redis面试常见问题

1.redis的单线程为什么那么快?　　

• 1）纯内存操作

• 2）核心是基于非阻塞的IO多路复用机制

• 3）单线程避免了多线程的频繁上下文切换问题

• 介绍：Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API的非关系型数据库。

  传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql（Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称） 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。

  Github 源码：https://github.com/antirez/redis

  Redis 官网：https://redis.io/

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）

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。

3.介绍一下压缩列表与跳表

压缩列表作为列表以及哈希表底层数据结构之一

 

 

 

• 压缩列表是Redis为节约内存自己设计的一种顺序型数据结构。

• 压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现之一。

• 压缩列表可以包含多个节点,每个节点可以保存一个字节数组或者整数值。

• 添加新节点到压缩列表,或者从压缩列表中删除节点,可能会引发连锁更新操作,但这种操作出现的几率并不高。

 

 

 

什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？

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 提供了两种持久化方式:RDB（默认） 和AOF 

RDB：

rdb是Redis DataBase缩写

功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数

 

AOF:

Aof是Append-only file缩写

 

每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作

aof写入保存：

WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件

SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

存储结构:

  内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。

比较：

1、aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。

2、aof比rdb更安全也更大

3、rdb性能比aof好

4、如果两个都配了优先加载AOF

 

4.刚刚上面你有提到redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？（可以看到很多面试其实都是连环炮，面试官其实在等着你回答到这个点，如果你答上了对你的评价就又加了一分）

RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议；通讯协议将数据分为五种单元

1. 单行字符串 以 + 符号开头。

2. 多行字符串 以 $ 符号开头，后跟字符串长度。

3. 整数值 以 : 符号开头，后跟整数的字符串形式。

4. 错误消息 以 - 符号开头。

5. 数组 以 * 号开头，后跟数组的长度。

客户端请求只有多行字符串模式

服务器响应有多种模式

什么是一致性哈希算法？什么是哈希槽？

这两个问题篇幅过长 网上找了两个解锁的不错的文章

https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html

http://www.jasontec.cn/articles/2020/04/11/1586586130767.html

6.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。

7.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！

设置name=p7+，失效时长100s，不存在时设置 set name p7+ ex 100 nx

09

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生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。

缺点：

在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如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的消息队列。(发布者向信道传递信息，订阅者绑定信道，且两者不知道彼此存在)

10.缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。

解决方案:

(一)利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试

(二)采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。

(三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。

缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。

解决方案:

(一)给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。

(二)使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。

(三)双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

I 从缓存A读数据库，有则直接返回
II A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

11、redis的过期策略以及内存淘汰机制
redis采用的是定期删除+惰性删除策略。 （定时随机抽取看看有没有key过期,加上,获取key会顺便检查一下是否过期）(当内存越来越高到一定程度使用内存淘汰机制)
为什么不用定时删除策略?
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.
定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?
不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
在redis.conf中有一行配置
# maxmemory-policy volatile-lru
该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。
2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。推荐使用，目前项目在用这种。
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。应该也没人用吧，你不删最少使用Key,去随机删。
4）volatile-lru：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。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐
5）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。依然不推荐
6）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。不推荐
ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

13、如何解决redis的并发竞争key问题

分析:这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？大家思考过么。需要说明一下，博主提前百度了一下，发现答案基本都是推荐用redis事务机制。博主不推荐使用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。

回答:如下所示

(1)如果对这个key操作，不要求顺序

这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可，比较简单。

(2)如果对这个key操作，要求顺序

假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.

期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

系统A key 1 {valueA  3:00}
系统B key 1 {valueB  3:05}
系统C key 1 {valueC  3:10}

那么，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。

其他方法，比如利用队列，将set方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。

14. 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
相关知识：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（回收策略）。redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

15。 在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。

　　1、影响生存时间的一些操作
生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆盖原来的数据，也就是说，修改key对应的value和使用另外相同的key和value来覆盖以后，当前数据的生存时间不同。

2、如何更新生存时间
可以对一个已经带有生存时间的 key 执行EXPIRE命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。过期时间的精度已经被控制在1ms之内，主键失效的时间复杂度是O（1），
EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的当前生存时间。设置成功返回 1；当 key 不存在或者不能为 key 设置生存时间时，返回 0 。

最大缓存配置
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小
server.maxmemory
默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一定要设置。redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略。
redis 提供 6种数据淘汰策略：
． volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
． volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
． volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
． allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
． allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
． no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
注意这里的6种机制，volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略

21.读写分离模型
通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。
22.数据分片模型
为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。
可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。
结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

23.使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？
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。

24.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？

我记得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！

25.如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？

这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

Redis中有一个经典的问题，在巨大的数据量的情况下，做类似于查找符合某种规则的Key的信息，这里就有两种方式，
一是keys命令，简单粗暴，由于Redis单线程这一特性，keys命令是以阻塞的方式执行的，keys是以遍历的方式实现的复杂度是 O(n），Redis库中的key越多，查找实现代价越大，产生的阻塞时间越长。
二是scan命令，以非阻塞的方式实现key值的查找，绝大多数情况下是可以替代keys命令的，可选性更强

25.redis提供哪些方式来作为消息队列?

1.生产者消费者模式：一个或者多个客户端监听，谁抢到算谁的，之后继续监听

　　2.发布订阅模式：一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是平等的。

26.使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。

如果对方追问可不可以不用sleep呢？list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。 

如果对方追问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的消息队列。

如果对方追问pub/sub有什么缺点？在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

如果对方追问redis如何实现延时队列？我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。

27.如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？

如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

28.Redis如何做持久化的？

bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，会使用bgsave持久化文件重新构建内存，再使用aof重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。

对方追问如果突然机器掉电会怎样？取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。

对方追问bgsave的原理是什么？你给出两个词汇就可以了，fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行bgsave操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。

29.Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？

未使用

 

 使用之后

 

 

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。

注意pipeline一次处理的命令不能过多，不然客户端等待时间过长可能会造成网络阻塞

30.Redis的同步机制了解么？

在Slave启动并连接到Master之后，它将主动发送一条SYNC命令。此后Master将启动后台存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集的命令，在后台进程执行完毕后，Master将传送整个数据库文件到Slave，以完成一次完全同步。而Slave服务器在接收到数据库文件数据之后将其存盘并加载到内存中。此后，Master继续将所有已经收集到的修改命令，和新的修改命令依次传送给Slaves，Slave将在本次执行这些数据修改命令，从而达到最终的数据同步。

31.如何配置master与slaves？

slaveof 127.0.0.1 6379

上面的方式只是保证了在执行slaveof命令之后，redis-6380成为了redis-6379的slave，一旦服务(redis-6380)重新启动之后，他们之间的复制关系将终止。
如果希望长期保证这两个服务器之间的Replication(主从复制)关系，可以在redis-6380的配置文件中做如下修改：
将# slaveof <masterip> <masterport>改为slaveof 127.0.0.1 6379，保存退出。
这样就可以保证Redis-6380服务程序在每次启动后都会主动建立与Redis-6379的Replication连接了。

32.什么是集群？
添加多个服务器，是服务达到一个高效稳定的状态

33.为什么要使用集群?

单个redis挂了就没有服务提供

单个redis的读写能力有限

34.redis集群有三种模式分别简单介绍一下?

主从模式:有一个主节点其他均为从节点,并且使用主从复制模式，主节点可读可写，从节点只能读

因为主节点挂了整个服务就挂了，所以哨兵模式出现了

sentinel哨兵模式：当主节点挂了之后会挑选一个新的从节点作为主节点

监控（Monitoring）：    Sentinel  会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。

提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。

自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。

这时主节点还是只有一个，单个redis数据海量时有可能不够用，这时做数据分片，同时有几个主节点分别保管数据

cluster模式：同时有几个主节点分别保管数据