Redis高频面试题(2024最新)

前言

多的咱不说,因为是面试题,所有你只管背就ok,保证让你快乐两年半。
java最新面试题(java基础、集合、多线程、jvm、锁、算法、CAS、Redis、数据库、mybatis、spring、springMVC、springBoot、微服务)

1.redis是什么

是由c语言开发的高性能的非关系型数据库。

2.redis的存储结构有哪些

String: 键值对。应用场景:缓存、短信验证码等。

set key value  //设置值
get key        //获取值

Hash: 键值对,可以存放多个键值对,适合存储对象。应用场景:缓存等,比String更节省空间。

hset key field value //设置值
hget key field       //获取值

List: 相当于链表。应用场景:消息队列等。

LPUSH key  element1 element2 element3 ...   //左边插入元素,头插法
LPOP key                                    //移除并返回列表左侧的第一个元素,没有则返回nil

Set: HashSet类似,无序,不可重复。应用场景:共同好友等。

SADD key member1 member2 member3 ...  //向set中添加一个或多个元素
SREM key member1   //移除set中的指定元素

Zset: 类似TreeSet,不可重复,有一个权重参数,按这个排序。应用场景:排行榜。

ZADD key score1 member1 score2 member2 score3 member3  //添加一个或多个元素到sorted set ,如果已经存在则更新其score值
ZREM key member1                                       //删除sorted set中的一个指定元素

3.为什么要用redis和redis为什么那么快

①内存操作,速度快。每秒读11万次,写8万次。
②支持事务和持久化。
③单线程,避免了线程的切换。redis 6 引进了多线程。
④采用IO多路复用,单线程处理多个连接请求。

4.缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿

缓存雪崩: 缓存中的数据大量过期,然后大量请求去访问数据库,导致数据库压力过大或者down机。或者redis宕机了。
解决:
①使缓存过期时间分布比较均匀。
②设置高可用集群。

缓存穿透: 缓存和数据库都没有要的数据,然后会一直请求,给数据库压力。
解决:
①给缓存设置一个空值或者默认值。
②使用布隆过滤器。先通过过滤器判断数据是否存在,存在再继续向下查。

缓存击穿: 某个key过期,恰巧有大量请求访问这个key,然后导致数据库压力过大。
解决:
①使用互斥锁,只让一个请求去访问,然后把数据带到缓存,然后剩余请求再去访问请求。
②设置缓存不过期。

5.redis的持久机制

RDB(默认): 一定时间内将内存数据以快照(记录某一时刻数据,相当于拍了一张照片)形式保存到硬盘中。某个时间点把数据写到临时文件,然后替换上次持久化的文件。

# 在 10秒之后,如果至少有 1 个 key 发生变化,Redis就会自动创建快照
save 10 1 

优点: 恢复大的数据集时,比AOF效率更高。
缺点: 不安全,数据丢失。

AOF: 会把每次写的命令记录到日志文件(同一个日志文件,不会替换),redis重启会将持久化的日志文件恢复。如果两种持久化都开启,优先恢复AOF。

# 开启 AOF 持久化
appendonly yes  

# 每次有数据修改发生时都会写入 AOF 文件,速度缓慢但是最安全
appendfsync always    

# 每秒钟同步一次,显示地将多个写命令同步到硬盘。AOF 默认使用的
appendfsync everysec  

# 让操作系统决定何时进行同步,速度最快
appendfsync no       

优点: 安全,几乎不会丢失数据。
缺点: AOF文件比RDB文件大,且恢复速度慢。

6.redis的过期策略

定时删除: 每个key都需要创建一个定时器,到时间就会清除key,所以对内存很友好,但是会占用cpu的大量资源去处理过期。
惰性删除: 用到key的时候再去判断过没过期,过期就清除,可以节省cpu的资源,但是对内存不友好。可能出现大量过期的key没有清除。
定期删除: 定时删除和惰性删除的结合体,每隔一段时间抽取设置过期的key检测是否过期(默认是1s执行10次清除,每次抽取5个检测),过期就清除。

# 1秒检查10次
hz 10 

# 一次抽取的个数,默认是5个
maxmemory-samples 5

7.redis的淘汰策略

redis内存满了,进行内存淘汰,删除一部分key。redis 4.0 添加的lfu策略。

# 默认的最大内存设置为1GB
maxmemory 1GB

①volatile-lru: 针对设置了过期时间的key,使用lru算法(最近最少使用的key:根据时间)进行淘汰。
②allkeys-lru: 针对所有key使用lru算法进行淘汰。
③volatile-lfu: 针对设置了过期时间的key,使用lfu算法(最近最少使用:根据计数器)进行淘汰。
④allkeys-lfu: 针对所有key使用lfu算法进行淘汰。
⑤volatile-random: 从所有设置了过期时间的key中使用随机淘汰机制进行淘汰。
⑥allkeys-random: 针对所有的key使用随机淘汰机制进行淘汰。
⑦volatile-ttl: 删除过期时间最早(剩余存活时间最短的)。
⑧no-eviction(默认): 不删除键,操作报错。

8.redis怎么设置高可用或者集群

①主从复制: 一个主,一个或多个从,从节点在主节点复制数据。主节点负责写,从节点负责读。可以更好的分担主节点的压力,但是如果主节点宕机了,会导致部分数据不同步。
②哨兵模式(重点): 也是一种主从模式,哨兵定时去查询主机,如果主机太长时间没有相应,多个哨兵就投票选出新的主机。提高了可用性,但是在选举新的主节点期间,还是不能工作。
③Cluster集群模式: 采用多主多从(一般都是三主三从),按照规则进行分片,每台redis节点储存的数据不一样,解决了单机储存的问题。还提供了复制和故障转移功能。配置比较麻烦。

9.redis实现分布式锁

分布式锁: 是控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。redis可以当分布式锁。
①命令setnx + expire分开写。

setnx key value //新增一个key,key存在返回1,不存在不增加返回0
expire key 100  //key过100秒过期。单位是秒
问题:无法保证原子性,setnx锁了之后,然后出现问题,过期时间没有设置,那么锁就是永久的了(别的线程就永远获取不到锁了)

②setnx + value值是过期时间。

setnx key 过期时间  //把过期时间放到value,解决过期时间没有设置的问题,对比过期时间和当前时间就可以知道是否过期。
问题:取当前时间,分布式要求时间同步。

③使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令:保证原子性)。

④set的扩展命令(SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX])。

EX seconds:将键的过期时间设置为 seconds 秒。
PX milliseconds:将键的过期时间设置为 milliseconds 毫秒。
NX:只在键不存在的时候,才对键进行设置操作。SET key value NX 等同于 SETNX key value
XX:只在键已经存在的时候,才对键进行设置操作

set key value ex 10 nx  //key不存在才能新增,并且设置过期时间为10s。
问题:(1) 锁过期释放了,业务还没执行完。a获取锁,执行时间超过10秒,然后被b线程获取锁,导致代码执行顺序不一致。
	 (2)  锁被误删,因为(1),a没执行完释放锁,被b获取,然后a执行完,删除锁,然后b可能还没执行完。

⑤set ex px nx + 校验唯一随机值,再删除。

把 value设置成一个随机数,删除的时候对比随机数,一致再删除。	
问题:还是存在业务没执行完,锁释放。

⑥开源框架~Redisson。

方案五还存在业务没执行完,锁释放问题。
Redisson:给获得锁的线程,开启一个定时守护线程,每隔一段时间检查锁是否还存在,存在则对锁的过期时间延长,防止锁过期提前释放。

⑦多机实现的分布式锁Redlock。假设有5个主节点,再五台服务器上运行。

按顺序向5个master节点请求加锁
根据设置的超时时间来判断,是不是要跳过该master节点。锁过期时间是10ms,超时时间是20ms,那么就跳过。
如果大于等于3个节点(N/2+1)加锁成功,并且使用的时间小于锁的有效期,即可认定加锁成功啦。
如果获取锁失败,再所有主节点解锁,没获取到锁也会解锁,防止九年义务教育漏网之鱼。

详解链接

10.分布式锁的特征

互斥性: 任意时刻,只有一个客户端能持有锁
锁超时释放: 持有锁超时,可以释放,防止不必要的资源浪费,也可以防止死锁
可重入性: 一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁
高性能和高可用: 加锁和解锁需要开销尽可能低,同时也要保证高可用,避免分布式锁失效
安全性: 锁只能被持有的客户端删除,不能被其他客户端删除

11.redis的应用场景

①缓存
②数据库
③排行榜
④计数器
⑤消息队列
⑥分布式锁
⑦共享Session

<think>好的,用户希望获取关于Redis高频面试题汇总及解析。我需要结合之前提供的Spring面试问题结构,并参考用户提供的三个引用内容来组织回答。首先,我需要确认用户提供的引用内容中的关键点,然后按照逻辑分类整理。 首先,引用[1]中提到了Redis缓存问题(穿透、击穿、雪崩)、持久化机制、过期删除策略、内存淘汰策略、双写一致性、Redission分布式锁、高可用策略(主从复制、哨兵模式、分片集群)、以及性能相关的问题(单线程为何高效、I/O模型)。引用[2]详细解释了Redis单线程的原因和工作流程,引用[3]则介绍了Redisson的功能。 接下来,我需要将这些内容分门别类,确保结构清晰。比如分为缓存问题、持久化、内存管理、分布式锁、高可用、性能优化等部分。每个部分需要包含问题描述、原因、解决方案,并适当引用提供的引用内容。 同时,用户之前的Spring回答结构使用了核心机制、IoC、AOP等分类,我可以模仿这种结构,但根据Redis的特点调整。例如,分为缓存问题、持久化机制、内存管理、分布式锁、高可用架构、性能优化等。 需要注意每个问题要简明扼要,给出关键点和解决方案,同时添加引用标记。例如,在解释缓存穿透时,引用[1]中的解决方案,如布隆过滤器和空值缓存。在讨论单线程高效原因时,引用[2]中的解释,并结合I/O多路复用模型。 另外,用户可能希望问题解析后有相关问题,如示例中的Spring部分。因此,最后需要生成相关问题,确保覆盖Redis的其他重要主题,如数据结构、集群模式、事务处理等。 需要检查是否所有高频问题都已涵盖,比如双写一致性、Redisson分布式锁的实现、主从复制机制、哨兵模式等,确保没有遗漏关键点。同时,确保引用标记正确对应,比如引用[1]用于缓存问题和持久化,引用[2]用于单线程性能,引用[3]用于Redisson部分。 最后,保持回答的专业性和可读性,使用技术术语但不过于晦涩,结构清晰,分点明确。确保每个部分的解析准确,解决方案实用,符合实际面试中的常见问题。</think>### Redis 高频面试题汇总及解析 --- #### 一、缓存问题 1. **缓存穿透** - **问题**:大量请求查询**不存在的数据**(如无效 ID),绕过缓存直接访问数据库。 - **原因**:恶意攻击或业务逻辑缺陷[^1]。 - **解决方案**: - **布隆过滤器**:预加载有效键值,拦截非法请求。 - **空值缓存**:对无效查询结果缓存空值(设置短过期时间)。 2. **缓存击穿** - **问题**:**热点 Key 过期瞬间**,大量请求直接穿透到数据库。 - **解决方案**: - **互斥锁**:通过 Redis 的 `SETNX` 命令实现分布式锁,仅允许一个线程重建缓存。 - **逻辑过期**:对 Key 设置逻辑过期时间(业务字段控制),异步更新缓存[^1]。 3. **缓存雪崩** - **问题**:**大量 Key 同时过期**或 Redis 宕机,导致数据库压力激增。 - **解决方案**: - **随机过期时间**:为 Key 添加随机偏移量(如基础时间 ± 10 分钟)。 - **多级缓存**:结合本地缓存(如 Caffeine)和分布式缓存。 - **集群高可用**:通过主从复制、哨兵模式保障服务可用性[^1]。 --- #### 二、持久化机制 4. **RDB 与 AOF 的区别与选择** - **RDB**(快照): - **原理**:定时生成内存数据的二进制快照文件(`dump.rdb`)。 - **优点**:恢复速度快,适合备份。 - **缺点**:可能丢失最后一次快照后的数据。 - **AOF**(追加日志): - **原理**:记录所有写操作命令(如 `SET`、`DEL`),通过重放恢复数据。 - **优点**:数据完整性高(可配置同步频率:`always`/`everysec`/`no`)。 - **缺点**:文件体积大,恢复速度慢。 - **选择**:生产环境通常**混合使用**(RDB 定期备份 + AOF 增量记录)[^1]。 --- #### 三、内存管理 5. **过期键删除策略** - **惰性删除**:访问 Key 时检查是否过期,过期则删除。 - **定期删除**:Redis 随机抽样检查并删除过期 Key(平衡 CPU 与内存)。 6. **内存淘汰策略** - **8 种策略**(通过 `maxmemory-policy` 配置): - `volatile-lru`:从设置了过期时间的 Key 中淘汰最近最少使用的。 - `allkeys-lru`:从所有 Key 中淘汰 LRU。 - `volatile-ttl`:淘汰剩余存活时间最短的 Key。 - `noeviction`(默认):禁止淘汰,内存不足时返回错误。 --- #### 四、分布式锁与一致性 7. **Redisson 分布式锁实现** - **原理**:基于 Lua 脚本保证原子性,通过 `hash` 结构存储锁信息(Key:锁名,Field:线程 ID,Value:重入次数)。 - **锁续期**:通过 `watchdog` 机制自动续期(默认 30 秒,每 10 秒检查一次)。 - **可重入性**:记录线程 ID 和重入次数,同一线程可多次加锁[^3]。 8. **双写一致性方案** - **强一致**: - **延迟双删**:先删缓存 → 更新数据库 → 延迟再删缓存。 - **读写锁**:读操作加读锁,写操作加写锁。 - **最终一致**: - **消息队列**:通过 Canal 监听数据库变更,异步更新缓存[^1]。 --- #### 五、高可用架构 9. **主从复制** - **流程**: 1. **全量复制**:从节点首次连接主节点时,主节点生成 RDB 文件并传输。 2. **增量复制**:后续通过复制缓冲区同步写命令。 - **问题**:主从延迟可能导致读取旧数据(可强制读主库或容忍延迟)。 10. **哨兵模式(Sentinel)** - **功能**:监控主节点健康状态,自动故障转移(选举新主节点)。 - **脑裂问题**:网络分区导致多个主节点,可通过 `min-slaves-to-write` 配置避免[^1]。 11. **分片集群** - **原理**:数据按槽位(16384 slots)分布到多个节点,支持水平扩展。 - **读写流程**:客户端根据 Key 的 CRC16 值计算槽位,直接访问对应节点。 --- #### 六、性能优化 12. **Redis 单线程为何高效?** - **原因**: 1. **纯内存操作**:数据存储在内存中。 2. **I/O 多路复用**:通过 epoll/kqueue 实现非阻塞网络模型,单线程处理多连接。 3. **避免上下文切换**:无多线程竞争开销[^2]。 - **6.0 多线程**:仅网络 I/O 处理多线程化,核心逻辑仍为单线程。 --- ### 相关问题 1. **Redis 如何实现事务?与 MySQL 事务有何区别?** 2. **Redis 的 HyperLogLog 是什么?适用哪些场景?** 3. **如何通过 Redis 实现分布式限流?** 4. **Redis 的 Big Key 问题如何排查与解决?** 5. **Redis 在秒杀场景中的典型应用方案?** [^1]: Redis 缓存设计与高可用实践 [^2]: Redis 单线程模型与性能优化 [^3]: Redisson 分布式锁实现原理
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