Java面试——Redis

一、Redis基础与核心机制

1. Redis为什么快？

• 基于内存操作：数据存储在内存中，读写速度快；
• 单线程模型：避免多线程上下文切换和竞争问题（Redis 6.0后支持多线程IO，但命令执行仍单线程）；
• 高效数据结构：如跳跃表、压缩列表、哈希表等；
• I/O多路复用：基于epoll/kqueue实现非阻塞网络模型，高并发下高效处理请求。

2. Redis的持久化机制有哪些？优缺点是什么？

• RDB（快照）：
  优点：二进制压缩文件，恢复速度快，适合备份和灾难恢复。
  缺点：可能丢失最后一次快照后的数据（取决于配置频率）。
• AOF（追加日志）：
  优点：数据持久化更可靠（支持每秒同步、每次操作同步）。
  缺点：文件体积大，恢复速度慢。
• 混合持久化（Redis 4.0+）：结合RDB和AOF，重启时先加载RDB快照，再重放AOF增量日志。

3. Redis的过期键删除策略？

• 惰性删除：访问键时检查是否过期，过期则删除。
• 定期删除：每隔一段时间随机抽取部分键检查并删除过期键。
• 内存淘汰策略：当内存不足时，根据maxmemory-policy（如LRU、LFU、随机）淘汰键。

二、Redis高级特性与实战

4. 如何用Redis实现分布式锁？

• 单节点实现：

SET lock_key unique_value NX PX 30000  # NX表示不存在才设置，PX设置超时时间

释放锁时需用Lua脚本验证值，避免误删其他客户端的锁。

• RedLock算法（多节点分布式锁）：
  向多个Redis实例依次申请锁，半数以上成功才算获取锁。
  需处理时钟漂移、节点宕机等问题，实际中推荐使用Redisson客户端。

5. 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的区别及解决方案？

• 缓存穿透：查询不存在的数据（如恶意攻击）。
  解决：布隆过滤器拦截非法请求，缓存空值（设置短过期时间）。
• 缓存雪崩：大量缓存同时过期，请求直接压到数据库。
  解决：随机化过期时间，集群部署，热点数据永不过期。
• 缓存击穿：热点数据过期瞬间，高并发请求击穿缓存。
  解决：互斥锁（Redis SETNX）、逻辑过期时间（后台异步更新）。

6. Redis如何实现延迟队列？

• 使用Sorted Set（ZSET）：
  将消息的到期时间作为score，定时轮询ZSET中score小于当前时间的数据。
• Redis 5.0+ Streams：
  使用XADD添加消息，XREADGROUP阻塞消费，结合PENDING队列处理超时任务。

三、Redis集群与高可用

7. Redis Cluster的槽（Slot）分配机制？

Redis Cluster将数据分为16384个槽，每个节点负责一部分槽。
客户端根据CRC16(key) % 16384计算槽位，直接路由到对应节点。
节点间通过Gossip协议通信，支持动态扩缩容和自动故障转移。

8. Redis主从复制原理？

• 全量同步：从节点首次连接主节点时，主节点生成RDB文件发送给从节点。
• 增量同步：主节点将写命令缓存到复制积压缓冲区（repl_backlog），从节点断线重连后发送偏移量，主节点补发缺失的命令。
• 命令传播：主节点持续将写命令发送给从节点。

9. Redis Sentinel和Cluster的区别？

• Sentinel：基于主从复制的高可用方案，监控主节点状态并自动故障转移，不解决数据分片问题。
• Cluster：分布式数据分片方案，支持水平扩展和高可用，内置数据分片和故障转移。

四、Redis应用场景与性能优化

10. Redis在Java中的典型应用场景？

• 缓存加速：高频查询结果缓存（如Spring Cache + Redis）。
• 分布式Session：统一存储用户Session，支持多服务共享。
• 排行榜/计数器：利用ZSET、INCR命令实现实时统计。
• 消息队列：通过List（LPUSH/BRPOP）、Streams实现轻量级队列。
• 分布式锁：通过SETNX或Redisson实现。

11. 如何优化Redis的内存使用？

• 选择合适的数据结构：如小数据用Hash的ziplist编码。
• 设置过期时间：避免无效数据长期占用内存。
• 内存碎片整理：Redis 4.0+支持MEMORY PURGE或配置activedefrag。
• 使用共享对象：如0~9999的整数会预分配，复用相同对象。

12. Redis如何处理大Key和热Key问题？

• 大Key：
  拆分（如Hash拆分为多个Key）、压缩值、删除无用数据。
• 热Key：
  本地缓存（如Guava Cache）、多副本（通过CLUSTER KEYSLOT分散读请求）、限流降级。

五、Redis新特性与生态工具

13. Redis 7.0+的重要新特性？

• Function：支持Lua脚本的持久化存储，替代传统EVAL。
• Multi-Part AOF：AOF文件拆分为多个子文件，提升恢复效率。
• ACL增强：更细粒度的权限控制。
• Sharded Pub/Sub：集群模式下支持分片发布订阅。

14. Redis与Redisson的结合使用？

Redisson是Redis的Java客户端，提供分布式对象（如RList、RMap）和服务（如分布式锁、信号量）。
示例：通过RLock实现可重入锁，RBucket管理对象存储，RTopic实现发布订阅。

六、Redis监控与运维

15. 如何监控Redis的性能？

• 命令行工具：INFO命令查看内存、命中率、持久化状态等。
• 可视化工具：RedisInsight、Grafana + Prometheus（通过redis_exporter采集指标）。
• 关键指标：内存使用率、命中率（keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)）、连接数、延迟。

高频实战场景题

如何实现一个分布式限流器？

使用Redis的INCR和EXPIRE命令实现滑动窗口计数，或通过Lua脚本保证原子性。

Redis和数据库的数据一致性如何保证？

缓存失效时，使用延迟双删（先删缓存，更新数据库，再删缓存）。
结合消息队列（如Binlog监听）异步更新缓存。

如何用Redis实现秒杀系统的库存扣减？

使用WATCH + 事务或Lua脚本保证原子性扣减库存。
通过DECR命令扣减库存，结合限流防止超卖。