據，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。

而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實並不能滿足我們的需要。

即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。

但，對於某些沒有關聯少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統的並發能力。

例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的欄位，但是我們並不想MySQL的資料庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統的效率。

所以，對於這樣的數據，且有沒有什麼復雜邏輯關系（就只是隸屬於SKU）的數據，我們就可以放在Redis裡面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的並發能力就能夠提高了。

個人覺得應該站出來更正一下，相反的數據量大，更不應該用redis。

為什麼？

因為redis是內存型資料庫啊，是放在內存里的。

設想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那麼你需要100G以上的內存！

使用場景

Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數據，或者具有過期的cache。

例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。

總之，沒有見過哪個大公司數據量大了，換掉mysql用redis的。

題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優化。

BAT里越來越多的項目組已經採用了redis+MySQL的架構來開發平台工具。

如題主所說，當數據多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的欄位包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經遇到過一張包含10個欄位的表，1800萬+條數據，當某種場景下，我們不得不根據一個未加索引的欄位進行精確查詢的時候，單條sql語句的執行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多麼低下。

我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數據量，我們也不敢貿然加索引，因為一旦資料庫hang住，期間的所有資料庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發過來的，很有可能導致服務發生分鍾級別的超時不響應。

經過一番調研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數據查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務等優勢，我們把經常讀取，而不經常改動的數據放入redis中，伺服器讀取這類數據的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。

然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數據持久層，主要原因是使用redis做數據落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數據備份/落盤，這對於單線程的它來說，勢必會因「分心」而影響效率，結果得不償失。

樓主你好，首先糾正下，數據多並不是一定就用Redis，Redis歸屬於NoSQL資料庫中，其特點擁有高性能讀寫數據速度，主要解決業務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優點。（ 關於Redis詳細了解參見我近期文章：https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ ）

讀寫異常快

Redis非常快，每秒可執行大約10萬次的讀寫速度。

豐富的數據類型

Redis支持豐富的數據類型，有二進制字元串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數據類型來處理解決。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端並發訪問，Redis伺服器能接收更新的值。

豐富實用工具 支持異機主從復制

Redis支持主從復制的配置，它可以實現主伺服器的完全拷貝。

以上為開發者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產環境中企業都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取捨。 如緩存——熱數據、計數器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數據處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對於嚴謹的數據准確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型資料庫依然不可替。

web應用中一般採用MySQL+Redis的方式，web應用每次先訪問Redis，如果沒有找到數據，才去訪問MySQL。

本質區別

1、mysql：數據放在磁碟 redis：數據放在內存。

首先要知道mysql存儲在磁碟里，redis存儲在內存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。

使用場景區別

1、mysql支持sql查詢，可以實現一些關聯的查詢以及統計；

2、redis對內存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數據都放在redis；

3、mysql偏向於存數據，redis偏向於快速取數據，但redis查詢復雜的表關系時不如mysql，所以可以把熱門的數據放redis，mysql存基本數據。

mysql的運行機制

mysql作為持久化存儲的關系型資料庫，相對薄弱的地方在於每次請求訪問資料庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問資料庫。第一：會在反復鏈接資料庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復地訪問資料庫也會導致資料庫的負載過高，那麼此時緩存的概念就衍生了出來。

Redis持久化

由於Redis的數據都存放在內存中，如果沒有配置持久化，redis重啟後數據就全丟失了，於是需要開啟redis的持久化功能，將數據保存到磁碟上，當redis重啟後，可以從磁碟中恢復數據。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內存中的資料庫記錄定時mp到磁碟上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日誌以追加的方式寫入文件）。

redis是放在內存的~！

數據量多少絕對不是選擇redis和mysql的准則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬體(即你有沒有那麼多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數據讀取的快慢可能是選擇的標准之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬碟，做持久化存儲，而redis存儲在內存中做緩存提升效率。

關系型資料庫是必不可少的，因為只有關系型資料庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數據會頻繁的查詢，那麼就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決並發性能問題的其中一個手段

『叄』 redis主要解決了什麼問題

Redis 常見的性能問題和解決方法

1.Master寫內存快照

save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內存快照。

2.Master AOF持久化

如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。

3.Master調用BGREWRITEAOF

Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和內存資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。

下面是我的一個實際項目的情況，大概情況是這樣的：一個Master，4個Slave，沒有Sharding機制，僅是讀寫分離，Master負責寫入操作和AOF日誌備份，AOF文件大概5G，Slave負責讀操作，當Master調用BGREWRITEAOF時，Master和Slave負載會突然陡增，Master的寫入請求基本上都不響應了，持續了大概5分鍾，Slave的讀請求過也半無法及時響應，Master和Slave的伺服器負載圖如下：

Master Server load：

上面的情況本來不會也不應該發生的，是因為以前Master的這個機器是Slave，在上面有一個shell定時任務在每天的上午10點調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，後來由於Master機器down了，就把備份的這個Slave切成Master了，但是這個定時任務忘記刪除了，就導致了上面悲劇情況的發生，原因還是找了幾天才找到的。

將no-appendfsync-on-rewrite的配置設為yes可以緩解這個問題，設置為yes表示rewrite期間對新寫操作不fsync，暫時存在內存中，等rewrite完成後再寫入。最好是不開啟Master的AOF備份功能。

4.Redis主從復制的性能問題

第一次Slave向Master同步的實現是：Slave向Master發出同步請求，Master先mp出rdb文件，然後將rdb文件全量傳輸給slave，然後Master把緩存的命令轉發給Slave，初次同步完成。第二次以及以後的同步實現是：Master將變數的快照直接實時依次發送給各個Slave。不管什麼原因導致Slave和Master斷開重連都會重復以上過程。Redis的主從復制是建立在內存快照的持久化基礎上，只要有Slave就一定會有內存快照發生。雖然Redis宣稱主從復制無阻塞，但由於Redis使用單線程服務，如果Master快照文件比較大，那麼第一次全量傳輸會耗費比較長時間，且文件傳輸過程中Master可能無法提供服務，也就是說服務會中斷，對於關鍵服務，這個後果也是很可怕的。

以上1.2.3.4根本問題的原因都離不開系統io瓶頸問題，也就是硬碟讀寫速度不夠快，主進程 fsync()/write() 操作被阻塞。

5.單點故障問題

由於目前Redis的主從復制還不夠成熟，所以存在明顯的單點故障問題，這個目前只能自己做方案解決，如：主動復制，Proxy實現Slave對Master的替換等，這個也是Redis作者目前比較優先的任務之一，作者的解決方案思路簡單優雅，詳情可見 Redis Sentinel design draft

總結

• Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日誌文件，特別是不要啟用內存快照做持久化。

• 如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。

• 為了主從復制的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個區域網內。

• 盡量避免在壓力較大的主庫上增加從庫

• 為了Master的穩定性，主從復制不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更穩定，即主從關系為：Master<–Slave1<–Slave2<–Slave3…….，這樣的結構也方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換，也即，如果Master掛了，可以立馬啟用Slave1做Master，其他不變。