admin管理员组文章数量:1794759
Redis面试题精选36道, Redis面试必知必会
1、什么是 Redis？简述它的优缺点？
Redis 的全称是：Remote Dictionary.Server，本质上是一个 Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘 上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，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。
Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限 制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消队列服务，用他的 Set 可以做高 性能的 tag 系统等等。
另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的 memcached 来用。 Redis 的主要缺点是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。
2、Redis 与 memcached 相比有哪些优势？内存。
5、Redis 有哪几种数据淘汰策略？因为目前 Linux 版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发 windows 版本，反而会带来兼容性等问 题。
7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？512M
8、为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。 所以 redis 具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的 性能。
在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎， 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达 到内存限值后不能继续插入新值。
9、Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少 5501-11000 这个范围的槽而不可用。
11、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
12、Redis 有哪些适合的场景？ （1）会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（sessioncache），用 Redis 缓存会话比其他存储（如 Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的 购物车信全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？ 幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为 人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。
（2）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。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实 例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地 FPC。 再次以 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。
（3）队列Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的消队列 平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google 中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的 就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用 Redis 作为 broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使 得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。 所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像 下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执 行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可 以在这里看到。
（5）发布/订阅最后（但肯定不是最不重要的）是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见 人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建 立聊天系统！
13、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？官方推荐用哪个？Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。
14、Redis 和 Redisson 有什么关系？Redisson 是一个高级的分布式协调 Redis 客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对 象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。
15、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持； Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis 相比，功能较为简单，不支持字符串操作， 不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离，从 而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
16、说说 Redis 哈希槽的概念？Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通 过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
17、Redis 集群的主从复制模型是怎样的？为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型, 每个节点都会有 N-1 个复制品.
18、Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。
19、Redis 集群之间是如何复制的？异步复制
20、Redis 集群最大节点个数是多少？16384 个
21、Redis 集群如何选择数据库？Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。
22、Redis 中的管道有什么用？一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应，这样就可以将多个命令发送到服务 器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。 这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多 POP3 协议已经实现支持这个功 能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。
23、怎么理解 Redis 事务？事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行，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。 事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
24、Redis 事务相关的命令有哪几个？ MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 25、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？ EXPIRE 和 PERSIST 命令 26、Redis 如何做内存优化？尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该 尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。 比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key,而是 应该把这个用户的所有信存储到一张散列表里面。
27、Redis 回收进程如何工作的？一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。 Redi 检查内存使用情况，如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。 一个新的命令被执行，等等。 所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。 如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限 制就会被这个内存使用量超越。
28.加锁机制现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个 redis cluster 集群，他首先会根据 hash 节点选择一台机器。这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！紧接着，就会发送一段 lua 脚本到 redis 上，那段 lua 脚本如下所示：
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) = Ø) then "+ "redis.call( 'hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); "+ "redis.call('pexpire , KEYS[1], ARGV[1]); " + "return nil; " + "end; " + "if (redis.call( 'hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +" redis. call( 'hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);"+ " redis. call( pexpire' ,KEYS[1], ARGV[1]); "+ "return nil; " + "end;"+ "return redis.call('pttl' , KEYS[1]) ;"为啥要用lua脚本呢？因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
那么，这段lua脚本是什么意思呢？这里KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：RLock lock = redisson.getLock(“myLock”);这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1
给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。如何加锁呢？很简单，用下面的命令：hset myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1，通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：
myLock :{ "8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1": 1 , }上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。好了，到此为止，ok，加锁完成了
29.锁互斥机制那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。
所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁
30.watch dog 自动延期机制客户端 1 加锁的锁 key 默认生存时间才 30 秒，如果超过了 30 秒，客户端 1 还想一直持有这把 锁，怎么办呢？ 简单！只要客户端 1 一旦加锁成功，就会启动一个 watch dog 看门狗，他是一个后台线程，会 每隔 10 秒检查一下，如果客户端 1 还持有锁 key，那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。
31.可重入加锁机制那如果客户端 1 都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？比如下面这种代码：
RLock lock = redisson. getLock(" myLock" );lock.lock(); //一大坨代码 lock.lock(); //一大坨代码 lock.unlock(); lock.unlock();这时我们来分析一下上面那段lua脚本。第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1” 此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：
incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1 ，通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。此时myLock数据结构变为下面这样：
myL ock:{ "8743c9c0- 0795-4907- 87fd-6c719a6b4586:1": 2 }大家看到了吧，那个 myLock 的 hash 数据结构中的那个客户端 ID，就对应着加锁的次数
32.释放锁机制如果执行 lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白 了，就是每次都对 myLock 数据结构中的那个加锁次数减 1。如果发现加锁次数是 0 了，说明 这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从 redis 里删除这个 key。 然后呢，另外的客户端 2 就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源 Redisson 框 架的实现机制。 一般我们在生产系统中，可以用 Redisson 框架提供的这个类库来基于 redis 进行分布式锁的加 锁与释放锁。
33.上述 Redis 分布式锁的缺点其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个 redis master 实例，写入了 myLock 这种锁 key 的 value，此时会异步复制给对应的 master slave 实例。但是这个过程中一旦发生 redis m aster 宕机，主备切换，redis slave 变为了 redis master。 接着就会导致，客户端 2 来尝试加锁的时候，在新的 redis master 上完成了加锁，而客户端 1 也以为自己成功加了锁。此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业 务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。 所以这个就是 redis cluster，或者是 redis master-slave 架构的主从异步复制导致的 redis 分布 式锁的最大缺陷：在 redis master 实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
34.使用过 Redis 分布式锁么，它是怎么实现的？先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。 如果在 setnx 之后执行 expire 之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样？ set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和 expire 合成一条指令来用的！
35.使用过 Redis 做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？一般使用 list 结构作为队列，rpush 生产消，lpop 消费消。当 lpop 没有消的时候，要适当 sleep 一会再重试。 缺点： 在消费者下线的情况下，生产的消会丢失，得使用专业的消队列如 rabbitmq 等。 能不能生产一次消费多次呢？ 使用 pub/sub 主题订阅者模式，可以实现 1:N 的消队列。
36.什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？ 缓存穿透一般的缓存系统，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？
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？
版权声明：本文标题：Redis面试题精选36道, Redis面试必知必会 内容由林淑君副主任自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.xiehuijuan.com/baike/1686563612a82341.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论