redis面试

最新推荐文章于 2025-07-19 09:45:13 发布

吧啦蹦吧

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文章标签： redis 面试数据库

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wlwork66/article/details/129017116

1. 缓存穿透如何解决？（有大量不存在的key访问redis）

缓存穿透，即穿透过缓存，直接访问mysql等其他关系型数据库；
比如有黑客故意用很多不存在的key来访问redis，导致mysql过载运行；
布隆过滤器或者在查询mysql无果后，缓存null值到redis；
缓存穿透，就是穿透了redis 打到了mysql上，可以加锁，让查询不到redis的操作暂时等待，加锁后，查询到数据，放入redis，解开锁就可以了
link

2. redis如何处理缓存雪崩？（有大量的key在同一时间）

雪崩的含义是指，在某个时间段，redis有大量的数据不可访问，
解决办法：
1 加锁，防止有大量的并发来访问数据库；当时实际运用中，考虑到用户体验，一般不会这样做；
2 我们的做法是在原有的设计的失效时间基础上，随机加上一个1 - 5 分钟的随机时间，让失效时间更加的散列；降低缓存雪崩的几率；

3. redis为什么那么快？

（单线程）使用了nio 多路复用机制、基于内存的缓存、良好的数据结构（SDS、跳跃表、字典等）

4. 几种数据结构

redis中有哪些数据结构？

使用了 SDS、链表、字典、跳跃表、压缩表等数据结构

msg	解析	备注
list 列表对象	用双向链表实现；特点是有序可重复，优点：放入数据快，缺点：定位慢
set	set是redis的无序集合，是通过`哈希表`实现的，因此任何操作(添加、删除和测试成员的存在性等)的时间复杂度是`O(1)`。(无论集合中包含多少元素，时间都是常量
hash对象	哈希对象的编码可以使用 ziplist 或 dict `压缩表或者字典`
字符串使用 SDS	防止buf内存溢出；二进制存储，安全；得到字符串长度的效率为O（1）；空间预分配
zset数据结构	当数据长度小于64字节同时个数小于128个（参数可调）用的压缩编码 ziplist；否则用的数据字典 + skiplist

zset 如何排序？

Set的每个成员都与分数相关，分数是用来进行排序的；

hash 对象如何扩容？

渐进式扩容 rehash

在这里插入图片描述

5. redis如何防止数据的丢失

redis具有良好的数据备份机制，分别是AOF 和RDB；
RDB 默认开启；方式是间隔一个时间存储数据，缺点是可能导致数据丢失；
AOF 是记录 Redis的写入记录，不会导致数据丢失，缺点是磁盘占用空间大；
如果数据非常重要，建议两种同步方式都开启；

如果AOF将要把磁盘写满怎么办？

AOF会开启一个新的线程，同步最新的Redis快照，然后删除旧的AOF文件；

6. Redis的内存不足怎么办？（先讲原理（带上优缺点），再讲现实）

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首先 Reids内存，它会使用定期淘汰机制 + 惰性淘汰机制来管理内存；
具体而言；redis默认是100ms 随机抓取一批设置了过期时间的数据来检测，发现有过期的，delete；但是缺点是有的数据过期了不能被及时清理；
所以惰性淘汰机制就起作用了，当访问redis的key到来，redis查询到数据，先检查是否已经过期，如果过期delete数据；返回null；
同时，redis在内存不足的情况下，会有多种淘汰机制可以选择，比如Random 、LRU、LFU；现实使用大多使用LRU，根据最近使用的时间戳和现在的时间的间隔大小作为热度依据；其实Redis 4.0出现的LFU 是使用频次作为
热度依据；显得更加合适；
然后，如果在redis以上机制上，想继续优化内存不足问题，可以考虑：
1 加大内存空间，2 在业务允许的前提下，将一些大对象的失效时间调小些；

7. Redis 如何实现高可用？

部署的时候进行集群部署，开启主从同步;
数据恢复上同时开启 RDB 和 AOF 两种数据写入磁盘的模式；

8. 主从模式,leader挂了怎么办？

哨兵进程会使用raft算法进行选择；
具体的说，有两步一是过滤，二是排序；先过滤掉down机的salve节点，然后对可用节点进行一定的优先级排序，
选出最靠前的节点作为leader节点；

9. Redis 慢查询了解吗

慢查询就是指规定某个时间的查询没有返回数据的查询为慢查询，可以使用 slowlog- 设置多长时间为慢查询，
慢查询的容量长度；
底层存储慢查询数据结构是链表
slowlog get 查询数据
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10. Redis 如何架构

3.2 版本使用去中心化集群架构，数据散落在各个节点上，同步数据使用Gassip 病毒传播协议；

11. 你们用的那个版本

3.2

12. 使用redis的场景

缓存数据、分布式锁、排行榜（zset）、计数（incrby）、消息队列（stream）、地理位置（geo）、访客统计（hyperloglog）等

13. redis 是单线程还是多线程？

虽然在后面的高版本引入了多线程，但是这个多线程运用在数据IO上，而查询数据的过程依旧使用了NIO 多路复用模型下的单线程；

14. redis 查询慢怎么办？

先用 slow log get 查询到那些操作慢；
一般是因为使用了过于复杂的命令导致的，比如在内存中遍历大量数据排序等导致的；
优化代码

15. 主从同步原理

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核心点在于RDB的同步；
流程上，先发送命名建立TCP连接；
master发送RDB文件给从节点，从节点吃进去；
因为这段时间可能master有新数据来了，所以master等从节点告诉自己，RDB我吃完了，master还要发送一个缓存刚才那段时间的新数据的buffer给从节点；
之后两者数据就完全一样了；
之后master就一直发指令给从节点，我干什么，你照着做就可以；

另外，主从同步原理是开启哨兵机制的前提，也是做集群高可用的基础；