本文主要是介绍缓存-消息，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Redis

1.redis概括

是一个完全开源免费的key-value内存数据库，通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets。

2.redis支持的数据类型

String字符串：

格式: set key value

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

Hash（哈希）

格式: hmset name key1 value1 key2 value2

Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

List（列表）

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）

格式: lpush name value

在 key 对应 list 的头部添加字符串元素

格式: rpush name value

在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素

格式: lrem name index

key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素

格式: llen name

返回 key 对应 list 的长度

Set（集合）

格式: sadd name value

Redis的Set是string类型的无序集合。

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)。

zset(sorted set：有序集合)

格式: zadd name score value

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

https://www.cnblogs.com/jasontec/p/9699242.html

3.redis模式

redis模式详细介绍

1.主从复制模式
讲一台reddis服务器的数据，复制到其他的redis服务器，前者称为主节点，后者称为从节点，数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave以读为主。

,主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基础。

2.哨兵模式
主从切换技术的方法是:当主服务器宕机后,需要手动把一台从服务器切换为主服务器,这就需要人工干预,费事费力,还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式,更多时候,我们优先考虑哨兵模式。
Redis从2.8开始正式提供了Sentinel (哨兵)架构来解决这个问题。其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。
哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例。

这里的哨兵有两个作用
通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器。
当哨兵监测到master宕机,会自动将slave切换成master,然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器,修改配置文件,让它们切换为主机。
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控,可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多哨兵模式。

集群（proxy）模式 以及集群直连模式

3.缓存穿透 ？缓存雪崩？缓存降级？缓存预热？缓存更新？

• 缓存穿透

其实就是去大量的查询不存在的key。

一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免？

解决办法;
最常见的则是采用布隆过滤器，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，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。

2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。

• 缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免？

1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期

3：不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

• 缓存降级

• 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。
  降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
  以参考日志级别设置预案：
  （1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
  （2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
  （3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
  （4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

• 缓存预热
  缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
  解决思路：
  1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
  2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
  3、定时刷新缓存；

• 缓存更新
  除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：
  （1）定时去清理过期的缓存；
  （2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
  两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

4.单线程的redis为什么这么快

纯内存操作
单线程操作，避免了频繁的上下文切换
采用了非阻塞的I/O多路复用机制

5、redis为什么是单线程的

官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问
1）绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）2）采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
3）非阻塞IO优点：
1.速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
2. 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
3.支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
4. 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除如何解决redis的并发竞争key问题

同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？ 不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此，redis的事务机制，十分鸡肋。
(1)如果对这个key操作，不要求顺序： 准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可
(2)如果对这个key操作，要求顺序： 分布式锁+时间戳。 假设这会系统B先抢到锁，将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做set操作了。以此类推。
(3) 利用队列，将set方法变成串行访问也可以redis遇到高并发，如果保证读写key的一致性
对redis的操作都是具有原子性的,是线程安全的操作,你不用考虑并发问题,redis内部已经帮你处理好并发的问题了。

6.redis实现分布式锁

redis为单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，切多个客户端对redis的连接并不存在竞争关系redis可以使用SETNX命令来实现分布式锁。
将key的之设置为value，且给定的key已经存在，则SETNX不作任何动作。
解锁：使用 del key 命令就能释放锁
解决死锁：
1）通过Redis中expire()给锁设定最大持有时间，如果超过，则Redis来帮我们释放锁。
2） 使用 setnx key “当前系统时间+锁持有的时间”和getset key “当前系统时间+锁持有的时间”组合的命令就可以实现。

7.为什么redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的

？
对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。
Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。
Redis本身提供的所有API都是原子操作，Redis中的事务其实是要保证批量操作的原子性。
多个命令在并发中也是原子性的吗？
不一定， 将get和set改成单命令操作，incr 。使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua==的方式实现.

8.redis的线程模式

I/O 多路复用程序负责监听多个套接字， 并向文件事件分派器传送那些产生了事件的套接字。
尽管多个文件事件可能会并发地出现， 但 I/O 多路复用程序总是会将所有产生事件的套接字都入队到一个队列里面， 然后通过这个队列， 以有序（sequentially）、同步（synchronously）、每次一个套接字的方式向文件事件分派器传送套接字： 当上一个套接字产生的事件被处理完毕之后（该套接字为事件所关联的事件处理器执行完毕）， I/O 多路复用程序才会继续向文件事件分派器传送下一个套接字。如果一个套接字又可读又可写的话， 那么服务器将先读套接字， 后写套接字.

RabbitMQ

1.概括

RabbitMQ是一款开源的，Erlang编写的，基于AMQP协议的，消息中间件；

优缺点：
优点：解耦、异步、削峰
缺点：降低了系统的稳定性：本来系统运行好好的，现在你非要加入个消息队列进去，那消息队列挂了，你的系统不是呵呵了。因此，系统可用性会降低

2.如何保证rabbitmq不被重复消费？

先说为什么会重复消费：正常情况下，消费者在消费消息的时候，消费完毕后，会发送一个确认消息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除；

但是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将消息分发给其他的消费者。

针对以上问题，一个解决思路是：保证消息的唯一性，就算是多次传输，不要让消息的多次消费带来影响；保证消息等幂性；

比如：在写入消息队列的数据做唯一标示，消费消息时，根据唯一标识判断是否消费过；

3消息幂等性

生产者方面：可以对每条消息声称一个msgID，以控制消息重复投递

消费者方面：消息体中必须携带一个业务ID，如银行流水号，消费者可以根据业务ID去重，避免重复消费。

4.如何确保消息正确的发送至rabbitmq？

RabbitMQ使用发送方确认模式，确保消息正确地发送到RabbitMQ。
发送方确认模式：将信道设置成confirm模式（发送方确认模式），则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。一旦消息被投递到目的队列后，或者消息被写入磁盘后（可持久化的消息），信道会发送一个确认给生产者（包含消息唯一ID）。如果RabbitMQ发生内部错误从而导致消息丢失，会发送一条nack（not acknowledged，未确认）消息。发送方确认模式是异步的，生产者应用程序在等待确认的同时，可以继续发送消息。当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。

5.rabbitmq概念里的channel。exchange，和queue的概念

Queue 具有自己的 erlang 进程；exchange 内部实现为保存 binding 关系的查找表；channel 是实际进行路由工作的实体，即负责按照 routing_key 将 message 投递给 queue 。由 AMQP 协议描述可知，channel 是真实 TCP 连接之上的虚拟连接，所有 AMQP 命令都是通过 channel 发送的，且每一个 channel 有唯一的 ID。一个 channel 只能被单独一个操作系统线程使用，故投递到特定 channel 上的 message 是有顺序的。但一个操作系统线程上允许使用多个 channel 。

面试题

6.vhost 是什么？起什么作用？

vhost 可以理解为虚拟 broker ，即 mini-RabbitMQ server。其内部均含有独立的 queue、exchange 和 binding 等，但最最重要的是，其拥有独立的权限系统，可以做到 vhost 范围的用户控制。当然，从 RabbitMQ 的全局角度，vhost 可以作为不同权限隔离的手段（一个典型的例子就是不同的应用可以跑在不同的 vhost 中）。

这篇关于缓存-消息的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！