Redis 面试总结

综合自:Java野生程序猿、guchuanyun111

www.cnblogs.com/jiahaoJAVA/p/6244278.html

blog.youkuaiyun.com/guchuanyun111/article/category/6335900

 

1 什么是redis?

 

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充,有理解错误或不足欢迎指正)

 

2 Reids的特点

 

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。


Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。


Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

 

3 Redis支持的数据类型

 

Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set 
hashes


4 为什么redis需要把所有数据放到内存中?

 

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中,磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天,redis将会越来越受欢迎。
如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

 

5 Redis是单进程单线程的

redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

 

6 虚拟内存

 

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.


vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

 

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大,可以考虑分布式或者其他数据库

 

7 分布式

 

redis支持主从的模式。原则:Master会将数据同步到slave,而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。

 

这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据,slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量

 

8 读写分离模型

 

通过增加Slave DB的数量,读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障,集群一般都会采用两台Master DB做双机热备,所以整个集群的读和写的可用性都非常高。


读写分离架构的缺陷在于,不管是Master还是Slave,每个节点都必须保存完整的数据,如果在数据量很大的情况下,集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力,而且对于Write-intensive类型的应用,读写分离架构并不适合。

                                        

9 数据分片模型

 

为了解决读写分离模型的缺陷,可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master,然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型,可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

 

10 Redis的回收策略

 

volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

 

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

 

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

 

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

 

11. 使用Redis有哪些好处?

 

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

 

(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

 

(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

 

(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

 

12. redis相比memcached有哪些优势?

 

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

 

(2) redis的速度比memcached快很多

 

(3) redis可以持久化其数据

 

13. redis常见性能问题和解决方案:

 

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

 

(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

 

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

 

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

 

(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

 

这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

 

14. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

 

 相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

 

voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

 

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

 

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

 

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

 

15. Memcache与Redis的区别都有哪些?

 

1)、存储方式

 

Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

 

Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

 

2)、数据支持类型

 

Memcache对数据类型支持相对简单。

 

Redis有复杂的数据类型。

 

3)、使用底层模型不同

 

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

 

Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

 

4),value大小

 

redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

 

16. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

 

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

 

17, 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。

 

(1)、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。

 

(2)、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。

 

(3)、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。

 

(4),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–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

 

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

 

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

 

(5)、发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

 

Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

 

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转载地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ukXzw3xPsY2xByuEcngt9A

<think>好的,我现在需要处理用户关于Redis面试题总结的请求。用户提到想要详细版的内容,特别是关于分布式缓存、持久化、高可用这几个方面。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保回答的一致性和连贯性。 用户之前询问了Redisson分布式锁的实现原理,我给出了详细的解答,并生成了相关问题。现在用户希望获取Redis面试题总结,这应该是一个更广泛的主题,涵盖多个核心模块。根据用户提供的引用内容,我需要整合这些信息,并补充更多相关知识点。 首先,用户提供的引用中提到了缓存雪崩、击穿、穿透,以及Redis的持久化、多线程特性等。这些内容需要被组织到相应的面试题中。同时,用户特别提到需要详细版,因此每个问题都需要深入解释,可能包括原因、解决方案、相关配置命令等。 接下来,我需要考虑如何结构化回答。通常,面试题总结会按主题分类,比如基础概念、数据结构、持久化、高可用、分布式缓存问题、性能优化等。每个类别下列出常见问题,并给出详细解答。 对于分布式缓存部分,需要涵盖雪崩、击穿、穿透,以及对应的解决方案。比如,缓存雪崩的均匀过期时间设置,Redis集群的高可用部署。这部分用户已经提供了一些引用内容,需要整合进去。 持久化方面,用户引用中提到了RDB和AOF,但需要更详细地解释两者的区别、优缺点,配置命令,以及如何选择。此外,混合持久化是Redis 4.0后的新特性,也应该包含进去。 高可用部分,主从复制、哨兵模式、集群模式是重点。需要详细说明每种模式的原理、搭建步骤、优缺点,以及适用场景。用户提到RedLock算法,这在分布式锁部分已经涉及,但需要在高可用中进一步说明。 另外,用户引用的内容中提到了Redis的多线程特性,特别是在6.0版本后的变化。需要区分IO多线程和命令执行单线程,解释为什么命令执行仍然是单线程,以及这样设计的好处,比如避免并发问题。 还需要考虑其他常见面试题,比如Redis的数据结构、内存管理、淘汰策略、事务支持、与Memcached的比较等。这些内容用户没有直接提到,但属于Redis面试题的常见部分,应该包含在详细版总结中。 在组织答案时,要确保每个问题都有清晰的标题和结构化的回答,使用列表、代码块、表格等增强可读性。同时,按照用户之前的格式要求,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但根据当前问题内容,可能数学公式较少,更多是技术描述。 需要验证引用内容是否准确,比如缓存雪崩的解决方案,均匀设置过期时间,结合固定值和随机值。同时,Redis多线程的部分,要确认6.0版本后的多线程仅用于网络IO,命令处理还是单线程,避免错误信息。 另外,用户提到“引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,因此需要以用户当前请求为主,即详细版的Redis面试题总结,覆盖分布式缓存、持久化、高可用,同时结合之前的引用内容,但不过度依赖它们,而是补充完整。 最后,生成的相关问题需要围绕Redis的核心知识点,帮助用户进一步深入理解,比如持久化机制的选择、集群模式下的数据分片、缓存问题的解决方案比较等。 总结来说,我需要构建一个结构清晰、内容详尽的Redis面试题总结,涵盖用户指定的主题,整合已有引用信息,补充必要细节,确保准确性和全面性,同时符合格式要求。</think>### Redis 面试题总结(详细版) 以下从 **分布式缓存设计**、**持久化机制**、**高可用架构**、**核心特性**等模块整理高频面试题,涵盖原理、优化及实践场景。 --- #### 一、分布式缓存核心问题与解决方案 1. **缓存雪崩** - **定义**:大量缓存数据**同时过期**或 **Redis 宕机**,导致请求直接穿透到数据库,引发数据库压力过大甚至崩溃。 - **解决方案**: - **均匀过期时间**:设置基础过期时间(如 $T$)叠加随机值(如 $T + \text{rand}(0, 1800)$ 秒)[^1]。 - **高可用集群**:部署 Redis 主从集群或哨兵模式,避免单点故障。 - **熔断降级**:通过 Hystrix 等工具在数据库压力过大时触发限流。 2. **缓存击穿** - **定义**:某个**热点 Key** 过期后,高并发请求瞬间穿透到数据库。 - **解决方案**: - **互斥锁**:使用 Redis 的 `SETNX` 命令实现分布式锁,保证只有一个线程重建缓存。 - **逻辑过期**:缓存永不过期,业务代码异步更新数据并重置逻辑过期时间。 3. **缓存穿透** - **定义**:查询**不存在的数据**(如非法 ID),绕过缓存直接访问数据库。 - **解决方案**: - **布隆过滤器**:预存所有合法 Key 的哈希值,拦截非法请求。 - **空值缓存**:对查询结果为空的 Key 缓存短期空值(如 5 分钟)。 --- #### 二、持久化机制 1. **RDB (Redis Database)** - **原理**:生成内存数据的**快照**文件(默认 `dump.rdb`),通过 `SAVE`(阻塞)或 `BGSAVE`(后台异步)触发。 - **优点**:文件紧凑,恢复速度快。 - **缺点**:可能丢失最后一次快照后的数据。 - **配置命令**: ```bash save 900 1 # 900秒内至少1次修改触发快照 save 300 10 ``` 2. **AOF (Append Only File)** - **原理**:记录所有**写操作命令**(如 `SET`、`DEL`),通过重放命令恢复数据。 - **优点**:数据丢失风险低(支持每秒同步)。 - **缺点**:文件体积大,恢复速度慢。 - **刷盘策略**: - `appendfsync always`:每次写操作同步(安全,性能低)。 - `appendfsync everysec`:每秒同步(平衡)。 - `appendfsync no`:由操作系统决定(性能高,风险大)。 3. **混合持久化(Redis 4.0+)** - **原理**:结合 RDB 和 AOF,**AOF 文件包含 RDB 头部 + 增量 AOF 命令**。 - **优势**:快速加载 RDB 快照,同时保留增量数据安全性。 - **启用方式**: ```bash aof-use-rdb-preamble yes ``` --- #### 三、高可用架构 1. **主从复制** - **原理**:主节点(Master)异步复制数据到从节点(Slave)。 - **优点**:读写分离(写主读从),提升读性能。 - **缺点**:主节点宕机需手动切换。 - **搭建命令**: ```bash # 在从节点执行 REPLICAOF 127.0.0.1 6379 ``` 2. **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 Master)。 - **部署要求**:至少 3 个 Sentinel 实例避免脑裂。 - **配置示例**: ```bash sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000 ``` 3. **Cluster 集群模式** - **原理**:数据分片(**16384 个槽**),每个节点负责部分槽位,支持自动扩缩容。 - **优点**:去中心化,高可用与高性能兼备。 - **节点通信**:使用 **Gossip 协议**交换状态信息。 - **命令示例**: ```bash redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 ... ``` --- #### 四、Redis 核心特性与优化 1. **线程模型** - **Redis 6.0 前**:单线程处理命令(避免锁竞争,保证原子性)。 - **Redis 6.0+**:**多线程网络 IO**(提升吞吐量),但**命令执行仍为单线程**。 - **性能瓶颈**:网络带宽和内存速度,而非 CPU[^3][^4]。 2. **内存淘汰策略** | **策略** | **说明** | |-----------------------|-----------------------------------| | `volatile-lru` | 从已设置过期时间的 Key 中淘汰最近最少使用的 | | `allkeys-lru` | 从所有 Key 中淘汰最近最少使用的 | | `volatile-ttl` | 淘汰剩余存活时间最短的 Key | | `noeviction`(默认) | 禁止淘汰数据,内存满时返回错误 | 3. **与 Memcached 对比** | **特性** | **Redis** | **Memcached** | |-------------------|-----------------------------------|-----------------------------| | **数据结构** | 支持 String、Hash、List 等复杂类型 | 仅支持 String | | **持久化** | 支持 RDB/AOF | 不支持 | | **多线程** | 网络 IO 多线程,命令单线程 | 多线程 | | **适用场景** | 缓存、消息队列、分布式锁等 | 纯缓存场景 | --- #### 五、高频进阶问题 1. **如何保证 Redis 与数据库的数据一致性?** - **方案**:延迟双删(先删缓存→更新数据库→休眠→再删缓存)、订阅数据库 Binlog 异步更新缓存。 2. **Redis 如何实现分布式锁?** - **核心命令**:`SET key value NX PX 30000`(原子操作)。 - **Redisson 优化**:Watch Dog 自动续期、可重入锁、Lua 脚本原子操作[^1]。 3. **Pipeline 和事务的区别?** - **Pipeline**:批量发送命令,减少网络往返时间(无原子性保证)。 - **事务**:通过 `MULTI/EXEC` 包裹命令,保证原子性(但无回滚)。 --- ### 相关问题 1. **Redis 集群模式下如何实现跨槽位命令(如 MGET)?** 2. **AOF 重写过程中宕机,如何保证数据完整性?** 3. **Redis 的 Hash 扩容过程是怎样的?** 4. **如何通过 Redis 实现延迟队列?** [^1]: Redis 高可用架构设计与实践 [^3]: Redis 6.0 多线程模型解析 [^4]: Redis 与 Memcached 性能对比分析
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