Redis10道不得不会的Redis面试题

Posted 2022-06-17 JavaPub

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Redis10道不得不会的Redis面试题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

以下是 Redis 面试题，相信大家都会有种及眼熟又陌生的感觉、看过可能在短暂的面试后又马上忘记了。JavaPub在这里整理这些容易忘记的重点知识及解答，建议收藏，经常温习查阅。

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Spring

1. Redis是什么？

Redis 是一个基于内存的 key-value 存储系统，数据结构包括字符串、list、set、zset（sorted set --有序集合）和hash，bitmap，GeoHash(坐标)，HyperLogLog，Streams（5.x版本以后）

2. 你在哪些场景使用redis

作为队列使用，（因为是基于内存、一般不会作为消费队列、作为循环队列必要适用）；
模拟类似于token这种需要设置过期时间的场景，登录失效；
分布式缓存，避免大量请求底层关系型数据库，大大降低数据库压力；
分布式锁；
基于 bitmap 实现布隆过滤器；
排行榜-基于zset（有序集合数据类型）；
计数器-对于浏览量、播放量等并发较高，使用 redis incr 实现计数器功能；
分布式会话；
消息系统；

3. 为什么Redis是单线程的?

这个问题给一个官方答案

因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。

4. Redis持久化有几种方式？

redis 提供了两种持久化的方式，分别是快照方式（RDB Redis DataBase）和文件追加（AOF Append Only File）。

显而易见，快照方式重启恢复快、但是数据更容易丢失，文件追加数据更完整、重启恢复慢。

混合持久化方式，Redis 4.0之后新增的方式，混合持久化是结合RDB和AOF的优点，在写入的时候先把当前的数据以RDB的形式写入到文件的开头，再将后续的操作以AOF的格式存入文件当中，这样既能保证重启时的速度，又能降低数据丢失的风险。

在恢复时，先恢复快照方式保存的文件，然后再恢复追加文件中的增量数据。

5. 什么是缓存穿透？怎么解决？

缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍，然后返回空。

如果有恶意请求者不断请求系统中不存在的数据，会导致短时间大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大，甚至击垮数据库系统。

这就叫做缓存穿透。

怎么解决？

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之后清理缓存。
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。(也就是布隆过滤器的原理：大白话讲解布隆过滤器)

6. 什么是缓存雪崩?

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求直接落到数据库上，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

怎么解决？

常用的解决方案有：

均匀过期
加互斥锁
缓存永不过期
双层缓存策略

均匀过期：设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。通常可以为有效期增加随机值或者统一规划有效期。

加互斥锁：跟缓存击穿解决思路一致，同一时间只让一个线程构建缓存，其他线程阻塞排队。

缓存永不过期：跟缓存击穿解决思路一致，缓存在物理上永远不过期，用一个异步的线程更新缓存。

双层缓存策略：使用主备两层缓存：

主缓存：有效期按照经验值设置，设置为主读取的缓存，主缓存失效后从数据库加载最新值。

备份缓存：有效期长，获取锁失败时读取的缓存，主缓存更新时需要同步更新备份缓存。

7. Redis使用上如何做内存优化？

缩短键值的长度

缩短值的长度才是关键，如果值是一个大的业务对象，可以将对象序列化成二进制数组；
首先应该在业务上进行精简，去掉不必要的属性，避免存储一些没用的数据；
其次是序列化的工具选择上，应该选择更高效的序列化工具来降低字节数组大小；
以JAVA为例，内置的序列化方式无论从速度还是压缩比都不尽如人意，这时可以选择更高效的序列化工具，如: protostuff，kryo等

共享对象池

对象共享池指Redis内部维护[0-9999]的整数对象池。创建大量的整数类型redisObject存在内存开销，每个redisObject内部结构至少占16字节，甚至超过了整数自身空间消耗。所以Redis内存维护一个[0-9999]的整数对象池，用于节约内存。除了整数值对象，其他类型如list,hash,set,zset内部元素也可以使用整数对象池。因此开发中在满足需求的前提下，尽量使用整数对象以节省内存。

字符串优化

因为redis的惰性删除机制，字符串缩减后的空间不释放，作为预分配空间保留。尽量做新增不做更新。

编码优化

所谓编码就是具体使用哪种底层数据结构来实现。编码不同将直接影响数据的内存占用和读写效率。

这个需要掌握redis底层的数据结构。下图作为参考：

控制key的数量

8. 你们redis使用哪种部署方式？

redis部署分为单节点、主从部署（master-slave）、哨兵部署（Sentinel）、集群部署（cluster）。

单节点：也就是单机部署；

主从部署：分为一主一从或一主多从，主从之间同步分为全量或增量。量同步：master 节点通过 BGSAVE 生成对应的RDB文件，然后发送给slave节点，slave节点接收到写入命令后将master发送过来的文件加载并写入；增量同步：即在 master-slave 关系建立开始，master每执行一次数据变更的命令就会同步至slave节点。一般会将写请求转发到master，读请求转发到slave。提高了redis的性能。

哨兵部署：分别有哨兵集群与Redis的主从集群，哨兵作为操作系统中的一个监控进程，对应监控每一个Redis实例，如果master服务异常（ping pong其中节点没有回复且超过了一定时间），就会多个哨兵之间进行确认，如果超过一半确认服务异常，则对master服务进行下线处理，并且选举出当前一个slave节点来转换成master节点；如果slave节点服务异常，也是经过多个哨兵确认后，进行下线处理。提高了redis集群高可用的特性，及横向扩展能力的增强。

集群部署：属于“去中心化”的一种方式，多个 master 节点保存整个集群中的全部数据，而数据根据 key 进行 crc-16 校验算法进行散列，将 key 散列成对应 16383 个 slot，而 Redis cluster 集群中每个 master 节点负责不同的slot范围。每个 master 节点下还可以配置多个 slave 节点，同时也可以在集群中再使用 sentinel 哨兵提升整个集群的高可用性。