redis常见经典面试题

1.什么是Redis?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，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据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 DB。

​ Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。

​ 比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。

​ 另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是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。

2.Redis相比Memcached有哪些优势?

• 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
• redis的速度比memcached快很多
• redis可以持久化其数据

3.Redis的适用场景有哪些

• 会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的。

• 全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

• 队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

• 排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
　　ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

• 发布/订阅

最后是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统。

4.如果有大量的key需要设置同一时间过期，需要如何处理？

​ 如果大量的key过期时间设置的过于集中，那么当到了过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿。

这种情况下，可以在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

5.Redis有哪几种数据淘汰机制

• noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）
• allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
• allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
• volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

6.Redis有那些持久化方式

• 快照（snapshots）

缺省情况情况下，Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中，文件名为dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新，就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。
　　工作原理
　　． Redis forks.
　　． 子进程开始将数据写到临时RDB文件中。
　　． 当子进程完成写RDB文件，用新文件替换老文件。
　　． 这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。

• AOF

快照模式并不十分健壮，当系统停止，或者无意中Redis被kill掉，最后写入Redis的数据就会丢失。这对某些应用也许不是大问题，但对于要求高可靠性的应用来说，
　　Redis就不是一个合适的选择。
　　Append-only文件模式是另一种选择。
　　你可以在配置文件中打开AOF模式

• 虚拟内存方式

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
　　当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.
　　vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库

7.Redis集群的最大节点个数是多少及Redis哈希槽的概念是什么?

Redis集群的最大节点个数是16384个.

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

8.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

@Test
    public void loginTest2(){
        String key = "用户id";
        for(int i=0;i<5;i++){
            long size = redisTemplate.opsForList().size(key);
            if(size<=5){
                redisTemplate.opsForList().rightPush(key,System.currentTimeMillis()+"");
            }else{
                List<String> t = redisTemplate.opsForList().range(key,0,size);
                Long now = System.currentTimeMillis();
                if(now-Long.valueOf(t.get(0))>30000){//三十秒内
                    redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
                    redisTemplate.opsForList().rightPush(key,System.currentTimeMillis()+"");
                    //登录成功
                }else{
                    //登录失败
                    System.out.print("一小时内不能登录超过五次");
                }
            }
        }

9.Redis回收进程是如何工作的?

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。

一个新的命令被执行，等等。

所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

10.什么是缓存雪崩,如何解决缓存雪崩?

• Redis挂掉了，请求全部走数据库。
• 对缓存数据设置相同的过期时间，导致某段时间内缓存失效，请求全部走数据库。

解决方案 : 在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。

对于“Redis挂掉了，请求全部走数据库”这种情况，我们可以有以下的思路：

• 事发前：实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel 或者Redis Cluster)，尽量避免Redis挂掉这种情况发生。
• 事发中：万一Redis真的挂了，我们可以设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix)，尽量避免我们的数据库被干掉(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)
• 事发后：redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

11.什么是缓存穿透,如何解决缓存穿透

​ 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从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，失去了缓存的意义。

解决方案 :

• 由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数),于是我们可以使用布隆过滤器或者压缩Filter提前拦截,不合法就不让这个请求到数据库层
• 当我们从数据库找不到的时候,我们也将这个空对象设置到缓存里面去,下次再请求的时候,就可以从缓存个里面获取了(这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间)

12.如何缓存与数据库数据保持一致?

​ 缓存中的数据会和数据源中的真实数据有一段时间窗口的不一致，需要利用某些策略进行更新，下面会介绍几种主要 的缓存更新策略。 ①LRU/LFU/FIFO算法剔除：剔除算法通常用于缓存使用量超过了预设的最大值时候，如何对现有的数据进行剔 除。例如Redis使用maxmemory-policy这个配置作为内存最大值后对于数据的剔除策略。 ②超时剔除：通过给缓存数据设置过期时间，让其在过期时间后自动删除，例如Redis提供的expire命令。如果业 务可以容忍一段时间内，缓存层数据和存储层数据不一致，那么可以为其设置过期时间。在数据过期后，再从真实数据 源获取数据，重新放到缓存并设置过期时间。例如一个视频的描述信息，可以容忍几分钟内数据不一致，但是涉及交易 方面的业务，后果可想而知。 ③主动更新：应用方对于数据的一致性要求高，需要在真实数据更新后，立即更新缓存数据。例如可以利用消息系统或者其他方式通知缓存更新.

13.如何解决redis的并发竞争key问题

​ 这个问题大致就是，同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？大家思考过么。需要说明一下，百度答案基本都是推荐用redis事务机制。不推荐使用redis的事务机制。因为我们的生产环境，基本都是redis集群环境，做了数据分片操作。你一个事务中有涉及到多个key操作的时候，这多个key不一定都存储在同一个redis-server上。因此，redis的事务机制，十分鸡肋。

回答:如下所示

(1)如果对这个key操作，不要求顺序

这种情况下，准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作即可，比较简单。

(2)如果对这个key操作，要求顺序

假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.
期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候，需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

系统A key 1 {valueA  3:00}
系统B key 1 {valueB  3:05}
系统C key 1 {valueC  3:10}

那么，假设这会系统B先抢到锁，将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁，发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳，那就不做set操作了。以此类推。

其他方法，比如利用队列，将set方法变成串行访问也可以。总之，灵活变通。

14.redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

• String

这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

• hash

这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

• list

使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。

• set

因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

• sorted set

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，参照另一篇《分布式之延时任务方案解析》，该文指出了sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

15.单线程的redis为什么这么快

• 纯内存操作

• 单线程操作，避免了频繁的上下文切换

• 采用了非阻塞I/O多路复用机制

  ​ 我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。