Redis面试问题集锦

1.Redis 有哪些特性？

• 性能高， 读的速度是10万次/s，写的速度是8万次/s；

• 数据持久化，支持RDB 、AOF、混合持久化；

• 支持事务，通过MULTI和EXEC指令包起来；

• 多种数据结构类型；

• 主从复制；

• 其他特性：发布/订阅、通知、key过期等；

2.Redis 为什么这么快？

• 完全基于内存，没有磁盘IO上的开销，异步持久化除外；

• 单线程，避免多个线程切换的性能损耗；

• 非阻塞的IO多路复用机制；

• 底层的数据存储结构优化，使用原生的数据结构提升性能。

3.Redis 底层的基础数据结构有哪些？

• 字符串：没有采用C语言的传统字符串，而是自己实现的一个简单动态字符串SDS的抽象类型，并保存了长度信息。

• 链表（linkedlist）：双向无环链表结构，每个链表的节点由一个listNode结构来表示，每个节点都有前置和后置节点的指针

• 字典（hashtable）：保存键值对的抽象数据结构，底层使用hash表，每个字典带有两个hash表，供平时使用和rehash时使用。

• 跳跃表（skiplist）：跳跃表是有序集合的底层实现之一。redis跳跃表由zskiplist和zskiplistNode组成，zskiplist用于保存跳跃表 信息(表头、表尾节点、⻓度等)，zskiplistNode用于表示表跳跃节点，每个跳跃表的层高都是1- 32的随机数，在同一个跳跃表中，多个节点可以包含相同的分值，但是每个节点的成员对象必须是唯一的，节点按照分值大小排序，如果分值相同，则按照成员对象的大小排序。

• 整数集合（intset）：用于保存整数值的集合抽象数据结构，不会出现重复元素，底层实现为数组。

• 压缩列表（ziplist）：为节约内存而开发的顺序性数据结构，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。

4.Redis 支持哪些数据类型？

五种常用数据类型：String、Hash、Set、List、SortedSet。三种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、Geospatial，其中Bitmap 、HyperLogLog的底层都是 String 数据类型，Geospatial 底层是 Sorted Set 数据类型。

• 字符串对象string：int整数、embstr编码的简单动态字符串、raw简单动态字符串；

• 列表对象list：ziplist、linkedlist；

• 哈希对象hash：ziplist、hashtable；

• 集合对象set：intset、hashtable；

• 有序集合对象zset：ziplist、skiplist；

5.Redis 常用的 5 种数据结构和应用场景？

• String：缓存、计数器、分布式锁等；

• List：链表、队列、微博关注人时间轴列表等；

• Hash：用户信息、Hash 表等；

• Set：去重、赞、踩、共同好友等；

• Zset：访问量排行榜、点击量排行榜等；

6.为什么采用单线程？

官方回复，CPU不会成为Redis的制约瓶颈，Redis主要受内存、网络限制。例如，在一个普通的 Linux 系统上，使用pipelining 可以每秒传递 100 万个请求，所以如果您的应用程序主要使用 O(N) 或 O(log(N)) 命令，则几乎不会使用太多 CPU，属于IO密集型系统。

7.Redis 6.0 之后又改用多线程呢?

Redis的多线程主要是处理数据的读写、协议解析。执行命令还是采用单线程顺序执行。

主要是因为redis的性能瓶颈在于网络IO而非CPU，使用多线程进行一些周边预处理，提升了IO的读写效率，从而提高了整体的吞吐量。antirez 在 RedisConf 2019 分享时提到，Redis 6 引入的多线程 IO 对性能提升至少一倍以上。

8.过期键Key 的删除策略有哪些？

有3种过期删除策略：惰性删除、定期删除、定时删除；

• 惰性删除：使用key时才进行检查，如果已经过期，则删除。缺点：过期的key如果没有被访问到，一直无法删除，一直占用内存，造成空间浪费；

• 定期删除：每隔一段时间做一次检查，删除过期的key，每次只是随机取一些key去检查；

• 定时删除：为每个key设置过期时间，同时创建一个定时器。一旦到期，立即执行删除。缺点：如果过期键比较多时，占用CPU较多，对服务的性能有很大影响。

9.如果Redis的内存空间不足，淘汰策略？

• volatile-lru：从已设置过期时间的key中，移出最近最少使用的key进行淘汰；

• 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（这个是最常用的）；

• volatile-ttl：从已设置过期时间的key中，移出将要过期的key；

• volatile-random：从已设置过期时间的key中，随机选择key淘汰；

• allkeys-random：从key中随机选择key进行淘汰；

• no-eviction：禁止淘汰数据。当内存达到阈值的时候，新写入操作报错；

• volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰(LFU(Least Frequently Used)算法，也就是最频繁被访问的数据将来最有可能被访问到)；

• allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的key。

10.Redis 突然挂了怎么解决？

1）从系统可用性角度思考，Redis Cluster引入主备机制，当主节点挂了后，自动切换到备用节点，继续提供服务。2）Client端引入本地缓存，通过开关切换，避免Redis突然挂掉，高并发流量把数据库打挂。

11.Redis 持久化有哪些方式？

1）快照RDB。将某个时间点上的数据库状态保存到RDB文件中，RDB文件是一个压缩的二进制文件，保存在磁盘上。当Redis崩溃时，可用于恢复数据。通过SAVE或BGSAVE来生成RDB文件。

• SAVE：会阻塞redis进程，直到RDB文件创建完毕，在进程阻塞期间，redis不能处理任何命令请求。

• BGSAVE：会fork出一个子进程，然后由子进程去负责生成RDB文件，父进程还可以继续处理命令请求，不会阻塞进程。

2）只追加文件AOF。以日志的形式记录每个写操作（非读操作）。当不同节点同步数据时，读取日志文件的内容将写指令从前到后执行一次，即可完成数据恢复。

12.Redis 常用场景

• 缓存，有句话说的好，「性能不够，缓存来凑」；
• 分布式锁，利用Redis 的 setnx；
• 分布式session；
• 计数器，通过incr命令；
• 排行榜，Redis 的 有序集合；
• 其他；

13. 说说Redis哈希槽的概念？

        Redis集群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。

14.Redis 缓存要注意的七大经典问题？

高访问量情况下Redis缓存可能会遇到哪些问题？以及对应的解决方案。

• 缓存集中失效
• 缓存穿透
• 缓存雪崩
• 缓存热点
• 缓存大Key
• 缓存数据的一致性
• 数据并发竞争预热

15.Redis 集群方案有哪几种？

主从复制模式；

Sentinel（哨兵）模式；

Redis Cluster模式；

16.Redis 主从数据同步（主从复制）的过程？

• 1）slave启动后，向master发送sync命令；

• 2）master收到sync之后，执行bgsave保存快照，生成RDB全量文件；

• 3）master把slave的写命令记录到缓存；

• 4）bgsave执行完毕之后，发送RDB文件到slave，slave执行；

• 5）master发送缓冲区的写命令给slave，slave接收命令并执行，完成复制初始化；

• 6）此后，master每次执行一个写命令都会同步发送给slave，保持master与slave之间数据的一致性；

17.主从复制的优缺点？

优点：

master能自动将数据同步到slave，可以进行读写分离，分担master的读压力；

master、slave之间的同步是以非阻塞的方式进行的，同步期间，客户端仍然可以提交查询或更新请求；

缺点：

不具备自动容错与恢复功能，master 节点宕机后，需要手动指定新的 master；

master宕机，如果宕机前数据没有同步完，则切换IP后会存在数据不一致的问题；

难以支持在线扩容，Redis的容量受限于单机配置；

18.Sentinel（哨兵）模式的优缺点？

哨兵模式基于主从复制模式，增加了哨兵来监控与自动处理故障。

优点：

哨兵模式基于主从复制模式，所以主从复制模式有的优点，哨兵模式也有；

master 挂掉可以自动进行切换，系统可用性更高；

缺点：

Redis的容量受限于单机配置；

需要额外的资源来启动sentinel进程；

19.Redis Cluster 模式的优缺点？

实现了Redis的分布式存储，即每台节点存储不同的内容，来解决在线扩容的问题。

优点：

• 无中心架构，数据按照slot分布在多个节点；
• 集群中的每个节点都是平等的，每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。每个节点都和其他所有节点连接，而且这些连接保持活跃，这样就保证了我们只需要连接集群中的任意一个节点，就可以获取到其他节点的数据；
• 可线性扩展到1000多个节点，节点可动态添加或删除；
• 能够实现自动故障转移，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的角色转换；

缺点：

• 数据通过异步复制，不保证数据的强一致性；
• slave充当 “冷备”，不对外提供读、写服务，只作为故障转移使用；
• 批量操作限制，目前只支持具有相同slot值的key执行批量操作，对mset、mget、sunion等操作支持不友好；
• key事务操作支持有限，只支持多key在同一节点的事务操作，多key分布在不同节点时无法使用事务功能；
• 不支持多数据库空间，一台redis可以支持16个db，集群模式下只能使用一个，即db 0。Redis Cluster模式不建议使用pipeline和multi-keys操作，减少max redirect产生的场景。

20.Redis 如何做扩容？

为了避免数据迁移失效，通常使用一致性哈希实现动态扩容缩容，有效减少需要迁移的Key数量。

但是Cluster 模式，采用固定Slot槽位方式（16384个），对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，然后根据slot值找到目标机器，扩容时，我们只需要迁移一部分的slot到新节点即可。

21.Redis 的集群原理?

一个redis集群由多个节点node组成，而多个node之间通过cluster meet命令来进行连接，组成一个集群。

数据存储通过分片的形式，整个集群分成了16384个slot，每个节点负责一部分槽位。整个槽位的信息会同步到所有节点中。

key与slot的映射关系：

健值对 key，进行 CRC16 计算，计算出一个 16 bit 的值；

将 16 bit 的值对 16384 取模，得到 0 ～ 16383 的数表示 key 对应的哈希槽；

22.Redis 如何做到高可用？

哨兵机制，具有自动故障转移、集群监控、消息通知等功能。

哨兵可以同时监视所有的主、从服务器，当某个master下线时，自动提升对应的slave为master，然后由新master对外提供服务。

23.什么是 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。

Redis事务中没有像Mysql关系型数据库事务隔离级别的概念，不能保证原子性操作，也没有像Mysql那样执行事务失败会进行回滚操作；

24.Redis 事务执行流程？

通过MULTI、EXEC、WATCH等命令来实现事务机制，事务执行过程将一系列多个命令按照顺序一次性执行，在执行期间，事务不会被中断，也不会去执行客户端的其他请求，直到所有命令执行完毕。

具体过程：

• 服务端收到客户端请求，事务以MULTI开始；
• 如果正处于事务状态时，则会把后续命令放入队列同时返回给客户端QUEUED，反之则直接执行这 个命令；
• 当收到客户端的EXEC命令时，才会将队列里的命令取出、顺序执行，执行完将当前状态从事务状态改为非事务状态；
• 如果收到 DISCARD 命令，放弃执行队列中的命令，可以理解为Mysql的回滚操作，并且将当前的状态从事务状态改为非事务状态；

WATCH 监视某个key，该命令只能在MULTI命令之前执行。如果监视的key被其他客户端修改，EXEC将会放弃执行队列中的所有命令。UNWATCH 取消监视之前通过WATCH 命令监视的key。通过执行EXEC 、DISCARD 两个命令之前监视的key也会被取消监视。

25.Redis 与 Guava 、Caffeine 有什么区别？

缓存分为本地缓存和分布式缓存。

1）Caffeine、Guava，属于本地缓存，特点：

• 直接访问内存，速度快，受内存限制，无法进行大数据存储；
• 无网络通讯开销，性能更高；
• 只支持本地应用进程访问，同步更新所有节点的本地缓存数据成本较高；
• 应用进程重启，数据会丢失；

所以，本地缓存适合存储一些不易改变或者低频改变的高热点数据。

2）Redis属于分布式缓存，特点：

• 集群模式，支持大数据量存储；
• 数据集中存储，保证数据的一致性；
• 数据跨网络传输，性能低于本地缓存。但同一个机房，两台服务器之间请求跑一个来回也就需要500微秒，比起其优势，这点损耗完全可以忽略，这也是分布式缓存受欢迎的原因；
• 支持副本机制，有效的保证了高可用性。

26.如何实现一个分布式锁？​​​​​​​

• 数据库表，性能比较差；
• 使用Lua脚本 (包含 SETNX + EXPIRE 两条指令)；
• SET的扩展命令（SET key value [EX][PX] [NX|XX]）；
• Redlock 框架；
• Zookeeper Curator框架提供了现成的分布式锁；

27. 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。

1）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。 

2）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。

3）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。

4）如果对方追问redis如何实现延时队列？

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。

28. redis和数据库双写一致性问题

        一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。另外，我们所做的方案其实从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
回答: 分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析给出了详细的分析，在这里简单的说一说。首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。

29. 假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。

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？

Redis是单线程的，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。