Redis的基础安装

首先介绍下redis：Redis 是当今非常流行的基于 KV(key value) 结构的作为 Cache(缓存) 使用的 NoSQL 数据库。Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用 C 语言编写、支持网络、可基于内存，亦可持久化的 Key-Value 数据库. Key 字符类型，其值（value）可以是字符串(String), 哈希(Map),列表(list), 集合(sets) 和有序集合(sorted sets)等

Redis的安装地址：

在Linux下的安装：

（1） 安装

1. 上传 redis-4.0.13.tar.gz 到 linux 系统。使用 Xftp 工具

2. 解压 redis-4.0.13.tar.gz 到/usr/local 目录

3. 查看解压后的文件

切换目录 cd /usr/local

执行 ll

4. 安装 gcc 编译器。

Redis 是使用 c 语言编写的。使用源文件安装方式，需要编译 c 源文件，会使用 gcc 编译器。

什么是 gcc ?

gcc 是 GNU compiler collection 的缩写，它是 Linux 下一个编译器集合(相当于 javac )，是c 或 c++程序的编译器。

使用yum进行安装gcc 。

执行命令：yum -y install gcc

5. 编译 redis 源文件。

1) 开始执行 make

cd /usr/local/redis-4.0.13 再执行 make

6）起动redisde的方式

启动 Redis

redis 安装目录下 redis.conf 是重要的配置文件，包含 redis 服务器的配置信息。

启动 redis 需要指定配置文件路径。

启动方式：

①前台启动 ./redis-server redis.conf 配置文件路径

②后台启动 ./redis-server redis.conf 配置文件路径 &

第①种 前台启动

启动 Redis 的服务器端：切换到 src 目录下执行 redis-server 程序

redis的相关面试问题

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案？

缓存穿透

指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将

导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。

解决方案：1.查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存，但过期时间会比较短；2.布

隆过滤器：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据

会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对 DB 的查询。

缓存击穿

对于设置了过期时间的 key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对

这个 Key 有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并

回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。

解决方案：1.使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去 load db，先使用如 Redis 的 setnx 去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db 的操作并回设缓存，否则重试 get 缓存的

方法。2.永远不过期：物理不过期，但逻辑过期（后台异步线程去刷新）。

缓存雪崩：设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部

转发到 DB，DB 瞬时压力过重雪崩。

缓存雪崩

与缓存击穿的区别：雪崩是很多 key，击穿是某一个key 缓存。

解决方案：将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，

比如 1-5 分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效

的事件。

缓存与数据库不一致怎么办

假设采用的主存分离，读写分离的数据库，

如果一个线程 A 先删除缓存数据，然后将数据写入到主库当中，这个时候，主库和从库同

步没有完成，线程 B 从缓存当中读取数据失败，从从库当中读取到旧数据，然后更新至缓

存，这个时候，缓存当中的就是旧的数据。

发生上述不一致的原因在于，主从库数据不一致问题，加入了缓存之后，主从不一致的时

间被拉长了

处理思路：在从库有数据更新之后，将缓存当中的数据也同时进行更新，即当从库发生了

数据更新之后，向缓存发出删除，淘汰这段时间写入的旧数据

• 总结 :自己学的有点慢慢，大家刚开始学习的坚持下。一起进步！