Redis面试题

Posted 2021-06-28 兴趣使然的草帽路飞

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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Redis面试题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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1、Redis 怎么保证高可用、有哪些集群模式?

Redis 保证高可用可以通过：主从复制、哨兵模式、集群模式。

① 主从复制

将主库 Redis 的数据实时同步给从库 Redis。

② 哨兵

哨兵模式是由一个或多个哨兵（Sentinel）实例组成的 Sentinel 系统可以监视任意多个主服务器，以及这些主服务器属下的所有从服务器。
Sentinel 可以在被监视的主服务器进入下线状态时，自动将下线主服务器的某个从服务器升级为新的主服务器，然后由新的主服务器代替已下线的主服务器继续处理命令请求。

1）哨兵故障检测

检查主观下线状态：

在默认情况下，Sentinel 会以每秒一次的频率向所有与它创建了命令连接的实例（包括主服务器、从服务器、其他 Sentinel 在内）发送 PING 命令，并通过实例返回的 PING 命令回复来判断实例是否在线。

如果一个实例在 down-after-miliseconds 毫秒内，连续向 Sentinel 返回无效回复，那么 Sentinel 会修改这个实例所对应的实例结构，在结构的 flags 属性中设置 SRI_S_DOWN 标识，以此来表示这个实例已经进入主观下线状态。

检查客观下线状态：

当 Sentinel 将一个主服务器判断为主观下线之后，为了确定这个主服务器是否真的下线了，它会向同样监视这一服务器的其他 Sentinel 进行询问，看它们是否也认为主服务器已经进入了下线状态（可以是主观下线或者客观下线）。

当 Sentinel 从其他 Sentinel 那里接收到足够数量（quorum，可配置）的已下线判断之后，Sentinel 就会将服务器置为客观下线，在 flags 上打上 SRI_O_DOWN 标识，并对主服务器执行故障转移操作。

2）哨兵故障转移流程：

当哨兵监测到某个主节点客观下线之后，就会开始故障转移流程。核心流程如下：

发起一次选举，选举出领头 Sentinel
领头 Sentinel 在已下线主服务器的所有从服务器里面，挑选出一个从服务器，并将其升级为新的主服务器。
领头 Sentinel 将剩余的所有从服务器改为复制新的主服务器。
领头 Sentinel 更新相关配置信息，当这个旧的主服务器重新上线时，将其设置为新的主服务器的从服务器。

③ 集群模式

哨兵模式最大的缺点就是所有的数据都放在一台服务器上，无法较好的进行水平扩展。

为了解决哨兵模式存在的问题，集群模式应运而生。在高可用上，集群基本是直接复用的哨兵模式的逻辑，并且针对水平扩展进行了优化。

2、Redis 事务的实现

一个事务从开始到结束通常会经历以下3个阶段：

1）事务开始：multi 命令将执行该命令的客户端从非事务状态切换至事务状态，底层通过 flags 属性标识。

2）命令入队：当客户端处于事务状态时，服务器会根据客户端发来的命令执行不同的操作：

exec、discard、watch、multi 命令会被立即执行
其他命令不会立即执行，而是将命令放入到一个事务队列，然后向客户端返回 QUEUED 回复。

3）事务执行：当一个处于事务状态的客户端向服务器发送 exec 命令时，服务器会遍历事务队列，执行队列中的所有命令，最后将结果全部返回给客户端。

不过 redis 的事务并不推荐在实际中使用，如果要使用事务，推荐使用 Lua 脚本，redis 会保证一个 Lua 脚本里的所有命令的原子性。

3、Redis 如何实现分布式锁？

① 加锁

加锁通常使用 set 命令来实现，伪代码如下：

set key value PX milliseconds NX

几个参数的意义如下：

key、value：键值对
PX milliseconds：设置键的过期时间为 milliseconds 毫秒。
NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。SET key value NX 效果等同于 SETNX key value。
PX、expireTime 参数则是用于解决没有解锁导致的死锁问题。因为如果没有过期时间，万一程序员写的代码有 bug 导致没有解锁操作，则就出现了死锁，因此该参数起到了一个“兜底”的作用。
NX 参数用于保证在多个线程并发 set 下，只会有1个线程成功，起到了锁的“唯一”性。

② 解锁

解锁需要两步操作：

查询当前“锁”是否还是我们持有，因为存在过期时间，所以可能等你想解锁的时候，“锁”已经到期，然后被其他线程获取了，所以我们在解锁前需要先判断自己是否还持有“锁”
如果“锁”还是我们持有，则执行解锁操作，也就是删除该键值对，并返回成功；否则，直接返回失败。

由于当前 Redis 还没有原子命令直接支持这两步操作，所以当前通常是使用 Lua 脚本来执行解锁操作，Redis 会保证脚本里的内容执行是一个原子操作。

脚本代码如下，逻辑比较简单：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

两个参数的意义如下：

KEYS[1]：我们要解锁的 key
ARGV[1]：我们加锁时的 value，用于判断当“锁”是否还是我们持有，如果被其他线程持有了，value 就会发生变化。

4、Redis 分布式锁过期了，还没处理完怎么办？

为了防止死锁，我们会给分布式锁加一个过期时间，但是万一这个时间到了，我们业务逻辑还没处理完，怎么办？

首先，我们在设置过期时间时要结合业务场景去考虑，尽量设置一个比较合理的值，就是理论上正常处理的话，在这个过期时间内是一定能处理完毕的。

之后，我们再来考虑对这个问题进行兜底设计。

关于这个问题，目前常见的解决方法有两种：

守护线程“续命”：额外起一个线程，定期检查线程是否还持有锁，如果有则延长过期时间。Redisson 里面就实现了这个方案，使用“看门狗”定期检查（每1/3的锁时间检查1次），如果线程还持有锁，则刷新过期时间。
超时回滚：当我们解锁时发现锁已经被其他线程获取了，说明此时我们执行的操作已经是“不安全”的了，此时需要进行回滚，并返回失败。

5、缓存穿透

访问一个缓存和数据库都不存在的 key（eg：key = -1），此时请求会直接打到数据库上，并且数据库查不到数据，也没办法写入缓存，所以下一次请求同样会打到数据库上。
此时，缓存起不到作用，请求每次都会走到数据库，流量大时数据库可能会被打挂。此时缓存就好像被“穿透”了一样，起不到任何作用

解决方案：

接口校验，后端接口增加数据合理性校验，例如商品查询中，商品的ID是正整数，则可以直接对非正整数直接过滤。
缓存空值，当访问缓存和DB都没有查询到值时，可以将空值写进缓存，为其设置短点的过期时间，防止同一个 key 被一直攻击。
布隆过滤器，使用布隆过滤器存储所有可能访问的 key，不存在的 key 直接被过滤，存在的 key 则再进一步查询缓存和数据库。

6、缓存击穿

某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

解决方案：

设置热点数据不过期，或者定时任务定时更新缓存。
设置互斥锁，在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。（可以使用 Redis 分布式锁）

使用 redis 分布式锁的伪代码，仅供参考：

public Object getData(String key) throws InterruptedException {
    Object value = redis.get(key);
    // 缓存值过期
    if (value == null) {
        // lockRedis：专门用于加锁的redis；
        // "empty"：加锁的值随便设置都可以
        if (lockRedis.set(key, "empty", "PX", lockExpire, "NX")) {
            try {
                // 查询数据库，并写到缓存，让其他线程可以直接走缓存
                value = getDataFromDb(key);
                redis.set(key, value, "PX", expire);
            } catch (Exception e) {
                // 异常处理
            } finally {
                // 释放锁
                lockRedis.delete(key);
            }
        } else {
            // sleep50ms后，进行重试
            Thread.sleep(50);
            return getData(key);
        }
    }
    return value;
}

7、缓存雪崩

大量的热点 key 设置了相同的过期时间，导在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。

解决方案：

**加互斥锁。**该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。
热点数据不过期，该方式和缓存击穿一样。
过期时间打散，既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。