Redis面试精讲

1、Redis支持的数据类型?

String字符串:

格式: set key value

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

string类型是Redis最基本的数据类型,一个键最大能存储512MB。

Hash(哈希)

格式: hmset name  key1 value1 key2 value2

Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

Redis hash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。

List(列表)

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)

格式: lpush  name  value

在 key 对应 list 的头部添加字符串元素

格式: rpush  name  value

在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素

格式: lrem name  index

key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素

格式: llen name  

返回 key 对应 list 的长度

Set(集合)

格式: sadd  name  value

Redis的Set是string类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。

zset(sorted set:有序集合)

格式: zadd  name score value

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

Hash:

如果你是Redis中高级用户,还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

如果你说还玩过Redis Module,像BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面试官得眼睛就开始发亮了。

2、什么是Redis持久化?Redis有哪几种持久化方式?优缺点是什么?

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务宕机了内存数据丢失。

Redis 提供了两种持久化方式:RDB(默认) 和AOF 

RDB:默认开启

rdb是Redis DataBase缩写

功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad(从文件加载内存)两个函数

 

AOF:

Aof是Append-only file缩写

 

每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用, 这个函数执行以下两个工作

aof写入保存:

WRITE:根据条件,将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件

SAVE:根据条件,调用 fsync 或 fdatasync 函数,将 AOF 文件保存到磁盘中。

存储结构:

  内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。

比较

1、aof文件比rdb更新频率高,优先使用aof还原数据;

2、aof比rdb更安全也更大;

3、rdb性能比aof好;

4、如果两个都配了优先加载AOF。

刚刚上面你有提到redis通讯协议(RESP ),能解释下什么是RESP?有什么特点?(可以看到很多面试其实都是连环炮,面试官其实在等着你回答到这个点,如果你答上了对你的评价就又加了一分)

RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议;

RESP 的特点:实现简单、快速解析、可读性好

For Simple Strings the first byte of the reply is "+" 回复

For Errors the first byte of the reply is "-" 错误

For Integers the first byte of the reply is ":" 整数

For Bulk Strings the first byte of the reply is "$" 字符串

For Arrays the first byte of the reply is "*" 数组

 3、Redis 有哪些架构模式?讲讲各自的特点

 单机版

 

特点:简单

问题:

1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。

主从复制

 

Redis 的复制(replication)功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品,其中被复制的服务器为主服务器(master),而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器(slave)。 只要主从服务器之间的网络连接正常,主从服务器两者会具有相同的数据,主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器,从而一直保证主从服务器的数据相同。

特点:

1、master/slave 角色

2、master/slave 数据相同

3、降低 master 读压力在转交从库

问题:

无法保证高可用

没有解决 master 写的压力

哨兵

 

Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器,并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性:

监控(Monitoring):    Sentinel  会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。

提醒(Notification): 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时, Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。

自动故障迁移(Automatic failover): 当一个主服务器不能正常工作时, Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。

特点:

1、保证高可用

2、监控各个节点

3、自动故障迁移

缺点:主从模式,切换需要时间丢数据

没有解决 master 写的压力

集群(proxy 型):

 

Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速/轻量级代理服务器; Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序,支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。

特点:1、多种 hash 算法:MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins 

2、支持失败节点自动删除

3、后端 Sharding 分片逻辑对业务透明,业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致

缺点:增加了新的 proxy,需要维护其高可用。

failover 逻辑需要自己实现,其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差,进行扩缩容都需要手动干预

集群(直连型):

 

从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群,Redis-Cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。

特点:

1、无中心架构(不存在哪个节点影响性能瓶颈),少了 proxy 层。

2、数据按照 slot 存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布。

3、可扩展性,可线性扩展到 1000 个节点,节点可动态添加或删除。

4、高可用性,部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本

5、实现故障自动 failover,节点之间通过 gossip 协议交换状态信息,用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。

缺点:

1、资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况。

2、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性

4、什么是一致性哈希算法?什么是哈希槽?

这两个问题篇幅过长 网上找了两个解锁的不错的文章

https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html

https://blog.csdn.net/z15732621582/article/details/79121213

 5、Redis常用命令?

Keys pattern

*表示区配所有

以bit开头的

查看Exists  key是否存在

Set

设置 key 对应的值为 string 类型的 value。

setnx

设置 key 对应的值为 string 类型的 value。如果 key 已经存在,返回 0,nx 是 not exist 的意思。

删除某个key

第一次返回1 删除了 第二次返回0

Expire 设置过期时间(单位秒)

TTL查看剩下多少时间

返回负数则key失效,key不存在了

Setex

设置 key 对应的值为 string 类型的 value,并指定此键值对应的有效期。

Mset

一次设置多个 key 的值,成功返回 ok 表示所有的值都设置了,失败返回 0 表示没有任何值被设置。

Getset

设置 key 的值,并返回 key 的旧值。

Mget

一次获取多个 key 的值,如果对应 key 不存在,则对应返回 nil。

Incr

对 key 的值做加加操作,并返回新的值。注意 incr 一个不是 int 的 value 会返回错误,incr 一个不存在的 key,则设置 key 为 1

incrby

同 incr 类似,加指定值 ,key 不存在时候会设置 key,并认为原来的 value 是 0

Decr

对 key 的值做的是减减操作,decr 一个不存在 key,则设置 key 为-1

Decrby

同 decr,减指定值。

Append

给指定 key 的字符串值追加 value,返回新字符串值的长度。

Strlen

取指定 key 的 value 值的长度。

persist xxx(取消过期时间)

选择数据库(0-15库)

Select 0 //选择数据库

move age 1//把age 移动到1库

Randomkey随机返回一个key

Rename重命名

Type 返回数据类型

6、使用过Redis分布式锁么,它是怎么实现的?

先拿setnx来争抢锁,抢到之后,再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错,然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了,那会怎么样?

这时候你要给予惊讶的反馈:唉,是喔,这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋,故作思考片刻,好像接下来的结果是你主动思考出来的,然后回答:我记得set指令有非常复杂的参数,这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的!对方这时会显露笑容,心里开始默念:嗯,这小子还不错。

7、如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了,那会怎么样?

set指令有非常复杂的参数,这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的!

8、使用过Redis做异步队列么,你是怎么用的?有什么缺点?

一般使用list结构作为队列,rpush生产消息,lpop消费消息。当lpop没有消息的时候,要适当sleep一会再重试。

缺点:

在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

如果对方追问可不可以不用sleep呢?list还有个指令叫blpop,在没有消息的时候,它会阻塞住直到消息到来。

如果对方追问能不能生产一次消费多次呢?使用pub/sub主题订阅者模式,可以实现1:N的消息队列。

如果对方追问pub/sub有什么缺点?在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

如果对方追问redis如何实现延时队列?我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话,怎么问的这么详细。但是你很克制,然后神态自若的回答道:使用sortedset,拿时间戳作为score,消息内容作为key调用zadd来生产消息,消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

到这里,面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指,在椅子背后。

9、能不能生产一次消费多次呢?

使用pub/sub主题订阅者模式,可以实现1:N的消息队列。

10什么是缓存穿透?如何避免?什么是缓存雪崩?何如避免?

缓存穿透

一般的缓存系统,都是按照key去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB)。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免?

1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。

2:对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中,查询时通过该bitmap过滤。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免?

1:在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。

2:做二级缓存,A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期

3:不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

11、Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的,如何将它们全部找出来?

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。

对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?

这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

12、如果有大量的key需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?

如果大量的key过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值,使得过期时间分散一些。

13、 Pipeline有什么好处,为什么要用pipeline?

可以将多次IO往返的时间缩减为一次,前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

14、Redis的同步机制了解么?

从从同步。第一次同步时,主节点做一次bgsave,并同时将后续修改操作记录到内存buffer,待完成后将rdb文件全量同步到复制节点,复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后,再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

15、Redis是单进程单线程的?

Redis是单进程单线程的,Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销。

16、Redis为什么是单线程的?

多线程处理会涉及到锁,而且多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU。因为CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。单线程无法发挥多核CPU性能,不过可以通过在单机开多个Redis实例来解决。

其它开源软件采用的模型

Nginx:多进程单线程模型

Memcached:单进程多线程模型

17、使用Redis的优势?

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)

  1. 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

  2. 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

Redis单点吞吐量

单点TPS达到8万/秒,QPS达到10万/秒,补充下TPS和QPS的概念

1.QPS: 应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量

每秒钟处理完请求的次数,注意这里是处理完,具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS。

2.TPS: 每秒钟最大能处理的请求数

每秒钟处理完的事务次数,一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式处理中,可能会对应多个请求,对于衡量单个接口服务的处理能力,用QPS比较合理。

18、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

4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

19、Redis有哪几种数据淘汰策略?

在Redis中,允许用户设置最大使用内存大小server.maxmemory,当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。

1.volatile-lru:从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰

2.volatile-ttr:从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰

3.volatile-random:从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰

4.allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

5.allkeys-random:从数据集中任意挑选数据淘汰

6.noenviction:禁止淘汰数据

redis淘汰数据时还会同步到aof

20、Redis集群会有写操作丢失吗?为什么?

Redis并不能保证数据的强一致性,这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

21、Redis集群之间是如何复制的?

异步复制

22、Redis如何做内存优化?

尽可能使用散列表(hashes),散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小,所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象,不要为这个用户的名称,姓氏,邮箱,密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.

23、Redis回收进程如何工作的?

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。

24、Redis回收使用的是什么算法?

LRU算法

25、Redis有哪些适合的场景?

1)Session共享(单点登录)

2)页面缓存

3)队列

4)排行榜/计数器

5)发布/订阅

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