Redis高频面试题

1. Redis 默认数据库数量

默认16个数据库,类似数组下标从0开始,初始默认使用0号库

统一密码管理,所有库都是同样密码,要么都OK要么一个也连接不上。

2. Redis是单线程的,为什么那么快

1)完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。

2)数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的

3)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不
用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗

4)使用多路I/O复用模型,非阻塞IO

 多路复用是指使用一个线程来检查多个文件描述符(Socket)的就绪状态,比如调用select和poll和epoll函
 数,传入多个文件描述符,如果有一个文件描述符就绪,则返回,否则阻塞直到超时。得到就绪状态后进行真正
 的操作可以在同一个线程里执行,也可以启动线程执行(比如使用线程池)。

5)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

3. 原子性

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 
context switch (切换到另一个线程)。

(1) 在单线程中, 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作",因为中断只能发生于指令之间。

(2)在多线程中,不能被其它进程(线程)打断的操作就叫原子操作。

Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程

4. List

1) 单键多值

2) Redis 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。

3) 它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

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5. Redis的事务定义

Redis事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队

6. Multi、Exec、discard

1)  从输入Multi命令开始,输入的命令都会依次进入命令队列中,但不会执行,至到输入Exec后,Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。

2) 组队的过程中可以通过discard来放弃组队。  

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组队中某个命令出现了报告错误,执行时整个的所有队列会都会被取消。

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如果执行阶段某个命令报出了错误,则只有报错的命令不会被执行,而其他的命令都会执行,不会回滚。

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7. 悲观锁和乐观锁

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿
数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多
这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,
但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的
应用类型,这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。

8. WATCH 与 unwatch

  Watch : 在执行multi之前,先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前
  这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断。

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Unwatch : 

1)取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。

2)如果在执行 WATCH 命令之后, EXEC 命令或 DISCARD 命令先被执行了的话,那么就不需要再执行 UNWATCH 了。

9. 三特性

1) 单独的隔离操作

	事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。 

2) 没有隔离级别的概念

	队列中的命令没有提交之前都不会实际的被执行,因为事务提交前任何指令都不会被实际执行,也就不存在
“事务内的查询要看到事务里的更新,在事务外查询不能看到”这个让人万分头痛的问题 

3) 不保证原子性

	Redis同一个事务中如果有一条命令执行失败,其后的命令仍然会被执行,没有回滚 

10. 数据持久化

1)RDB持久化:

① 在指定的时间间隔内持久化

② 服务shutdown会自动持久化

③ 输入bgsave也会持久化

优点:

1. 节省磁盘空间

2. 恢复速度快

缺点:

1. 虽然Redis在fork时使用了写时拷贝技术,但是如果数据庞大时还是比较消耗性能。

2. 在备份周期在一定间隔时间做一次备份,所以如果Redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改。

2)AOF :  以日志形式记录每个更新操作

Redis重新启动时读取这个文件,重新执行新建、修改数据的命令恢复数据。

保存策略:

推荐(并且也是默认)的措施为每秒持久化一次,这种策略可以兼顾速度和安全性。

优点:

备份机制更稳健,丢失数据概率更低。

可读的日志文本,通过操作AOF稳健,可以处理误操作。

缺点:

1 比起RDB占用更多的磁盘空间

2 恢复备份速度要慢

3 每次读写都同步的话,有一定的性能压力

4 存在个别Bug,造成恢复不能

11. 主从复制

主从复制,就是主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制,Master以写为主,Slave以读为主

在这里插入图片描述

用处 :

1. 读写分离,性能扩展

2. 容灾快速恢复

12. 薪火相传

1) 上一个slave可以是下一个slave的Master,slave同样可以接收其他slaves的连接和同步请求,那么该slave
作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力,去中心化降低风险。

2) 用 slaveof  <ip>  <port>

3) 中途变更转向:会清除之前的数据,重新建立拷贝最新的

4) 风险是一旦某个slave宕机,后面的slave都没法备份

在这里插入图片描述

13. 哨兵模式(sentinel)

如果主机Down掉,哨兵会从从机中选择一台作为主机,并将它设置为其他从机的主机,而且如果原来的主机再次
启动的话也会成为从机。

14. 什么是Redis集群

1. Redis 集群实现了对Redis的水平扩容,即启动N个redis节点,将整个数据库分布存储在这N个节点中,每个节点
存储总数据的1/N。

2. Redis 集群通过分区(partition)来提供一定程度的可用性(availability): 即使集群中有一部分节点失效
或者无法进行通讯, 集群也可以继续处理命令请求。

15. 什么是slots

1. 一个 Redis 集群包含 16384 个插槽(hash slot), 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中
一个, 集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽, 其中 CRC16(key) 语句用于计算键 
key 的 CRC16 校验和 。

2. 集群中的每个节点负责处理一部分插槽。

16. Redis集群的好处:

1.实现扩容

2.分摊压力

3.无中心配置相对简单

17. Redis集群的不足:

1. 多键操作是不被支持的 

2. 多键的Redis事务是不被支持的。lua脚本不被支持。

3. 由于集群方案出现较晚,很多公司已经采用了其他的集群方案,而代理或者客户端分片的方案想要迁移至redis cluster,需要整体迁移而不是逐步过渡,复杂度较大。

18 . 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿

1)缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存命不中时会去查询数据库,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个
不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。
解决方案:
①是将空对象也缓存起来,并给它设置一个很短的过期时间,最长不超过5分钟
② 采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,
从而避免了对底层存储系统的查询压力
2)如果缓存集中在一段时间内失效,发生大量的缓存穿透,所有的查询都落在数据库上,就会造成缓存雪崩。
解决方案:
	尽量让失效的时间点不分布在同一个时间点
3)缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求
数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。
解决方案:
	可以设置key永不过期
<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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