Redis面试笔记_redis 面试笔记-优快云博客

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1-redis 基础

1.1- Redis 是什么？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，整个数据库加载在内存当中操作，定期通过异步操作把数据库中的数据 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 数据库。

优点：

读写性能极高， Redis 能读的速度是 110000 次/s，写的速度是 81000 次/s。
支持数据持久化，支持 AOF 和 RDB 两种持久化方式。
支持事务， Redis 的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。
数据结构丰富，除了支持 string 类型的 value 外，还支持 hash、set、zset、list 等数据结构。
支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。
丰富的特性 – Redis 还支持 publish/subscribe，通知， key 过期等特性。

缺点：

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。
主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换 IP 后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。

1.2-Redis 为什么这么快？

内存存储：Redis是使用内存(in-memeroy)存储，没有磁盘 IO 上的开销。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)。
单线程实现（ Redis 6.0以前）：Redis使用单个线程处理请求，避免了多个线程之间线程切换和锁资源争用的开销。注意：单线程是指的是在核心网络模型中，网络请求模块使用一个线程来处理，即一个线程处理所有网络请求。
非阻塞IO：Redis 使用多路复用 IO 技术，将 epoll 作为 I/O 多路复用技术的实现，再加上 Redis 自身的事件处理模型将 epoll 中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。
优化的数据结构：Redis 有诸多可以直接应用的优化数据结构的实现，应用层可以直接使用原生的数据结构提升性能。
使用底层模型不同：Redis 直接自己构建了 VM (虚拟内存)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；

Redis 的 VM( 虚拟内存)机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过 VM 功能可以实现冷热数据分离，使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。 Redis 提高数据库容量的办法有两种：一种是可以将数据分割到多个 RedisServer上；另一种是使用虚拟内存把那些不经常访问的数据交换到磁盘上。需要特别注意的是 Redis 并没有使用 OS 提供的 Swap ，而是自己实现。

1.3-Redis 相比 Memcached 有哪些优势？

数据类型：Memcached 所有的值均是简单的字符串，Redis 支持更为丰富的数据类型，支持 string(字符串)，list(列表)，Set(集合)、Sorted Set(有序集合)、Hash(哈希)等。
持久化：Redis 支持数据落地持久化存储，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。 memcache 不支持数据持久存储。
集群模式：Redis 提供主从同步机制，以及 Cluster 集群部署能力，能够提供高可用服务。Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据
性能对比：Redis 的速度比Memcached快很多。
网络IO模型：Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型，Memcached 使用多线程的非阻塞IO模式。
Redis 支持服务器端的数据操作：Redis 相比 Memcached 来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在 Memcached 里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再 set 回去。这大大增加了网络 IO 的次数和数据体积。在 Redis 中，这些复杂的操作通常和一般的 GET/SET 一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么 Redis 会是不错的选择。

1.4-为什么要用 Redis 做缓存？

从高并发上来说：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

从高性能上来说：

用户第一次访问数据库中的某些数据。因为是从硬盘上读取的所以这个过程会比较慢。将该用户访问的数据存在缓存中，下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据。

1.5-为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以java为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用 Redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 Redis 或 memcached 服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

对比:

Redis 可以用几十 G 内存来做缓存，Map 不行，一般 JVM 也就分几个 G 数据就够大了；
Redis 的缓存可以持久化，Map 是内存对象，程序一重启数据就没了；
Redis 可以实现分布式的缓存，Map 只能存在创建它的程序里；
Redis 可以处理每秒百万级的并发，是专业的缓存服务，Map 只是一个普通的对象；
Redis 缓存有过期机制，Map 本身无此功能；Redis 有丰富的 API，Map 就简单太多了；
Redis可单独部署，多个项目之间可以空想，本地内存无法共享；
Redis有专门的管理工具可以查看缓存数据。

1.6-Redis 的常用场景有哪些?

1 、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis 提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在 Redis 用在缓存的场合非常多。

2、排行榜

很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis 提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3 、计数器

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis 提供的 incr 命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的 session 复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以 Redis 等内存数据库为中心的 session 服务，session 不再由容器管理，而是由 session 服务及内存数据库管理。

5 、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局 ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用 Redis 的 setnx 功能来编写分布式的锁，如果设置返回 1 说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

6 、社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis 提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。如在微博中的共同好友，通过 Redis 的 set 能够很方便得出。

7、最新列表

Redis 列表结构，LPUSH 可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM 可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据 ID 去到对应的内容页即可。

8 、消息系统

消息队列是大型网站必用中间件，如 ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka 等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis 提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。

1.7-Redis 的数据类型有哪些？

有五种常用数据类型：String、Hash、Set、List、SortedSet。以及三种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、Geospatial ，其中 HyperLogLog、Bitmap 的底层都是 String 数据类型，Geospatial 的底层是 Sorted Set 数据类型。

五种常用的数据类型：

String：String 是最常用的一种数据类型，普通的 key- value 存储都可以归为此类。其中 Value 既可以是数字也可以是字符串。使用场景：常规 key-value 缓存应用。常规计数: 微博数，粉丝数。
Hash：Hash 是一个键值(key => value)对集合。Redishash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象，并且可以像数据库中 update 一个属性一样只修改某一项属性值。
Set：Set 是一个无序的天然去重的集合，即 Key-Set。此外还提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法，对于求共同好友、共同关注什么的功能实现特别方便。
List：List 是一个有序可重复的集合，其遵循 FIFO 的原则，底层是依赖双向链表实现的，因此支持正向、反向双重查找。通过 List，我们可以很方面的获得类似于最新回复这类的功能实现。
SortedSet：类似于 java 中的 TreeSet，是 Set 的可排序版。此外还支持优先级排序，维护了一个 score 的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。

三种特殊的数据类型：

Bitmap：位图，Bitmap 想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存 0 或者 1 ，数组的下标在 Bitmap中叫做偏移量。使用 Bitmap 实现统计功能，更省空间。如果只需要统计数据的二值状态，例如商品有没有、用户在不在等，就可以使用 Bitmap，因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1 。
Hyperloglog。HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的