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Redis面试题

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Redis概述

什么是Redis

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、散列表、集合、有序集合。

与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。另外,Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外,Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

Redis有哪些优缺点

优点

  • 读写性能优异, Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。

  • 支持数据持久化,支持AOF和RDB两种持久化方式。

  • 数据结构丰富,除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。

  • 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。

  • 支持事务,Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。

缺点

  • 数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

  • Redis 较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题,运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间,这对资源造成了很大的浪费。

  • Redis 不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。

  • 主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性。

为什么要用 Redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢,因为是从硬盘上读取的。再将该用户访问的数据存在缓存中,这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存,所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后,同步改变缓存中相应的数据即可!

高并发

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的,所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去,这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存,在多实例的情况下,各实例共用一份缓存数据,缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用,整个程序架构上较为复杂。

@$Redis为什么这么快

1、完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。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、数据结构简单,对数据操作也简单,Redis 中的数据结构是专门进行设计的;

3、采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;

4、使用 I/O 多路复用模型,非阻塞 IO;

数据类型

@$Redis有哪些数据类型

Redis主要有5种数据类型,包括String,List,Hash,Set,Zset,满足大部分的使用要求

数据类型 可以存储的值 操作 应用场景
STRING 字符串、整数或者浮点数 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作对整数和浮点数执行自增或者自减操作 做简单的键值对缓存
LIST 列表 从两端压入或者弹出元素对单个或者多个元素进行修剪,只保留一个范围内的元素 存储一些列表型的数据结构,类似粉丝列表、文章的评论列表之类的数据
HASH 包含键值对的无序散列表 添加、获取、移除单个键值对获取所有键值对 检查某个键是否存在 结构化的数据,比如一个对象
SET 无序集合 添加、获取、移除单个元素检查一个元素是否存在于集合中 计算交集、并集、差集从集合里面随机获取元素 交集、并集、差集的操作,比如交集,可以把两个人的粉丝列表整一个交集
ZSET 有序集合 添加、获取、删除元素根据分值范围或者成员来获取元素 计算一个键的排名 去重但可以排序,如获取排名前几名的用户

 

Redis的应用场景

计数器

可以对 String 进行自增自减运算,从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高,很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中,设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息,也就不再具有状态,一个用户可以请求任意一个应用服务器,从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似,也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效,而缓存的内容可以失效,因为缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表,可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现

在分布式场景下,无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁,除此之外,还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。

其它

Set 可以实现交集、并集等操作,从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作,从而实现排行榜等功能。

 

持久化

什么是Redis持久化?

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务宕机了内存数据丢失。

@$Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制:

RDB持久化:是Redis DataBase缩写,快照

RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间间隔将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中,对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

配置

# 表示 60 秒内如果至少有 1000 个 key 的值变化,则保存
save 60 1000

工作流程

  1. redis根据配置尝试去生成rdb快照文件

  2. redis主进程fork一个子进程出来

  3. 子进程尝试将内存中的数据dump到临时的rdb快照文件中

  4. 完成rdb快照文件的生成之后,覆盖旧的快照文件

优点

  1. 只有一个文件 dump.rdb,方便持久化,容灾性好。

  2. 性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,保证了 redis 的高性能

  3. 数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。

缺点

  1. 数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失。

 

AOF持久化:Append Only File缩写

将Redis执行的每条写命令记录到单独的aof日志文件中,当重启Redis服务时,会从持久化的日志文件中恢复数据。

当两种方式同时开启时,数据恢复时,Redis会优先选择AOF恢复。

配置

# 表示是否开启AOF持久化(默认no,关闭)
appendonly yes
# AOF持久化配置文件的名称
appendfilename “appendonly.aof”  
# 缓存回写策略
appendfsync always (同步持久化,每次发生数据变更会被立即记录到磁盘,性能差但数据完整性比较好)
appendfsync everysec (异步操作,每秒记录,如果一秒钟内宕机,有数据丢失)
appendfsync no (将缓存回写的策略交给操作系统,linux 默认是30秒将缓冲区的数据回写硬盘的)

AOF的Rewrite(重写) :
定义:AOF采用文件追加的方式持久化数据,所以文件会越来越大,为了避免这种情况发生,增加了重写机制。重写机制主要是将文件中无效的命令去除。如同一个key的值,只保留最后一次写入,已删除或者已过期数据相关命令会被去除。

重写的触发方式:1.手动执行 bgrewriteaof 触发AOF重写;2.在redis.conf文件中配置重写的条件
# 当文件比上次重写后的文件大100%时进行重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# 当文件大于64M时进行重写
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

工作流程

  1. 所有的写入命令会追加到AOF缓冲中。

  2. AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。

  3. 随着AOF文件越来越大,需要定期对AOF文件进行重写,达到压缩的目的。

  4. 当Redis服务器重启时,可以加载AOF文件进行数据恢复。

优点

  1. 数据安全,可以配置每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。

  2. 通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。

缺点

  1. AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。

  2. 数据集大时,比 rdb 启动效率低。

 

如何选择合适的持久化方式

  • 一般来说, 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性,你应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下,当 Redis 重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

  • 如果你非常关心你的数据, 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失,那么你可以只使用RDB持久化。

  • 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。

  • 有很多用户都只使用AOF持久化,但并不推荐这种方式,因为定时生成RDB快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快,除此之外,使用RDB还可以避免AOF程序的bug。

过期键的删除策略

@$Redis的过期键的删除策略

我们都知道,Redis是key-value数据库,我们可以设置Redis中缓存key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了,Redis如何处理。

过期策略通常有以下三种:

  • 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

  • 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。

  • 定期过期:每隔一段时间,对一些key进行检查,删除里面过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。通过配合使用这两种过期键的删除策略,服务器可以很好地在合理使用CPU时间和避免浪费内存空间之间取得平衡。

 

内存淘汰策略

@$Redis的内存淘汰策略有哪些

Redis的内存淘汰策略是指在Redis服务器用于缓存的内存不足时,怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

全局的键空间选择性移除

  • allkeys-lru(常用):当内存不足以容纳新写入数据时,在全局键空间中,移除最近最少使用的key。

  • allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在全局键空间中,随机移除某个key。

  • noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

设置过期时间的键空间选择性移除

  • volatile-lru(常用):当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。

  • volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

  • volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

注意

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据;过期策略用于处理过期的缓存数据。

 

线程模型

@$Redis线程模型

Redis基于Reactor模型开发了网络事件处理器,这个处理器被称为文件事件处理器(file event handler)。它的组成结构为4部分:多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的,所以Redis才叫单线程模型。

  • 文件事件处理器使用 I/O 多路复用(multiplexing)程序来同时监听多个套接字, 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联对应的事件处理器。

  • 当被监听的套接字准备好执行连接应答(accept)、读取(read)、写入(write)、关闭(close)等操作时,与操作相对应的文件事件就会产生, 这时文件事件分派器就会分派套接字给对应的事件处理器来处理这些事件。

虽然文件事件处理器以单线程方式运行, 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字, 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型, 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接, 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。

事务

Redis事务

事务是逻辑上的一组操作,要么都执行,要么都不执行。Redis 事务不是严格意义上的事务,只是用于帮助用户在一个步骤中执行多个命令。单个 Redis 命令的执行是原子性的,但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制,所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。

Redis 事务可以理解为一个打包的批量执行脚本,redis 事务不保证原子性,且没有回滚,中间某条命令执行失败,前面已执行的命令不回滚,后续的指令继续执行。

Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且带有以下三个重要的保证:

  • 批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。

  • 收到 EXEC 命令后进入事务执行,事务中任意命令执行失败,前面已执行的命令不回滚,后续的命令继续执行。

  • 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。

在传统的关系式数据库中,常常用 ACID 性质来检验事务功能的安全性。Redis 事务保证了其中的一致性(C)和隔离性(I),但并不保证原子性(A)和持久性(D)。

redis为什么不支持回滚

  • Redis 命令只会因为错误的语法而失败(并且这些问题不能在入队时发现),或是命令用在了错误类型的键上面:这也就是说,从实用性的角度来说,失败的命令是由编程错误造成的,而这些错误应该在开发的过程中被发现,而不应该出现在生产环境中。

  • 因为不需要对回滚进行支持,所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。

有种观点认为 Redis 处理事务的做法会产生 bug , 然而需要注意的是, 在通常情况下, 回滚并不能解决编程错误带来的问题。举个例子, 如果你本来想通过 INCR 命令将键的值加上 1 , 却不小心加上了 2 , 又或者对错误类型的键执行了 INCR , 回滚是没有办法处理这些情况的。

鉴于没有任何机制能避免程序员自己造成的错误, 并且这类错误通常不会在生产环境中出现, 所以 Redis 选择了更简单、更快速的无回滚方式来处理事务。

Redis事务的三个阶段

  1. 事务开始 MULTI

  2. 命令入队

  3. 事务执行 EXEC

Redis事务命令

序号 命令 描述
1 WATCH WATCH 命令是一个乐观锁,可以为 Redis 事务提供 check-and-set (CAS)行为。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。
2 UNWATCH UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。
3 MULTI MULTI命令用于开启一个事务,它总是返回OK。MULTI执行之后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当EXEC命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行。
4 EXEC EXEC:执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值,按命令执行的先后顺序排列。当操作被打断时,返回空值 nil 。
5 DISCARD 通过调用DISCARD,客户端可以清空事务队列,并放弃执行事务, 并且客户端会从事务状态中退出。

 

集群方案

@$哨兵模式

哨兵的介绍

sentinel,中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件,主要有以下功能:

  • 集群监控:负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。

  • 消息通知:如果某个 redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。

  • 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上。

  • 配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址。

哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。

哨兵的核心知识

  • 哨兵至少需要 3 个实例,来保证自己的健壮性。

  • 哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。

  • 对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构,尽量在测试环境和生产环境,都进行充足的测试和演练。

 

Redis 主从复制的原理

复制过程

复制的过程步骤如下:

  1. 从节点执行 slaveof 命令

  2. 从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息,并没有立即发起复制

  3. 从节点内部的定时任务发现有主节点的信息,开始使用 socket 连接主节点

  4. 连接建立成功后,发送 ping 命令,希望得到 pong 命令响应,否则会进行重连

  5. 如果主节点设置了权限,那么就需要进行权限验证;如果验证失败,复制终止。

  6. 权限验证通过后,进行数据同步,这是耗时最长的操作,主节点将把所有的数据全部发送给从节点。

  7. 当主节点把当前的数据同步给从节点后,便完成了复制的建立流程。接下来,主节点就会持续的把写命令发送给从节点,保证主从数据一致性

 

生产环境中的 redis 是怎么部署的?

redis cluster,10 台机器,5 台机器部署了 redis 主实例,另外 5 台机器部署了 redis 的从实例,每个主实例挂了一个从实例,5 个节点对外提供读写服务,每个节点的读写高峰qps可以达到每秒 5 万,5 台机器最多是 25 万读写请求/s。

机器是什么配置?32G 内存+ 8 核 CPU + 1T 磁盘,但是分配给 redis 进程的是10g内存,一般线上生产环境,redis 的内存尽量不要超过 10g,超过 10g 可能会有问题。

5 台机器对外提供读写,一共有 50g 内存。

因为每个主实例都挂了一个从实例,所以是高可用的,任何一个主实例宕机,都会自动故障迁移,redis 从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。

你往内存里写的是什么数据?每条数据的大小是多少?商品数据,每条数据是 10kb。100 条数据是 1mb,10 万条数据是 1g。常驻内存的是 200 万条商品数据,占用内存是 20g,仅仅不到总内存的 50%。目前高峰期每秒就是 3500 左右的请求量。

其实大型的公司,会有基础架构的 team 负责缓存集群的运维。

 

@$Redis实现分布式锁

Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变成串行访问,且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系,Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。

当且仅当 key 不存在,将 key 的值设为 value。若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作

返回值:设置成功,返回 1 。设置失败,返回 0 。

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下:

  • 使用SETNX命令获取锁,若返回0(key已存在,锁已存在)则获取失败,若返回1则获取成功

  • 为了防止获取锁后程序出现异常,导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个合理的过期时间

  • 释放锁,使用DEL命令将锁数据删除

 

缓存异常

@$缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,导致所有的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

  1. 缓存数据过期时间随机:过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。

  2. 热点数据不设置过期时间,主动刷新缓存:缓存设置成永不过期,在更新或删除 DB 中的数据时,也主动地把缓存中的数据更新或删除掉。

  3. 检查更新:缓存依然保持设置过期时间,每次 get 缓存的时候,都和数据的过期时间和当前时间进行一下对比,当间隔时间小于一个阈值的时候,主动更新缓存。

  4. 使用锁:通过互斥锁或者队列,控制读数据库和写缓存的线程数量。

缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

  1. 接口层增加逻辑校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;

  2. 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

  3. 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

 

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,读缓存没读到数据,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。和缓存雪崩不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是缓存同一时间大面积失效。

解决方案

  1. 设置热点数据永远不过期。

  2. 加互斥锁

 

其他问题

Redis与Memcached的区别

两者都是非关系型内存键值数据库,现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存,而且 Redis 自身也越来越强大了!

redis与memcached区别总结

  redis memcached
值类型 支持字符串,列表,散列表,集合,有序集合 只支持字符串
线程模型和性能 单线程的多路IO复用模型,存取数据快 多线程的非阻塞IO模型,存取数据比redis慢
持久化 支持 不支持
集群模式 原生支持 没有原生支持
适用场景 复杂数据结构,有持久化,高可用需求,value存储内容较大的场景 纯key-value,数据量非常大,并发量非常大的场景

 

@$如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

缓存与数据库双存储双写,就一定会有数据一致性的问题

数据强一致性方案:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况,串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低

还有一种方式就是可能会暂时产生数据不一致的情况,但是发生的几率特别小,就是先更新数据库,然后再删除缓存。

问题场景 描述 解决
先写缓存,再写数据库,缓存写成功,数据库写失败 缓存写成功,但写数据库失败或者响应延迟,则下次读取(并发读)缓存时,就出现脏读 这个写缓存的方式,本身就是错误的,需要改为先写数据库,把旧缓存置为失效;读取数据的时候,如果缓存不存在,则读取数据库再写缓存
先写数据库,再写缓存,数据库写成功,缓存写失败 写数据库成功,但写缓存失败,则下次读取(并发读)缓存时,则读不到数据 缓存使用时,假如读缓存失败,先读数据库,再回写缓存的方式实现
需要缓存异步刷新 指数据库操作和写缓存不在一个操作步骤中,比如在分布式场景下,无法做到同时写缓存或需要异步刷新(补救措施)时候

确定哪些数据适合此类场景,根据经验值确定合理的数据不一致时间,用户数据刷新的时间间隔

End

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