常见Redis面试题有哪些

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本篇内容主要讲解“常见 Redis 面试题有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“常见 Redis 面试题有哪些”吧!

1、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。

2、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：

 aof 文件比 rdb 更新频率高，优先使用 aof 还原数据。

 aof 比 rdb 更安全也更大

 rdb 性能比 aof 好

  如果两个都配了优先加载 AOF

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；

RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好

For Simple Strings the first byte of the reply is + 回复

For Errors the first byte of the reply is – 错误

For Integers the first byte of the reply is : 整数

For Bulk Strings the first byte of the reply is $ 字符串

For Arrays the first byte of the reply is * 数组

持久化在面试中问到的频率较高，重点学一下，篇幅有限，具体点下面的文章：

10 分钟彻底理解 Redis 的持久化机制：RDB 和 AOF

3、Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点

单机版

特点：

简单

问题：

  内存容量有限

  处理能力有限

  无法高可用。

主从复制

Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。

只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。

特点：

 master/slave 角色

 master/slave 数据相同

  降低 master 读压力在转交从库

问题：

  无法保证高可用

  没有解决 master 写的压力

哨兵

Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性：

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。

特点：

  保证高可用

  监控各个节点

  自动故障迁移

缺点：

  主从模式，切换需要时间丢数据

  没有解决 master 写的压力

集群（proxy 型）

Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速 / 轻量级代理服务器；Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序，支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。

特点：

  多种 hash 算法：MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins

  支持失败节点自动删除

  后端 Sharding 分片逻辑对业务透明，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致

缺点：

  增加了新的 proxy，需要维护其高可用。

 failover 逻辑需要自己实现，其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差，进行扩缩容都需要手动干预

集群（直连型）：

从 redis 3.0 之后版本支持 redis-cluster 集群，Redis-Cluster 采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态, 每个节点都和其他所有节点连接。

特点：

  无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。

  数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。

  可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。

  高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本   - 实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升。

缺点：

  资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。

  数据通过异步复制, 不保证数据的强一致性

高可用 Redis 架构分析搭建，可以参考：

高可用 Redis 服务架构分析与搭建

4、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！

5、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。

6、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？

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。

  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？

  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。

  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

  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。

这道相当常见，详细再参考下文，一定熟练掌握：

Redis 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透和常见的几种缓存模式

7、Redis 常用命令

管理命令

# dbsize  返回当前数据库  key  的数量。 # info  返回当前  redis  服务器状态和一些统计信息。 # monitor  实时监听并返回 redis 服务器接收到的所有请求信息。 # shutdown  把数据同步保存到磁盘上，并关闭 redis 服务。 # config get parameter  获取一个  redis  配置参数信息。（个别参数可能无法获取） # config set parameter value  设置一个  redis  配置参数信息。（个别参数可能无法获取） # config resetstat  重置  info  命令的统计信息。（重置包括：keyspace  命中数、 # keyspace  错误数、  处理命令数，接收连接数、过期  key  数） # debug object key  获取一个  key  的调试信息。 # debug segfault  制造一次服务器当机。 # flushdb  删除当前数据库中所有  key, 此方法不会失败。小心慎用  # flushall  删除全部数据库中所有  key，此方法不会失败。小心慎用

工具命令

#redis-server：Redis  服务器的  daemon  启动程序  #redis-cli：Redis  命令行操作工具。当然，你也可以用  telnet  根据其纯文本协议来操作  #redis-benchmark：Redis  性能测试工具，测试  Redis  在你的系统及你的配置下的读写性能  $redis-benchmark -n 100000  ndash;c 50 # 模拟同时由  50  个客户端发送  100000  个  SETs/GETs  查询  #redis-check-aof：更新日志检查  #redis-check-dump：本地数据库检查

8.Redis 单例、主从模式、sentinel 以及集群的配置方式及优缺点对比

Redis 单例、主从模式、sentinel 以及集群的配置方式及优缺点对比

9、为什么 Redis 单线程却能支撑高并发？

为什么 Redis 单线程却能支撑高并发？

10、Redis 常见性能问题和解决方案：

1).Master 写内存快照，save 命令调度 rdbSave 函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以 Master 最好不要写内存快照。

2).Master AOF 持久化，如果不重写 AOF 文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是 AOF 文件会不断增大，AOF 文件过大会影响 Master 重启的恢复速度。Master 最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和 AOF 日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化，如果数据比较关键，某个 Slave 开启 AOF 备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master 调用 BGREWRITEAOF 重写 AOF 文件，AOF 在重写的时候会占大量的 CPU 和内存资源，导致服务 load 过高，出现短暂服务暂停现象。

4).Redis 主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave 和 Master 最好在同一个局域网内

Redis 性能分析相关问题，限于篇幅，给出文章链接：

Redis 性能问题分析（好文推荐）

11、Redis 的并发竞争问题如何解决?

Redis 为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis 本身没有锁的概念，Redis 对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在 Jedis 客户端对 Redis 进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有 2 种解决方法：

  客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与 Redis 进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写 Redis 操作采用内部锁 synchronized。

  服务器角度，利用 setnx 实现锁。

注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用 synchronized 也可以使用 lock；第二种需要用到 Redis 的 setnx 命令，但是需要注意一些问题。

12、说说 Redis 的内存淘汰策略

直接点这里：Redis 的内存淘汰策略

13、Redis 最适合的场景

Redis 最适合所有数据 in-momory 的场景，虽然 Redis 也提供持久化功能，但实际更多的是一个 disk-backed 的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎 Redis 更像一个加强版的 Memcached，那么何时使用 Memcached，何时使用 Redis 呢?

如果简单地比较 Redis 与 Memcached 的区别，大多数都会得到以下观点：

 Redis 不仅仅支持简单的 k / v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。

 Redis 支持数据的备份，即 master-slave 模式的数据备份。

 Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。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息全部丢失，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。

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。

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息队列平台来使用。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。

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（Sorted Set）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 ndash; 我们称之为“user_scores”。

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

到此，相信大家对“常见 Redis 面试题有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！