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Redis常问面试题整理

介绍

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API的非关系型数据库。
传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql(Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称) 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理

1.Redis支持哪几种数据类型?

1.string:最基本的数据类型,二进制安全的字符串,最大512M。
2.list:按照添加顺序保持顺序的字符串列表。
3.set:无序的字符串集合,不存在重复的元素。
4.sorted set:已排序的字符串集合。
5.hash:key-value对的一种集合。
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另外还有四种特殊的 数据类型
1.BloomFilter
2.HyperLogLog
3.BitMap
4.Geo

这几种数据类型的具体介绍。立即了解redis其他的数据类型 : https://developer.51cto.com/art/201911/605731.htm

注意 关于数据类型多说两句:

redis里存的都是二进制数据,其实就是字节数组(byte[]),这些字节数据是没有数据类型的,只有把它们按照合理的格式解码后,可以变成一个字符串,整数或对象,此时才具有数据类型。

这一点必须要记住。 所以任何东西只要能转化成字节数组(byte[])的,都可以存到redis里。管你是字符串、数字、对象、图片、声音、视频、还是文件,只要变成byte数组。

  • 关键字(Keys)是用于标识一段数据的一个字符串
  • 值(Values)是一段任意的字节序列,Redis不会关注它们实质上是什么

关于key

  • key不要太长,尽量不要超过1024字节,这不仅消耗内存,而且会降低查找的效率
  • key也不要太短,太短的话,key的可读性会降低
  • 在一个项目中,key最好使用统一的命名模式,例如 user:10000:passwd

2.Redis是单进程单线程的吗?

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。

3.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。

补充额外知识点 :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

4.Memcache与Redis的区别都有哪些?

Memcache (MC)

看看 MC 的特点:
MC 处理请求时使用多线程异步 IO 的方式,可以合理利用 CPU 多核的优势,性能非常优秀;
MC 功能简单,使用内存存储数据;
MC 的内存结构以及钙化问题我就不细说了,大家可以查看官网了解下;
MC 对缓存的数据可以设置失效期,过期后的数据会被清除;
失效的策略采用延迟失效,就是当再次使用数据时检查是否失效;
当容量存满时,会对缓存中的数据进行剔除,剔除时除了会对过期 key 进行清理,还会按 LRU 策略对数据进行剔除。

另外,使用 MC 有一些限制,这些限制在现在的互联网场景下很致命,成为大家选择Redis、MongoDB的重要原因:
key 不能超过 250 个字节;
value 不能超过 1M 字节;
key 的最大失效时间是 30 天;
只支持 K-V 结构,不提供持久化和主从同步功能。

Redis

先简单说一下 Redis 的特点,方便和 MC 比较。

  • 与 MC 不同的是,Redis 采用单线程模式处理请求。
    这样做的原因有 2 个:
    一个是因为采用了非阻塞的异步事件处理机制;
    另一个是缓存数据都是内存操作 IO 时间不会太长,单线程可以避免线程上下文切换产生的代价。
  • Redis 支持持久化,所以 Redis 不仅仅可以用作缓存,也可以用作 NoSQL 数据库。
  • 相比 MC,Redis 还有一个非常大的优势,就是除了 K-V 之外,还支持多种数据格式,例如 list、set、sorted set、hash 等。
  • Redis 提供主从同步机制,以及 Cluster 集群部署能力,能够提供高可用服务。

5.什么是Redis数据持久?方式都有哪些,各自的优缺点是什么?

1.redis持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务器宕机了内存数据丢失。
2.数据持久化的方式有2种: RDB(默认) 和 AOF 。

RDB (redis database)
核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad(从文件加载内存)两个函数
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AOF (append-only file)
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。

存储的内容是 redis通讯协议格式命令的命令文本存储。点击立即了解 —> https://www.cnblogs.com/nele/p/8908298.html

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。
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区别:
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

6.说说 Redis 的淘汰策略?

Redis提供了6中淘汰策略。

  • volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
  • volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
  • volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
  • allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
  • allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
  • no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

使用策略规则:
1、如果数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率低,则使用allkeys-lru
2、如果数据呈现平等分布,也就是所有的数据访问频率都相同,则使用allkeys-random

7. 什么是缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩?

缓存穿透
描述: 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。

解决方案:

接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

缓存击穿

描述:缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力

解决方案:

设置热点数据永远不过期。
加互斥锁,互斥锁参考代码如下:
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说明:

1)缓存中有数据,直接走上述代码13行后就返回结果了

2)缓存中没有数据,第1个进入的线程,获取锁并从数据库去取数据,没释放锁之前,其他并行进入的线程会等待100ms,再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据,重复往缓存中更新数据情况出现。

3)当然这是简化处理,理论上如果能根据key值加锁就更好了,就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据,上面代码明显做不到这点。

缓存雪崩

描述: 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,引起数据库压力过大甚至down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。

解决方案:

缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
设置热点数据永远不过期。

8. Redis 架构模式有哪些?讲讲各自的特点?

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9. redis 集群方案都有哪些?

1.twemproxy,大概概念是,它类似于一个代理方式, 使用时在本需要连接 redis 的地方改为连接 twemproxy, 它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性 hash 算法,将请求转接到具体 redis,将结果再返回 twemproxy。
缺点: twemproxy 自身单端口实例的压力,使用一致性 hash 后,对 redis 节点数量改变时候的计算值的改变,数据无法自动移动到新的节点。

2.codis,目前用的最多的集群方案,基本和 twemproxy 一致的效果,但它支持在 节点数量改变情况下,旧节点数据可恢复到新 hash 节点

3.redis cluster3.0 自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性 hash,而是 hash 槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

10. 在Redis中如何保证只存20W的热点数据?

先计算出20W数据需要占用数据的空间,然后设置数据淘汰策略为 allkey-lru 回收最少使用策略。

11.Redis支持的Java客户端都有哪些?官方推荐使用哪个?

Redisson、Jedis、lettuce等等,官方推荐使用Redisson。

12.Redis和Redisson有什么关系?

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象
(Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

13.Jedis与Redisson对比有什么优缺点?

Jedis是Redis的Java实现的客户端,其API提供了比较全面的Redis命令的支持;

Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构,和Jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。
Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

14.Redis支持事务吗?

支持 , 表现为多条命令,要么都执行,要么都不执行。

redis的事务可以分为两步,定义事务和执行事务。
使用multi命令开启一个事务,然后把要执行的所有命令都依次排上去。
这就定义好了一个事务。此时使用exec命令来执行这个事务,或使用discard命令来放弃这个事务。
你可能希望在你的事务开始前,你关心的key不想被别人操作,那么可以使用watch命令来监视这些key,
如果开始执行前这些key被其它命令操作了则会取消事务的。也可以使用unwatch命令来取消对这些key的监视。

redis事务具有以下特点:
1、如果开始执行事务前出错,则所有命令都不执行
2、一旦开始,则保证所有命令一次性按顺序执行完而不被打断
3、如果执行过程中遇到错误,会继续执行下去,不会停止的
4、对于执行过程中遇到错误,是不会进行回滚的

很显然,这并不是我们通常认为的事务,因为它连原子性都保证不了。保证不了原子性是因为redis不支持回滚,不过它也给出了不支持的理由。

不支持回滚的理由:
1、redis认为,失败都是由命令使用不当造成
2、redis这样做,是为了保持内部实现简单快速
3、redis还认为,回滚并不能解决所有问题
因此 , 使用redis事务的不太多

15. Redis分布式锁如何续期?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71185118

16.Redis分布式锁如何防止死锁
方法1 , 编写2个方法一个加锁,一个解锁

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private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}

可以看到,我们加锁就一行代码:jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time),这个set()方法一共有五个形参:

  • 第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。
  • 第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
  • 第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;
  • 第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。
  • 第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。

总的来说,执行上面的set()方法就只会导致两种结果:

  1. 当前没有锁(key不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时value表示加锁的客户端。
  2. 已有锁存在,不做任何操作。

解锁代码

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private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
/**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
*/
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}

可以看到,我们解锁只需要两行代码就搞定了!第一行代码,我们写了一个简单的Lua脚本代码,没想到这次居然用上了。
第二行代码,我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。
eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行

Redis常用命令及介绍
字符串:
setnx(key,value) 只在键 key 不存在的情况下, 将键 key 的值设置为 value 。key存在,不做任何操作。
setex(key,seconds,value) 将key设置及生存时间seconds秒,原值存在覆盖。
psetex(key,milliseconds,value) 与setex同样,只是单位是毫秒。
getset(key,value) 设置新值并返回旧值,不存在返回nil
setrange(key,offset,value) 从偏移量开始offset开始
mset 同时给多个key复制

哈希表(map):
hset(hash field value) 将哈希表 hash 中域 field 的值设置为 value
hmset key field value [field value …] 同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。
hget hash field 返回哈希表中给定域的值。
hgetall key 返回哈希表 key 中,所有的域和值。

队列(queue):
lpush key value [value …] 将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表头
lpop key 移除并返回列表 key 的头元素,不存在返回nil
lset key index value 将列表 key 下标为 index 的元素的值设置为 value 。
brpop key [key …] timeout 在超时时间内移除列表尾元素,阻塞的。

集合:
sadd key member [member …] 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 当中,已经存在于集合的 member 元素将被忽略
sismember key member 如果 member 元素是集合的成员,返回 1 。 如果 member 元素不是集合的成员,或 key 不存在,返回 0 。
spop key 移除集合key的随机元素
smembers key 返回集合 key 中的所有成员。
sdiff key [key …] 返回给定多个集合之间的差集。

有序集合:
zadd key score member [[score member] [score member] …] 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
zscore key member 返回有序集 key 中,成员 member 的 score 值。
zcount key min max score 值在 min 和 max 之间的成员的数量。
zrange key start stop [withscores] 返回有序集 key 中,指定区间内的成员(从小到大)。
zrank key member 返回有序集 key 中成员 member 的排名。其中有序集成员按 score 值递增(从小到大)顺序排列。
zrem key member [member …] 移除有序集 key 中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。

时效性:
expire(key,seconds) 为给定 key 设置生存时间,当 key 过期时(生存时间为 0 ),它会被自动删除。
expireat( key,timestamp) 设置过期时间戳,expireatcache1355292000# 这个 key 将在 2012.12.12 过期
ttl(key) 返回剩余时间
persist key 移除key有效期,转换成永久的

数据指令:
keys pattern 符合给定模式的 key 列表。阻塞的
scan 异步的 有重复

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