redis面试题总结

转自:
http://blog.youkuaiyun.com/zdp072/article/details/50991116
http://www.100mian.com/mianshi/dba/37381.html

1. 使用redis有哪些好处?

(1) 速度快,因为数据存在内存中,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)
(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

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

3. Memcache与Redis的区别都有哪些?

1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3)、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。

4. redis常见性能问题和解决方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

5. mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
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

6. 请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码,限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可,不用详细写出。

用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下:

#!/usr/bin/env python3
import redis  
import sys  
import time

r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)  
try:  
    id = sys.argv[1]
except:  
    print(‘input argument error’)
    sys.exit(0)

if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:  
    print(“you are forbidden logining”)
else:  
    print(‘you are allowed to login’)
    r.lpush(id, time.time())
    # login_func()
<think>好的,我现在需要处理用户关于Redis面试题总结的请求。用户提到想要详细版的内容,特别是关于分布式缓存、持久化、高可用这几个方面。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保回答的一致性和连贯性。 用户之前询问了Redisson分布式锁的实现原理,我给出了详细的解答,并生成了相关问题。现在用户希望获取Redis面试题总结,这应该是一个更广泛的主题,涵盖多个核心模块。根据用户提供的引用内容,我需要整合这些信息,并补充更多相关知识点。 首先,用户提供的引用中提到了缓存雪崩、击穿、穿透,以及Redis的持久化、多线程特性等。这些内容需要被组织到相应的面试题中。同时,用户特别提到需要详细版,因此每个问题都需要深入解释,可能包括原因、解决方案、相关配置命令等。 接下来,我需要考虑如何结构化回答。通常,面试题总结会按主题分类,比如基础概念、数据结构、持久化、高可用、分布式缓存问题、性能优化等。每个类别下列出常见问题,并给出详细解答。 对于分布式缓存部分,需要涵盖雪崩、击穿、穿透,以及对应的解决方案。比如,缓存雪崩的均匀过期时间设置,Redis集群的高可用部署。这部分用户已经提供了一些引用内容,需要整合进去。 持久化方面,用户引用中提到了RDB和AOF,但需要更详细地解释两者的区别、优缺点,配置命令,以及如何选择。此外,混合持久化是Redis 4.0后的新特性,也应该包含进去。 高可用部分,主从复制、哨兵模式、集群模式是重点。需要详细说明每种模式的原理、搭建步骤、优缺点,以及适用场景。用户提到RedLock算法,这在分布式锁部分已经涉及,但需要在高可用中进一步说明。 另外,用户引用的内容中提到了Redis的多线程特性,特别是在6.0版本后的变化。需要区分IO多线程和命令执行单线程,解释为什么命令执行仍然是单线程,以及这样设计的好处,比如避免并发问题。 还需要考虑其他常见面试题,比如Redis的数据结构、内存管理、淘汰策略、事务支持、与Memcached的比较等。这些内容用户没有直接提到,但属于Redis面试题的常见部分,应该包含在详细版总结中。 在组织答案时,要确保每个问题都有清晰的标题和结构化的回答,使用列表、代码块、表格等增强可读性。同时,按照用户之前的格式要求,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但根据当前问题内容,可能数学公式较少,更多是技术描述。 需要验证引用内容是否准确,比如缓存雪崩的解决方案,均匀设置过期时间,结合固定值和随机值。同时,Redis多线程的部分,要确认6.0版本后的多线程仅用于网络IO,命令处理还是单线程,避免错误信息。 另外,用户提到“引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,因此需要以用户当前请求为主,即详细版的Redis面试题总结,覆盖分布式缓存、持久化、高可用,同时结合之前的引用内容,但不过度依赖它们,而是补充完整。 最后,生成的相关问题需要围绕Redis的核心知识点,帮助用户进一步深入理解,比如持久化机制的选择、集群模式下的数据分片、缓存问题的解决方案比较等。 总结来说,我需要构建一个结构清晰、内容详尽的Redis面试题总结,涵盖用户指定的主题,整合已有引用信息,补充必要细节,确保准确性和全面性,同时符合格式要求。</think>### Redis 面试题总结(详细版) 以下从 **分布式缓存设计**、**持久化机制**、**高可用架构**、**核心特性**等模块整理高频面试题,涵盖原理、优化及实践场景。 --- #### 一、分布式缓存核心问题与解决方案 1. **缓存雪崩** - **定义**:大量缓存数据**同时过期**或 **Redis 宕机**,导致请求直接穿透到数据库,引发数据库压力过大甚至崩溃。 - **解决方案**: - **均匀过期时间**:设置基础过期时间(如 $T$)叠加随机值(如 $T + \text{rand}(0, 1800)$ 秒)[^1]。 - **高可用集群**:部署 Redis 主从集群或哨兵模式,避免单点故障。 - **熔断降级**:通过 Hystrix 等工具在数据库压力过大时触发限流。 2. **缓存击穿** - **定义**:某个**热点 Key** 过期后,高并发请求瞬间穿透到数据库。 - **解决方案**: - **互斥锁**:使用 Redis 的 `SETNX` 命令实现分布式锁,保证只有一个线程重建缓存。 - **逻辑过期**:缓存永不过期,业务代码异步更新数据并重置逻辑过期时间。 3. **缓存穿透** - **定义**:查询**不存在的数据**(如非法 ID),绕过缓存直接访问数据库。 - **解决方案**: - **布隆过滤器**:预存所有合法 Key 的哈希值,拦截非法请求。 - **空值缓存**:对查询结果为空的 Key 缓存短期空值(如 5 分钟)。 --- #### 二、持久化机制 1. **RDB (Redis Database)** - **原理**:生成内存数据的**快照**文件(默认 `dump.rdb`),通过 `SAVE`(阻塞)或 `BGSAVE`(后台异步)触发。 - **优点**:文件紧凑,恢复速度快。 - **缺点**:可能丢失最后一次快照后的数据。 - **配置命令**: ```bash save 900 1 # 900秒内至少1次修改触发快照 save 300 10 ``` 2. **AOF (Append Only File)** - **原理**:记录所有**写操作命令**(如 `SET`、`DEL`),通过重放命令恢复数据。 - **优点**:数据丢失风险低(支持每秒同步)。 - **缺点**:文件体积大,恢复速度慢。 - **刷盘策略**: - `appendfsync always`:每次写操作同步(安全,性能低)。 - `appendfsync everysec`:每秒同步(平衡)。 - `appendfsync no`:由操作系统决定(性能高,风险大)。 3. **混合持久化(Redis 4.0+)** - **原理**:结合 RDB 和 AOF,**AOF 文件包含 RDB 头部 + 增量 AOF 命令**。 - **优势**:快速加载 RDB 快照,同时保留增量数据安全性。 - **启用方式**: ```bash aof-use-rdb-preamble yes ``` --- #### 三、高可用架构 1. **主从复制** - **原理**:主节点(Master)异步复制数据到从节点(Slave)。 - **优点**:读写分离(写主读从),提升读性能。 - **缺点**:主节点宕机需手动切换。 - **搭建命令**: ```bash # 在从节点执行 REPLICAOF 127.0.0.1 6379 ``` 2. **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 Master)。 - **部署要求**:至少 3 个 Sentinel 实例避免脑裂。 - **配置示例**: ```bash sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000 ``` 3. **Cluster 集群模式** - **原理**:数据分片(**16384 个槽**),每个节点负责部分槽位,支持自动扩缩容。 - **优点**:去中心化,高可用与高性能兼备。 - **节点通信**:使用 **Gossip 协议**交换状态信息。 - **命令示例**: ```bash redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 ... ``` --- #### 四、Redis 核心特性与优化 1. **线程模型** - **Redis 6.0 前**:单线程处理命令(避免锁竞争,保证原子性)。 - **Redis 6.0+**:**多线程网络 IO**(提升吞吐量),但**命令执行仍为单线程**。 - **性能瓶颈**:网络带宽和内存速度,而非 CPU[^3][^4]。 2. **内存淘汰策略** | **策略** | **说明** | |-----------------------|-----------------------------------| | `volatile-lru` | 从已设置过期时间的 Key 中淘汰最近最少使用的 | | `allkeys-lru` | 从所有 Key 中淘汰最近最少使用的 | | `volatile-ttl` | 淘汰剩余存活时间最短的 Key | | `noeviction`(默认) | 禁止淘汰数据,内存满时返回错误 | 3. **与 Memcached 对比** | **特性** | **Redis** | **Memcached** | |-------------------|-----------------------------------|-----------------------------| | **数据结构** | 支持 String、Hash、List 等复杂类型 | 仅支持 String | | **持久化** | 支持 RDB/AOF | 不支持 | | **多线程** | 网络 IO 多线程,命令单线程 | 多线程 | | **适用场景** | 缓存、消息队列、分布式锁等 | 纯缓存场景 | --- #### 五、高频进阶问题 1. **如何保证 Redis 与数据库的数据一致性?** - **方案**:延迟双删(先删缓存→更新数据库→休眠→再删缓存)、订阅数据库 Binlog 异步更新缓存。 2. **Redis 如何实现分布式锁?** - **核心命令**:`SET key value NX PX 30000`(原子操作)。 - **Redisson 优化**:Watch Dog 自动续期、可重入锁、Lua 脚本原子操作[^1]。 3. **Pipeline 和事务的区别?** - **Pipeline**:批量发送命令,减少网络往返时间(无原子性保证)。 - **事务**:通过 `MULTI/EXEC` 包裹命令,保证原子性(但无回滚)。 --- ### 相关问题 1. **Redis 集群模式下如何实现跨槽位命令(如 MGET)?** 2. **AOF 重写过程中宕机,如何保证数据完整性?** 3. **Redis 的 Hash 扩容过程是怎样的?** 4. **如何通过 Redis 实现延迟队列?** [^1]: Redis 高可用架构设计与实践 [^3]: Redis 6.0 多线程模型解析 [^4]: Redis 与 Memcached 性能对比分析
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