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Redis常见面试题（一）

发表于 更新于 分类于 本文字数： 6.3k 阅读时长 ≈ 6 分钟

Redis-常见面试题（一）

1、什么是Redis？（Remote Dictionary Server）

Redis是一个使用C语言编写的，开源的高性能非关系型（NoSQL）的key-value数据库。

Redis可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能是字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

与传统数据库不同的是：

（1）Redis的数据是存储在内存中的，所以读写速度非常快。因此Redis被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知最快的key-value数据库。

（2）另外，Redis也经常用来做分布式锁。

（3）除此之外，Redis支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

2、Redis有哪些优缺点？

优点

  • 读写性能优异，Redis读的速度是110000次/s，写的速度是81000/s。
  • 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
  • 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
  • 数据结构丰富，除了支持string类型的value，还支持hash、set、zset、list等数据结构。
  • 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

  • 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。

  • Redis不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或手动切换前端的ip才能恢复。

  • 主机宕机，宕机前有部分数据未能同步到从机，切换ip后还会引入数据不一致问题，降低了系统的可用性。

  • Redi较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时，在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成很大的浪费。

3、为什么要用Redis/为什么要用缓存？

主要从”高性能”和”高并发”两点来看待这个问题。

高性能

加入用户第一次访问数据库的某些数据，这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在缓存中，这样下一次访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取。操作缓存就是直接操作内存，所以速度很快。如果数据库中对应的数据改变后，同步改变缓存中相应的数据即可。

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高并发

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不经过数据库。

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4、为什么要用Redis而不用map/guava做缓存？

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以JAVA为例，使用自带的map或者guava实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着JVM的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用Redis或者memcached之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例公用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点就是需要保持redis或memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

5、Redis为什么这么快？

  1. 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。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. 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的。

  3. 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程和多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁的操作，没有因为出现死锁而导致的性能消耗。

  4. 使用多路复用I/O模型，非阻塞IO。

  5. 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。

6、Redis常见的数据类型

Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash。

数据类型 可存储的值 操作 应用场景
String 字符串、整数或者浮点数 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作 做简单的键值对缓存
List 列表 从两端压入或者弹出元素，对单个或者多个元素进行修剪，只保留一个范围内的元素 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的数据
Set 无序集合 添加、获取、移除单个元素，检查一个元素是否存在于集合中，计算交集、并集、差集，从集合里面随机获取元素 交集，并集，差集的操作，比如交集，可以把两个人的粉丝列表整一个交集
Hash 包含键值对的无序散列表 添加、获取、移除单个键值对，获取所有键值对，检查某个键是否存在 结构化的数据，比如一个对象
Zset 有序集合 添加、获取、删除元素，根据分值范围或者成员来获取元素，计算一个键的排名 去重但可以排序，如获取排名前几名的用户

7、Redis的应用场景

  1. 缓存

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    String类型
    • 例如：热点数据缓存（报表、明星出轨）、对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。

  2. 数据共享分布式

    1
    String类型，因为Redis是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享

    • 例如：分布式session

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      3
      4
      <dependency> 
      	<groupId>org.springframework.session</groupId> 
      	<artifactId>spring-session-data-redis</artifactId> 
      </dependency>

  3. 分布式锁

    1
    String类型setnx方法，只有不存在时才能添加成功，返回true
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    public static boolean getLock(String key) {
        Long flag = jedis.setnx(key, "1");
        if (flag == 1) {
            jedis.expire(key, 10);
        }
        return flag == 1;
    }

    public static void releaseLock(String key) {
        jedis.del(key);
    }

  4. 全局ID

    1
    incrby userid 1000  #int类型，incrby，利用原子性

  5. 计数器

    1
    int类型，incr方法

    例如：文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟，先写入Redis再定时同步到数据库

  6. 限流

    1
    int类型。incr方法

    以访问者的ip和其他信息作为key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回false

  7. 位统计

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    2
    String类型的bitcount
    字符是以8位二进制存储的
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    5
    6
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    8
    9
    set k1 a
    setbit k1 6 1
    setbit k1 7 0
    get k1 
    /* 6 7 代表的a的二进制位的修改
    a 对应的ASCII码是97，转换为二进制数据是01100001
    b 对应的ASCII码是98，转换为二进制数据是01100010

    因为bit非常节省空间（1 MB=8388608 bit），可以用来做大数据量的统计。

    • 例如：在线用户统计、留存用户统计

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      2
      3
      setbit onlineusers 01 
      setbit onlineusers 11 
      setbit onlineusers 20

  8. 购物车

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    String或hash。所有String可以做的hash都可以做

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    key：用户id；

    filed：商品id；

    value：商品数量；

    +1：hincr；

    -1：hdecr；

    全选：hgetall；

    商品数：hlen。

  9. 用户消息时间线

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    list，双向链表，直接作为timeline。插入有序。

  10. 消息队列

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    List提供了两个阻塞的弹出操作：blpop/brpop 可以设置超时时间

    blpop：blpop key1 timeout 移除并获取列表的第一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

    brpop：brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

    上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。学习成本越低

    队列：先进先除：rpush blpop，左头右尾，右边进入队列，左边出队列

    栈：先进后出：rpush brpop

  11. 抽奖

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    spop myset	#自带一个随机获得值

  12. 点赞、签到、打卡

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    • 假如上面微博id是t1001，用户id是u3001
    • 用like：t1001来维护t1001这条微博的所有点赞用户
    • 点赞了这条微博：sadd like：t1001 u3001
    • 取消点赞：srem like :t1001 u3001
    • 是否点赞：sismember like：t1001 u3001
    • 点赞的所有用户：smembers like：t1001
    • 点赞数：scard like：t1001

  13. 商品标签

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    用tags：i5001来维护商品的所有标签。

    • sadd tags：i5001 画面清晰细腻
    • sadd tags：i5001 真彩清晰显示屏
    • sadd tags：i5001 流程至极

  14. 商品筛选

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    2
    3
    4
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    6
    // 获取差集
    sdiff set1 set2
    // 获取交集（intersection ）
    sinter set1 set2
    // 获取并集
    sunion set1 set2

    假如：iphone 11上市

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    sadd brand:apple iPhone11

    sadd brand:ios iPhone11

    sad screensize:6.0-6.24 iPhone11

    sad screentype:lcd iPhone 11

    #筛选商品，苹果的、ios的、屏幕在6.0-6.24之间的，屏幕材质是LCD屏幕
    sinter brand:apple brand:ios screensize:6.0-6.24 screentype:lcd

  15. 用户关注、推荐模型

    1
    follow 关注 fans 粉丝
    • 相互关注：
      • sadd 1：follow 2
      • sadd 2：fans 1
      • sadd 1：fans 2
      • sadd 2：follow 1
    • 我关注的人也关注了他：
      • sinter：follow 2：fans
    • 可能认识的人：
      • 用户1可能认识的人（差集）：sdiff 2：follow 1：follow
      • 用户2可能认识的人（差集）：sdiff 1：follow 2：follow

  16. 排行榜

    1
    2
    zincrby hotNews	：20190926 1 n6001	#id为6001的新闻点击数加1
    zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores	#获取今天点击最多的15条

8、Redis持久化（RDB和AOF）

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。

各自的优缺点：

RDB：Redis DataBase

RDB是redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存在硬盘中，对应产生的数据文件dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

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优点：

  • 只有一个文件dump.rdb，方便持久化。
  • 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
  • 性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了reds的高性能。
  • 相对于数据集大时，比AOF的启动效率更高。

缺点：

  • 数据安全性低。RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候。
  • AOF（appendonly file）持久化方式：是指所有的命令行记录以redis命令请求协议的格式完全持久化存储为aof文件。

AOF：持久化

AOF持久化，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志中，当重启Redis会重新将持久化日志中的文件恢复数据。当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

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优点：

  • 数据安全，aof持久化可以配置appendsync属性，有always，每次进行命令操作就记录到aof文件中一次。
  • 通过append模式写文件，即使中途服务器宕机，也可以通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题。
  • AOF机制的rewrite模式。AOF文件没被rewrite之前，可以删除其中的某些命令。

缺点：

  • AOF文件比RDB文件大，恢复速度慢。
  • 数据集大的时候，比rdb启动效率低。

区别：

  • AOF文件比RDB文件更新频率高，优先使用AOF还原数据。
  • AOF比RDB更安全也更大。
  • RDB性能比AOF好。
  • 如果两个都配了优先加载AOF。

如何选择合适的持久化方式？

  • 一般来说，如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性，应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当redis重启的时候，会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下，AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
  • 如果你非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟以内数据的丢失，那么你可以使用RDB持久化。
  • 有很多用户只使用AOF持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生成RDB快照（snopshot）非常便于进行数据库备份，并且RDB恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避免AOF程序的bug。
  • 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不适用任何持久化方式。

Redis持久化数据和缓存怎么扩容？

  • 如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。
  • 如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化，否则的话（即redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有redis集群可以做到这样。

9、Redis过期键的删除策略

过期策略通常有一下三种：

  • 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即删除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的相应时间和吞吐量。
  • 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已经过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存很不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

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  • 定期过期：activeExpireCycle函数实现。每隔一段时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已经过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

    （expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是改键的毫秒精度的UNIX时间戳的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。）

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期策略。

Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

EXPIRE和PERSIST命令。

我们知道通过expire来设置key 的过期时间，那么对过期的数据怎么处理呢?

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义缓存淘汰，常见的策略有两种：

  • 定时去清理过期的缓存；
  • 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

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