Redis常见的面试题

1.Redis常用的数据类型

String，List，Set，Zset，Hash

String字符串:Redis最基本的类型.一个key对应一个value.String类型是二进制安全的.也就是说可以存储任何数据.value最大内存为512M

数据结构:String的数据结构为简单动态字符串.类似String Buffer.是可以修改的字符串.内部采用预分配冗余空间来减少内存的频发分配

内部为一个预分配空间，一个实际空间.当字符串长度小于1M的时候，扩容都是加倍。当大于1M的时候，每次扩容增加1M，最大容量为512M。

List列表:List是一种单键多值的数据类型.为简单的字符串列表.插入有序可以头插和尾插

数据结构:List的数据结构为快速链表QuickList.在列表元素较少的情况下为压缩列表ZipList.只有在数据量多的时候.这些ZipList会形成一个双向的QuickList列表

Set集合:Set单键多值的数据类型.无序集合.元素不能重复.

数据结构:底层是一个Hash表.所有在不考虑哈希碰撞的情况下.时间复杂度为O1

Hash哈希:类型为key field value

数据结构:压缩列表和哈希表.元素较少时使用的是压缩列表.元素较多时使用的是哈希表

Zset有序集合:元素不可重复.通过评分(score)对元素进行排序.可以通过评分进行范围查询

数据结构:哈希标和跳跃表.哈希表保证元素的唯一性.跳跃表保证元素的排序.可以通过评分范围查询

2.Redis的过期策略有哪些

定时删除，定期删除，惰性删除这三种

定时删除

在设置键的时候同时设置过期时间.当key过期了.定时器马上删除该key。

惰性删除

key过期后依旧在内存中不做处理.当请求操作对应的key时.检查是否过期.如果过期则删除该key.没有正常返回该key。

定期删除

Redis每隔1秒随机抽取过期字典中的20个key进行检查.过期则删除.如果过期的key占总数的1/4.则重复该操作。

默认采用的是定时+惰性删除策略。

3.常用数据类型的使用场景

String：计数，序列化javaBean对象

List:秒杀抢购场景.

Set:用户添加标签

Hash:适用于存储对象

Zset:热门歌曲榜单.评论列表

4.缓存的三大问题以及解决方案

缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩。

缓冲穿透:缓存穿透是指缓存和数据库中都没有数据.而不断有请求访问该资源.一直查询数据库.从而导致数据库压力变大或挂掉

解决方法：

1. 缓存空值
2. 参数校验
3. 布隆过滤器

缓存击穿：缓存击穿是指热点数据过期之后.大量并发请求访问热点数据.因为缓存过期了.所有并发请求都落到数据库中.从而导致数据库压力变大或挂掉

解决方法：

1. 多层次缓存
2. 热点数据用户过期
3. 加锁、熔断降级

缓存雪崩:同一时间大量的key过期.出现了大量请求去访问数据库，造成系统的宕机

解决方法：

1. key增加过期随机性
2. 熔断降级
3. 多层次缓存

5.如何保证Redis的高并发

主从模式：读写分离

哨兵模式：故障的快速修复

6.Redis的内存淘汰策略

一共有8种，分别针对过期字典和所有数据。

针对过期字典

Volatile-lru:从已设置过期时间的数据中挑取最近最少使用的数据淘汰

Volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰

Volatile-random:随机淘汰

Volatile-lfu:使用频率最低的数据淘汰

针对所有的数据集

Allkeys-lru:所有数据中挑选最近最少使用的数据淘汰

Allkeys-lfu:挑选使用频率最低的数据淘汰‘’‘

Allkeys-random:随机淘汰

No-enviction:禁止驱逐数据.默认的淘汰策略.当内存不足以容纳新数据是.写入操作报错.采用no-enviction可以保证内存中的数据不会丢失

7.Redis持久化策略有哪些

分别是RDB（快照）和AOF（日志追加）持久化机制，默认使用的是RDB

RBD持久化是将当前内存中的数据集快照写入磁盘中。Redis重启，读取磁盘中的快照信息加载到内存，完成数据的恢复。

实现：

1. 手动实现：save（阻塞）或者bgsave（非阻塞）命令
2. 自动触发：当条件达到配置文件中的阀值是自动触发

执行流程：

1. save的时候，Redis会执行Fork操作，创建一个子进程。
2. fork操作完成之后，子进程创建新的RDB文件，保存内存的快照，完成之后替换原来的RDB文件

AOF持久化是以日志的形式记录每个写的操作.然后追加到日志文件中.Redis启动是读取日志文件.执行命令以恢复数据

默认是不开启，通过配置文件appendonly=yes开启

执行流程：

1.所有写的命令追加到AOF—BUF（缓存区）中

2.AOF缓存区根据对应的策略向磁盘同步

3.AOF文件过大触发重写机制，默认是64M和原来文件的2倍

AOF策略：

appendfsyn always：每次写都刷到磁盘

appendfsync everysec：一秒刷盘一次，节点宕机最多丢失1秒数据

appendfsync everysec：按照操作系统的机制刷盘

8.Reids集群模式

单实例存Redis缓存会存在的几个问题：

（1）写并发：

Redis单实例读写分离可以解决读操作的负载均衡，但对于写操作，仍然是全部落在了master节点上面，在海量数据高并发场景，一个节点写数据容易出现瓶颈，造成master节点的压力上升。

（2）海量数据的存储压力：

单实例Redis本质上只有一台Master作为存储，如果面对海量数据的存储，一台Redis的服务器就应付不过来了，而且数据量太大意味着持久化成本高，严重时可能会阻塞服务器，造成服务请求成功率下降，降低服务的稳定性。

采用的是：插槽算法，计算对应的key的槽位存储。Redis集群中有16384个哈希槽

9.分布式锁

起源：随着业务的发展.原来单体单机部署的系统演化成了分布式集群.由于不同的业务可能部署在不同的服务器上.使原来的单机版并发控制锁策略失效了.因为出现了跨JVM的情况.程序不是在一台机器上运行.而分布式锁就是用来解决跨JVM限制共享资源访问的一种锁机制

主流的分布式锁有:基于数据库实现.基于缓存实现.基于Zookeeper实现.其中性能最高的是Redis.安全性最好的是Zookeeper

基于redis实现分布式锁：

Redis实现分布式锁.其实实现依赖于一个SetNx命令.当key不存在时才去设置.也就是说成功就表示当前线程获取锁.失败即其他线程在从持有锁。

为了满足可用性：

• 互斥性：在任意时刻，只有一个客户端能持有锁
• 不会发生死锁：即获取锁之后，出现异常能主动解锁，保证其他线程能继续工作
• 加锁和解锁必须是同一个客户端.客户端不能把别人的锁解开
• 加锁和解锁必须具有原子性
• 续期性：在业务完成之前，需要对快过期的锁进行续期

10.如何保证redis和数据库数据的一致性

在多线程的情况下，一般使用延迟双删

1.先删除缓存

2.更新数据库

3.线程等待

4.删除缓存

如果需要强一致性，需要使用锁来取保数据的一致性