redis面试题总结

1. 为什么使用redis

1）基于内存；

2）单线程减少上下文切换，同时保证原子性；

3）IO多路复用；

4）高级数据结构（如 SDS、Hash以及跳表等）。

分布式缓存和本地缓存区别

本地缓存:

1. 访问速度快，但无法进行大数据存储
2. 集群的数据更新问题：本地缓存只支持被该应用进程访问，一般无法被其他应用进程访问，需要同步更新不同部署节点的本地缓存的数据来保证数据一致性，复杂度较高且容易出错，如基于 Redis 的发布订阅机制来同步更新各个部署节点。
3. 数据随应用进程的重启而丢失
   分布式缓存：
4. 支持大数据量存储，不受应用进程重启影响
5. 数据集中存储，保证数据一致性
6. 数据读写分离，高性能，高可用
7. 数据跨网络传输，性能低于本地缓存

redis和Memcached的区别

1. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。
2. 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。
3. Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘；

redis常用数据结构，底层实现和使用场景

ziplist:压缩列表（ziplist） 是 Redis 为了节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。

1. String：int、SDS
   计数器，存储Json对象
2. List：ziplist,linkedlist
   消息队列，最新列表
3. Set：intset,hashtable
   好友、关注、粉丝、感兴趣的人集合
4. Hash：ziplist,hashtable
   购物车，存储对象
5. zset：ziplist,skiplist
   排行榜，还可以用来存储学生的成绩

redis过期淘汰策略

定时，定期，惰性，Redis 采用了惰性删除+定期删除

redis持久化机制

RDB，AOF
对比：

1. RDB 全量备份，非常适合用于进行备份和灾难恢复
2. 生成 RDB 文件时支持异步处理，主进程不需要进行任何磁盘IO操作
3. RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快
4. AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF 隔 1 秒通过一个后台线程执行一次 fsync 操作
5. AOF 日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复

redis事务

事务三大指令multi、exec、discard
开启事务，执行事务，取消事务
组队时错误（回滚）和执行命令时错误（不回滚）
redis就是通过CAS(check and set)实现乐观锁，通过watch指令监听一个或者多个key值，当用户提交修改key值的事务时，会检查监听的key是否发生变化。若没有发生变化，则提交成功。
如何理解redis的事务与ACID

1. 原子性: redis设计者认为他们是支持原子性的，因为原子性的概念是:所有指令要么全部执行，要么全部不执行。而非一起成功或者失败。
2. 一致性: redis事务保证命令失败(组队时出错)的情况下可以回滚，确保了一致性。
3. 隔离性: redis是基于单线程的，所以执行指令时不会被其他客户端打断，保证了隔离性。
4. 持久性: 持久性的定义为事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。)，考虑到性能问题，redis无论rdb还是aof都是异步持久化，所以并不能保证持久性。

缓存击穿，缓存雪崩和缓存穿透，以及解决方法

缓存击穿：（热key问题），当缓存中某个热点数据过期了，在该热点数据重新载入缓存之前，有大量的查询请求穿过缓存，直接查询数据库。这种情况会导致数据库压力瞬间骤增，造成大量请求阻塞，甚至直接挂掉。

1. 设置热点数据永不过期
2. 使用分布式锁，保证同一时刻只能有一个查询请求重新加载热点数据到缓存中
   缓存雪崩：大量key同时过期，Redis 缓存实例发生故障宕机。
3. 均匀过期：给热点数据设置不同的过期时间，给每个key的失效时间加一个随机值；
4. 设置热点数据永不过期：不设置失效时间，有更新的话，需要更新缓存；
5. 服务降级：指服务针对不同的数据采用不同的处理方式：
   – 业务访问的是非核心数据，直接返回预定义信息、空值或者报错；
   – 业务访问核心数据，则允许访问缓存，如果缓存缺失，可以读取数据库。
6. 实现服务熔断或者请求限流机制
7. 事前预防：构建 Redis 缓存高可靠集群
   缓存穿透：指用户要访问的数据既不在缓存中也不在数据库中
8. 接口层增加校验：用户鉴权、参数校验（请求参数是否合法、请求字段是否不存在等等）；
9. 缓存空值/缺省值：发生缓存穿透时，我们可以在Redis中缓存一个空值或者缺省值（例如，库存缺省值为0），这样就避免了把大量请求发送给数据库处理，保持了数据库的正常运行。这种方法会存在两个问题：
   如果有大量的Key穿透，缓存空对象会占用宝贵的内存空间。针对这种情况可以给空对象设置过期时间。
   设置过期时间之后，可能会有缓存与数据库不一致的情况。
10. 布隆过滤器：快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。由位数组和一系列 hash 函数构成。当使用布隆过滤器添加 key 时，会使用不同的 hash 函数对 key 存储的元素值进行哈希计算，从而会得到多个哈希值。

如何保证缓存和数据库的数据一致性

延迟双删
删除缓存重试机制(mq)

五种IO模型的区别

1. 阻塞IO模型
2. 非阻塞IO模型：轮询
3. IO多路复用模型：进程受阻于select调用
4. 信号驱动模型：进程不阻
5. 异步IO模型：全程不阻塞，数据由内核复制

IO多路复用机制（select、poll、epoll的区别）

1. select 所能监视的文件描述符的数量有限制
2. select和poll,采用轮询方式检测就绪事件，epoll采用回调方式
3. poll，epoll无最大文件描述符数量的限制。

Redis 有哪些内存淘汰机制

1. noenvication：不淘汰，内存不足时，新写入报错
2. volatile-lru:在设置了过期时间的，最少使用
3. volatile-randon:在设置了过期时间的，随机
4. volatile-ttl：在设置了过期时间的，即将要过期的
5. volatile-lfu：在设置了过期时间的，使用频率最低
6. all-lru:所有的，最少使用
7. all-random:所有的，随机
8. all-lfu:所有的，使用频率最低

redis集群

1. 主从
   Redis 的主从结构一主一从，一主多从或级联结构，复制类型可以根据是否是全量而分为全量同步和增量同步。
2. 哨兵
   哨兵主要用于管理多个 Redis 服务器，主要有以下三个任务：监控、提醒以及故障转移。
   在主从复制实现之后，如果想对 master 进行监控，Redis 提供了一种哨兵机制，哨兵的含义就是监控 Redis 系统的运行状态，通过投票机制，从 slave 中选举出新的 master 以保证集群正常运行。
   还可以启用多个哨兵进行监控以保证集群足够稳健，这种情况下，哨兵不仅监控主从服务，哨兵之间也会相互监控。
3. cluster
   其实现原理就是一致性 Hash
   hash slot 算法寻址算法