Redis核心面试题

x33g5p2x  于2021-08-23 转载在 Java  
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Redis 核心面试题

1、Redis 简介

  • 是一个用 C 语言开发的,高性能的键值对数据库。
  • 数据存在于内存,读写速度快。
  • 可用来做缓存、分布式锁、消息队列。
  • 提供多种数据类型来支持不同的业务场景。
  • 支持事务、持久化、Lua 脚本、多种集群方案。

2、Redis 与 Memcached 对比

共同点:

  • 都是基于内存的数据库,常用来做缓存。
  • 都有过期策略。
  • 性能都非常高。

区别:

  • Redis 支持多种数据类型;而 Memcached 只支持 string。
  • Redis 支持数据持久化;而 Memcached 不支持。
  • Redis 有灾难恢复机制(通过加载持久化数据实现);而 Memcached 没有。
  • Redis 内存不足时,可以将不用的数据放到磁盘上;而 Memcached 会直接报异常。
  • Redis 原生支持集群模式;而 Memcached 没有原生的集群模式,需要客户端实现。
  • Redis 使用单线程、IO 多路复用的网络模型(Redis 6.0 引入了多线程 IO);而 Memcached 使用多线程、非阻塞 IO 复用的网络模式。
  • Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能;而 Memcached 不支持。
  • Redis 过期数据的删除策略使用了惰性删除和定期删除;而 Memcached 只用了惰性删除。

3、为什么要用 Redis

  • 高性能:Redis 的数据存在于内存,读写速度快。
  • 高并发:单机情况下,MySQL 这类数据库 QPS 在 1w 左右(4 核 8G),而 Redis 可达到 10w+,甚至 30w+。

4、Redis 数据类型

  • string:简单动态字符串(SDS)。
    • 常用命令:set、get、strlen、decr、incr、setex 等。
    • 应用场景:需要计数的场景,比如用户访问量、文章转发量等。
  • list:双向链表。
    • 常用命令:lpush、rpop、rpush、lpop、lrange、llen 等。
    • 应用场景:发布订阅(即消息队列)。
  • hash:类似 Java 的 HashMap,底层为数组 + 链表。
    • 常用命令:hset、hget、hexists、hkeys、hvals 等
    • 应用场景:存储对象数据。
  • set:类似 Java 的 HashSet,无序、去重,可实现交集、并集、差集的操作。
    • 常用命令:sadd、spop、smembers、sismember、scard、sunion 等。
    • 应用场景:需要存放的数据不能重复、需要获取多个数据源的交集、并集、差集。
  • sorted set(zset):和 set 相比,增加了一个权重参数 score,能够按 score 进行排序。类似 Java 的 TreeSet,有序、去重。
    • 常用命令:zadd、zcard、zscore、zrange、zrevrange 等。
    • 应用场景:需要根据某个权重进行排序的场景,比如直播系统中的礼物排行榜、消息弹幕等。

5、Redis 单线程模型

  • Redis 基于 Reactor 模式来开发自己的网络事件处理器,这个处理器被称为文件事件处理器。
  • 由于文件事件处理器是单线程的,所以我们一般都说 Redis 是单线程模型。
  • Redis 通过 IO 多路复用来监听多个客户端连接(或者说监听多个 socket)。
  • 文件事件处理器主要包含四个部分:
    • 多个 socket:客户端连接。
    • IO 多路复用程序:支持多个客户端连接的关键。
    • 文件事件分派器:将 socket 关联到相应的事件处理器。
    • 事件处理器:连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器。

6、Redis 单线程为什么那么快

  • 数据存在于内存,读写速度快。
  • 单线程操作,避免了死锁、上下文切换带来的性能开销。
  • 采用非阻塞 IO 多路复用机制。

7、Redis 6.0 之前为什么使用单线程

  • 单线程编程容易,并且更容易维护。
  • Redis 的性能瓶颈不在 CPU,主要在内存和网络。
  • 多线程存在死锁、线程上下文切换等问题,甚至会影响性能。

8、Redis 6.0 之后为何引入了多线程

  • 为了提高网络 IO 读写性能。
  • Redis 只在网络数据读写这类耗时操作上使用了多线程,执行命令仍然是单线程顺序执行,因此不需要担心线程安全问题。

9、Redis 如何判断数据是否过期

  • 通过过期字典(hash 表)保存数据过期时间。
  • 过期字典的键指向 Redis 中的某个键,过期字典的值保存了数据的过期时间(毫秒精度的时间戳)。

10、Redis 过期数据的删除策略

  • 定时删除:设置过期时间时,同时创建一个定时器,定时器会在过期时间到来时自动删除过期数据。节约内存,但 CPU 压力大。
  • 定期删除:每隔一段时间抽取一批数据进行过期检查。内存、CPU 压力都不是很大。
  • 惰性删除:在取出数据时进行过期检查。节约 CPU 性能、但内存压力大。

Redis 采用定期删除 + 惰性删除。但仍会漏掉某些过期数据,可能导致大量过期数据堆积在内存,从而导致内存溢出,Redis 通过内存淘汰机制来解决这个问题。

11、Redis 内存淘汰机制

  • volatile-lru(least recently used):从已设置过期时间的数据中,淘汰最近最少使用的数据。
  • volatile-ttl:从已设置过期时间的数据中,淘汰将要过期的数据。
  • volatile-random:从已设置过期时间的数据中,随机淘汰数据。
  • allkeys-lru(least recently used):从所有数据中,淘汰最近最少使用的数据。
  • allkeys-random:从所有数据中,随机淘汰数据。
  • noeviction:禁止淘汰数据,内存不足时直接报错。

4.0 版本后增加两种:

  • volatile-lfu(least frequently used):从已设置过期时间的数据中,淘汰最不经常使用的数据。
  • allkeys-lfu(least frequently used):从所有数据中,淘汰最不经常使用的数据。

12、Redis 持久化机制

  • RDB 持久化:默认方式,将某个时刻内存中的数据以快照的形式保存在磁盘上。文件小、恢复速度快,对性能影响小,但是实时性差。
  • AOF 持久化:以日志的方式将每一条写命令保存到磁盘的文件上。文件大、恢复速度慢,对性能影响大,但是实时性高。目前 Redis 持久化的主流方式。
    • 一般设置为每秒同步一次 AOF 文件:appendfsync 选项设置为 everysec。
    • AOF 重写(bgrewriteaof 命令):将内存中的数据以命令的方式保存到新的 AOF 文件中,然后用新的 AOF 文件替换旧的 AOF 文件。

13、Redis 事务

  • 相关命令:
    • MULTI:开启事务。
    • EXEC:执行事务中的所有命令。
    • DISCARD:取消事务,放弃执行事务中的所有命令。
    • WATCH:监听一个或多个 key,如果事务在执行前,监听的 key 被其他命令修改,则中断事务,不会执行事务中的任何命令。
    • UNWATCH:取消 WATCH 对所有 key 的监听。
  • 使用 MULTI 命令后可输入多个命令,Redis 不会立即执行这些命令,而是会放到队列中,等调用 EXEC 命令后再原子化执行这些命令。
  • Redis 不支持回滚,因此不满足原子性。
  • 当 Redis 运行在 AOF 持久化模式下,并且 appendfsync 选项设为 always 时,具有持久性。

14、Redis 集群(多机)

  • 主从模式:主库(master)负责读写,从库(slave)负责读。不具备高可用。
    • master 挂了,不影响 slave,只是不再提供写服务。
    • master 挂了,不会在 slave 中选一个 master。
  • 哨兵(Sentinel)模式:通过 sentinel 进程监视 master、slave 的运行状态。
    • 哨兵模式是建立在主从模式的基础上。
    • 为了避免 sentinel 挂掉,一般会做 sentinel 集群。并且不和 master、slave 部署在同一台机器。
    • sentinel 会每秒向 master、slave 以及其他 sentinel 实例发送一个 PING 命令,以监视其运行状态。
    • master 挂了,sentinel 会在 slave 中选一个 master,并修改所有实例的配置。
    • master 重启后,将作为 slave 运行。
  • 集群(Cluster)模式:Redis 提供的分布式数据库方案。该模式是为了解决单机 Redis 容量上限的问题,它通过分片来进行数据共享。
    • 由多个节点组成,每个节点包含一主一从(或一主多从),从库仅作为备用。
    • 客户端可以连接任一节点的主库进行读写。
    • 集群的整个数据库被分为 16384 个槽(slot),当存储一个 key-value 时,会被分配在某个槽上。

15、缓存穿透

  • 大量请求不存在缓存中的 key,导致请求落在数据库上。
  • 解决办法:
    • 拦截非法 key:拦截所有一定不存在数据的 key。一般采用布隆过滤器。
    • 缓存空值:即使查询结果为空,也将这个空结果缓存,但设置一个较短的过期时间。

16、缓存雪崩

  • 大量缓存在同一时间失效,或者一些被大量访问的缓存(热点缓存)在某一时刻失效,导致大量请求落在数据库上。
  • 解决办法:
    • 设置不同的过期时间。
    • 限流,避免同时处理大量请求。
    • 设置热点缓存永不失效。

出处: https://www.cnblogs.com/jingqueyimu/p/14732762.html

redis教程

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