redis常见面试题

1、什么是Redis？简述它的优缺点？

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。

2、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

7、Redis官方为什么不提供Windows版本？

因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。

8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

1、AOF持久化的配置

AOF持久化默认是关闭的，默认是打开RDB持久化
appendonly yes，（在redis.conf中修改appendonly 的策略，将no改成yes即可）此配置可以打开AOF持久化机制，在生产环境里面，一般来说AOF都是要打开的，除非你说随便丢个几分钟的数据也无所谓
打开AOF持久化机制之后，redis每次接收到一条写命令，就会写入日志文件中，当然是先写入os cache的，然后每隔一定时间再fsync一下
而且即使AOF和RDB都开启了，redis重启的时候，也是优先通过AOF进行数据恢复的，因为aof数据比较完整
可以配置AOF的fsync策略，有三种策略可以选择，一种是每次写入一条数据就执行一次fsync; 一种是每隔一秒执行一次fsync; 一种是不主动执行fsync
appendfsync always: 每次写入一条数据，立即将这个数据对应的写日志fsync到磁盘上去，性能非常非常差，吞吐量很低; 确保说redis里的数据一条都不丢，那就只能这样了
appendfsync everysec: 每秒将os cache中的数据fsync到磁盘，这个最常用的，生产环境一般都这么配置，性能很高，QPS还是可以上万的（QPS指每秒钟请求次数）
appendfsync no: 仅仅redis负责将数据写入os cache就撒手不管了，然后后面os自己会时不时有自己的策略将数据刷入磁盘，不可控了

3、AOF rewrite
 

redis中的数据其实有限的，很多数据可能会自动过期，可能会被用户删除，可能会被redis用缓存清除的算法清理掉

redis中的数据会不断淘汰掉旧的，就一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中
所以可能很多之前的已经被清理掉的数据，对应的写日志还停留在AOF中，AOF日志文件就一个，会不断的膨胀，到很大很大

所以AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作，比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了; redis内存只剩下10万; 基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志，到AOF中; 覆盖之前的老日志; 确保AOF日志文件不会过大，保持跟redis内存数据量一致
redis 2.4之前，还需要手动开发一些脚本去进行rewrite操作（crontab，通过BGREWRITEAOF命令去执行AOF rewrite）但是redis 2.4之后，会自动进行rewrite操作

在redis.conf中，可以配置rewrite策略
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
解释：比如说上一次AOF rewrite之后，是128mb
然后就会接着128mb继续写AOF的日志，如果发现增长的比例，超过了之前的100%，256mb，就可能会去触发一次rewrite
但是此时还要去跟min-size，64mb去比较，256mb > 64mb，才会去触发rewrite
rewrite操作具体流程:
（1）redis fork一个子进程
（2）子进程基于当前内存中的数据，构建日志，开始往一个新的临时的AOF文件中写入日志
（3）redis主进程，接收到client新的写操作之后，在内存中写入日志，同时新的日志也继续写入旧的AOF文件
（4）子进程写完新的日志文件之后，redis主进程将内存中的新日志再次追加到新的AOF文件中
（5）用新的日志文件替换掉旧的日志文件

RDB工作原理：

 每隔N分钟或者N次写操作以后，从内存dump数据形rdb文件，压缩放在备份的目录下面。

配置rdb的配置，在redis.conf配置

Redis创建快照时，会将某一时刻存在于内存中的数据保存到本地文件中。快照文件以.rdb后缀保存。

具体过程是：

Redis调用fork创建一个子进程。（父子进程共享内存，直至其中一个进程对内存进行了写操作）

子进程负责将数据写入一个临时文件，父进程则继续处理数据库读写请求。

完全写入成功后，调用rename将新的RDB文件替换原来的RDB文件。

本文对Redis快照的实现过程进行介绍，了解Redis快照实现过程对Redis管理很有帮助。

Redis默认会将快照文件存储在Redis当前进程的工作目录中的dump.rdb文件中，可以通过配置dir和dbfilename两个参数分别指定快照文件的存储路径和文件名。快照的过程如下。

（1）Redis使用fork函数复制一份当前进程（父进程）的副本（子进程）；
（2）父进程继续接收并处理客户端发来的命令，而子进程开始将内存中的数据写入硬盘中的临时文件；
（3）当子进程写入完所有数据后会用该临时文件替换旧的 RDB 文件，至此一次快照操作完成。
 ———————————————— 
 

 8、redis 的过期策略以及内存淘汰机制【～】

redis 采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略?

定时删除,用一个定时器来负责监视 key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗 CPU 资源。在大并发请求下，CPU 要将时间应用在处理请求，而不是删除 key,因此没有采用 这一策略.

定期删除+惰性删除是如何工作的呢? 定期删除，redis 默认每个 100ms 检查，是否有过期的 key,有过期 key 则删除。

需要说明的 是，redis 不是每个 100ms 将所有的 key 检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔 100ms, 全部 key 进行检查，redis 岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多 key 到时间没有删除。

于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个 key 的时候，redis 会检查一下，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。

采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么? 不是的，如果定期删除没删除 key。然后你也没即时去请求 key，也就是说惰性删除也没生 效。这样，redis 的内存会越来越高。

那么就应该采用内存淘汰机制。 在 redis.conf 中有一行配置 maxmemory-policy volatile-lru 该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)

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，新写入操作会报错 ps ： 如 果 没 有 设 置 expire 的 key, 不 满 足 先 决 条 件 (prerequisites); 那 么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。