Redis经典面试题及答案有哪些

寻技术 Redis 2023年07月11日 1253

 

1. 什么是Redis?它主要用来什么的?

Redis,英文全称是Remote Dictionary Server(远程字典服务),是一个开源的使用ANSI C语言编写、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。

与MySQL数据库不同的是,Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快,每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存,另外,Redis也经常用来做分布式锁。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.说说Redis的基本数据结构类型

大多数小伙伴都知道,Redis有以下这五种基本类型:

  • String(字符串)

  • Hash(哈希)

  • List(列表)

  • Set(集合)

  • zset(有序集合)

它还有三种特殊的数据结构类型

  • Geospatial

  • Hyperloglog

  • Bitmap

2.1 Redis 的五种基本数据类型

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String(字符串)

  • 简介:String是Redis最基础的数据结构类型,它是二进制安全的,可以存储图片或者序列化的对象,值最大存储为512M

  • 简单使用举例: set key valueget key

  • 应用场景:共享session、分布式锁,计数器、限流。

  • 内部编码有3种,int(8字节长整型)/embstr(小于等于39字节字符串)/raw(大于39个字节字符串)

C语言的字符串是char[]实现的,而Redis使用SDS(simple dynamic string) 封装,sds源码如下:

 

struct sdshdr{
  unsigned int len; // 标记buf的长度
  unsigned int free; //标记buf中未使用的元素个数
  char buf[]; // 存放元素的坑
}

 

SDS 结构图如下:

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Redis为什么选择SDS结构,而C语言原生的char[]不香吗?

举例其中一点,SDS中,O(1)时间复杂度,就可以获取字符串长度;而C 字符串,需要遍历整个字符串,时间复杂度为O(n)

Hash(哈希)

  • 简介:在Redis中,哈希类型是指v(值)本身又是一个键值对(k-v)结构

  • 简单使用举例:hset key field valuehget key field

  • 内部编码:ziplist(压缩列表)hashtable(哈希表)

  • 应用场景:缓存用户信息等。

  • 注意点:如果开发使用hgetall,哈希元素比较多的话,可能导致Redis阻塞,可以使用hscan。而如果只是获取部分field,建议使用hmget。

字符串和哈希类型对比如下图:

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List(列表)

  • 简介:列表(list)类型是用来存储多个有序的字符串,一个列表最多可以存储2^32-1个元素。

  • 简单实用举例:lpush key value [value ...]lrange key start end

  • 内部编码:ziplist(压缩列表)、linkedlist(链表)

  • 应用场景:消息队列,文章列表,

一图看懂list类型的插入与弹出:

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list应用场景参考以下:

  • lpush+lpop=Stack(栈)

  • lpush+rpop=Queue(队列)

  • lpsh+ltrim=Capped Collection(有限集合)

  • lpush+brpop=Message Queue(消息队列)

Set(集合)

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  • 简介:集合(set)类型也是用来保存多个的字符串元素,但是不允许重复元素

  • 简单使用举例:sadd key element [element ...]smembers key

  • 内部编码:intset(整数集合)hashtable(哈希表)

  • 注意点:smembers和lrange、hgetall都属于比较重的命令,如果元素过多存在阻塞Redis的可能性,可以使用sscan来完成。

  • 应用场景:用户标签,生成随机数抽奖、社交需求。

有序集合(zset)

  • 简介:已排序的字符串集合,同时元素不能重复

  • 简单格式举例:zadd key score member [score member ...]zrank key member

  • 底层内部编码:ziplist(压缩列表)skiplist(跳跃表)

  • 应用场景:排行榜,社交需求(如用户点赞)。

2.2 Redis 的三种特殊数据类型

  • Geo:Redis3.2推出的,地理位置定位,用于存储地理位置信息,并对存储的信息进行操作。

  • HyperLogLog:用来做基数统计算法的数据结构,如统计网站的UV。

  • Bitmaps :用一个比特位来映射某个元素的状态,在Redis中,它的底层是基于字符串类型实现的,可以把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组

3. Redis为什么这么快?

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Redis为什么这么快

3.1 基于内存存储实现

我们都知道内存读写是比在磁盘快很多的,Redis基于内存存储实现的数据库,相对于数据存在磁盘的MySQL数据库,省去磁盘I/O的消耗。

3.2 高效的数据结构

我们知道,Mysql索引为了提高效率,选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构,就是可以让你的应用/程序更快。先看下Redis的数据结构&内部编码图:

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SDS简单动态字符串

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  • 字符串长度处理:Redis获取字符串长度,时间复杂度为O(1),而C语言中,需要从头开始遍历,复杂度为O(n);

  • 空间预分配:字符串修改越频繁的话,内存分配越频繁,就会消耗性能,而SDS修改和空间扩充,会额外分配未使用的空间,减少性能损耗。

  • 惰性空间释放:SDS 缩短时,不是回收多余的内存空间,而是free记录下多余的空间,后续有变更,直接使用free中记录的空间,减少分配。

  • 二进制安全:Redis可以存储一些二进制数据,在C语言中字符串遇到'\0'会结束,而 SDS中标志字符串结束的是len属性。

字典

Redis 作为 K-V 型内存数据库,所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表,比如HashMap,通过key就可以直接获取到对应的value。而哈希表的特性,在O(1)时间复杂度就可以获得对应的值。

跳跃表

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  • 跳跃表是Redis特有的数据结构,就是在链表的基础上,增加多级索引提升查找效率。

  • 跳跃表支持平均 O(logN),最坏 O(N)复杂度的节点查找,还可以通过顺序性操作批量处理节点。

3.3 合理的数据编码

Redis 支持多种数据数据类型,每种基本类型,可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构,使用什么样编码,是redis设计者总结优化的结果。

  • String:如果存储数字的话,是用int类型的编码;如果存储非数字,小于等于39字节的字符串,是embstr;大于39个字节,则是raw编码。

  • List:如果列表的元素个数小于512个,列表每个元素的值都小于64字节(默认),使用ziplist编码,否则使用linkedlist编码

  • Hash:哈希类型元素个数小于512个,所有值小于64字节的话,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。

  • Set:如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个,使用intset编码,否则使用hashtable编码。

  • Zset:当有序集合的元素个数小于128个,每个元素的值小于64字节时,使用ziplist编码,否则使用skiplist(跳跃表)编码

3.4 合理的线程模型

I/O 多路复用

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I/O 多路复用

多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求,而Redis使用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且,Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件,不在网络I/O上浪费过多的时间。

什么是I/O多路复用?

  • I/O :网络 I/O

  • 多路 :多个网络连接

  • 复用:复用同一个线程。

  • IO多路复用其实就是一种同步IO模型,它实现了一个线程可以监视多个文件句柄;一旦某个文件句柄就绪,就能够通知应用程序进行相应的读写操作;而没有文件句柄就绪时,就会阻塞应用程序,交出cpu。

单线程模型

  • Redis是单线程模型的,而单线程避免了CPU不必要的上下文切换和竞争锁的消耗。也正因为是单线程,如果某个命令执行过长(如hgetall命令),会造成阻塞。Redis是面向快速执行场景的数据库。,所以要慎用如smembers和lrange、hgetall等命令。

  • Redis 6.0 引入了多线程提速,它的执行命令操作内存的仍然是个单线程。

3.5 虚拟内存机制

Redis直接自己构建了VM机制 ,不会像一般的系统会调用系统函数处理,会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis的虚拟内存机制是啥呢?

虚拟内存机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中,从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离,使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。

4. 什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩?

4.1 缓存穿透问题

先来看一个常见的缓存使用方式:读请求来了,先查下缓存,缓存有值命中,就直接返回;缓存没命中,就去查数据库,然后把数据库的值更新到缓存,再返回。

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读取缓存

缓存穿透:指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,进而给数据库带来压力。

通俗点说,读请求访问时,缓存和数据库都没有某个值,这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库,这就是缓存穿透。

缓存穿透一般都是这几种情况产生的:

  • 业务不合理的设计,比如大多数用户都没开守护,但是你的每个请求都去缓存,查询某个userid查询有没有守护。

  • 业务/运维/开发失误的操作,比如缓存和数据库的数据都被误删除了。

  • 黑客非法请求攻击,比如黑客故意捏造大量非法请求,以读取不存在的业务数据。

如何避免缓存穿透呢? 一般有三种方法。

  • 1.如果是非法请求,我们在API入口,对参数进行校验,过滤非法值。

  • 2.如果查询数据库为空,我们可以给缓存设置个空值,或者默认值。但是如有有写请求进来的话,需要更新缓存哈,以保证缓存一致性,同时,最后给缓存设置适当的过期时间。(业务上比较常用,简单有效)

  • 3.使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时,先通过布隆过滤器判断值是否存在,存在才继续往下查。

布隆过滤器原理:它由初始值为0的位图数组和N个哈希函数组成。一个对一个key进行N个hash算法获取N个值,在比特数组中将这N个值散列后设定为1,然后查的时候如果特定的这几个位置都为1,那么布隆过滤器判断该key存在。

4.2 缓存雪奔问题

缓存雪奔: 指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,请求都直接访问数据库,引起数据库压力过大甚至down机。

  • 缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的,对于这个原因,可通过均匀设置过期时间解决,即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值+一个较小的随机值,5小时+0到1800秒酱紫。

  • Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造Redis高可用集群啦。

4.3 缓存击穿问题

缓存击穿: 指热点key在某个时间点过期的时候,而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,从而大量的请求打到db。

缓存击穿看着有点像,其实它两区别是,缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机,缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。有些文章认为它俩区别,是区别在于击穿针对某一热点key缓存,雪奔则是很多key。

解决方案就有两种:

  • 1.使用互斥锁方案。缓存失效时,不是立即去加载db数据,而是先使用某些带成功返回的原子操作命令,如(Redis的setnx)去操作,成功的时候,再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。

  • 2. “永不过期”,是指没有设置过期时间,但是热点数据快要过期时,异步线程去更新和设置过期时间。

5. 什么是热Key问题,如何解决热key问题

什么是热Key呢?在Redis中,我们把访问频率高的key,称为热点key。

如果某一热点key的请求到服务器主机时,由于请求量特别大,可能会导致主机资源不足,甚至宕机,从而影响正常的服务。

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而热点Key是怎么产生的呢?主要原因有两个:

  • 用户消费的数据远大于生产的数据,如秒杀、热点新闻等读多写少的场景。

  • 请求分片集中,超过单Redi服务器的性能,比如固定名称key,Hash落入同一台服务器,瞬间访问量极大,超过机器瓶颈,产生热点Key问题。

那么在日常开发中,如何识别到热点key呢?

  • 凭经验判断哪些是热Key;

  • 客户端统计上报;

  • 服务代理层上报

如何解决热key问题?

  • Redis集群扩容:增加分片副本,均衡读流量;

  • 将热key分散到不同的服务器中;

  • 使用二级缓存,即JVM本地缓存,减少Redis的读请求。

6. Redis 过期策略和内存淘汰策略

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6.1 Redis的过期策略

我们在set key的时候,可以给它设置一个过期时间,比如expire key 60。指定这key60s后过期,60s后,redis是如何处理的嘛?我们先来介绍几种过期策略:

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对key进行清除。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,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

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,却对内存非常不友好。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。

定期过期

每隔一定的时间,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是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。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两种过期策略。

  • 假设Redis当前存放30万个key,并且都设置了过期时间,如果你每隔100ms就去检查这全部的key,CPU负载会特别高,最后可能会挂掉。

  • 因此,redis采取的是定期过期,每隔100ms就随机抽取一定数量的key来检查和删除的。

  • 但是呢,最后可能会有很多已经过期的key没被删除。这时候,redis采用惰性删除。在你获取某个key的时候,redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间并且已经过期了,此时就会删除。

但是呀,如果定期删除漏掉了很多过期的key,然后也没走惰性删除。就会有很多过期key积在内存内存,直接会导致内存爆的。或者有些时候,业务量大起来了,redis的key被大量使用,内存直接不够了,运维小哥哥也忘记加大内存了。难道redis直接这样挂掉?不会的!Redis用8种内存淘汰策略保护自己~

6.2 Redis 内存淘汰策略

  • volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,从设置了过期时间的key中使用LRU(最近最少使用)算法进行淘汰;

  • allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中使用LRU(最近最少使用)算法进行淘汰。

  • volatile-lfu:4.0版本新增,当内存不足以容纳新写入数据时,在过期的key中,使用LFU算法进行删除key。

  • allkeys-lfu:4.0版本新增,当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中使用LFU算法进行淘汰;

  • volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,从设置了过期时间的key中,随机淘汰数据;。

  • allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,从所有key中随机淘汰数据。

  • volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的key中,根据过期时间进行淘汰,越早过期的优先被淘汰;

  • noeviction:默认策略,当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

7.说说Redis的常用应用场景

  • 缓存

  • 排行榜

  • 计数器应用

  • 共享Session

  • 分布式锁

  • 社交网络

  • 消息队列

  • 位操作

7.1 缓存

我们一提到redis,自然而然就想到缓存,国内外中大型的网站都离不开缓存。合理的利用缓存,比如缓存热点数据,不仅可以提升网站的访问速度,还可以降低数据库DB的压力。并且,Redis相比于memcached,还提供了丰富的数据结构,并且提供RDB和AOF等持久化机制,强的一批。

7.2 排行榜

当今互联网应用,有各种各样的排行榜,如电商网站的月度销量排行榜、社交APP的礼物排行榜、小程序的投票排行榜等等。Redis提供的zset数据类型能够实现这些复杂的排行榜。

比如,用户每天上传视频,获得点赞的排行榜可以这样设计:

  • 1.用户Jay上传一个视频,获得6个赞,可以酱紫:

 

zadd user:ranking:2021-03-03 Jay 3

 

  • 2.过了一段时间,再获得一个赞,可以这样:

 

zincrby user:ranking:2021-03-03 Jay 1

 

  • 3.如果某个用户John作弊,需要删除该用户:

 

zrem user:ranking:2021-03-03 John

 

  • 4.展示获取赞数最多的3个用户

 

zrevrangebyrank user:ranking:2021-03-03 0 2

 

7.3 计数器应用

各大网站、APP应用经常需要计数器的功能,如短视频的播放数、电商网站的浏览数。这些播放数、浏览数一般要求实时的,每一次播放和浏览都要做加1的操作,如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好,可以说是计数器系统的重要选择。

7.4 共享Session

如果一个分布式Web服务将用户的Session信息保存在各自服务器,用户刷新一次可能就需要重新登录了,这样显然有问题。实际上,可以使用Redis将用户的Session进行集中管理,每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。

7.5 分布式锁

几乎每个互联网公司中都使用了分布式部署,分布式服务下,就会遇到对同一个资源的并发访问的技术难题,如秒杀、下单减库存等场景。

  • 用synchronize或者reentrantlock本地锁肯定是不行的。

  • 如果是并发量不大话,使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现没啥问题。

  • 但是在并发量高的场合中,利用数据库锁来控制资源的并发访问,会影响数据库的性能。

  • 实际上,可以用Redis的setnx来实现分布式的锁。

7.6 社交网络

赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能,由于社交网站访问量通常比较大,而且传统的关系型数据不太适保存 这种类型的数据,Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。

7.7 消息队列

消息队列是大型网站必用中间件,如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件,主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能,能实现一个简单的消息队列系统。另外,这个不能和专业的消息中间件相比。

7.8 位操作

用于数据量上亿的场景下,例如几亿用户系统的签到,去重登录次数统计,某用户是否在线状态等等。腾讯10亿用户,要几个毫秒内查询到某个用户是否在线,能怎么做?千万别说给每个用户建立一个key,然后挨个记(你可以算一下需要的内存会很恐怖,而且这种类似的需求很多。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。原理是:redis内构建一个足够长的数组,每个数组元素只能是0和1两个值,然后这个数组的下标index用来表示用户id(必须是数字哈),那么很显然,这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值(0和1)来构建一个记忆系统。

8. Redis 的持久化机制有哪些?优缺点说说

Redis是基于内存的非关系型K-V数据库,既然它是基于内存的,如果Redis服务器挂了,数据就会丢失。为了避免数据丢失了,Redis提供了持久化,即把数据保存到磁盘。

Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制,它持久化文件加载流程如下:

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8.1 RDB

RDB,就是把内存数据以快照的形式保存到磁盘上。

什么是快照?可以这样理解,给当前时刻的数据,拍一张照片,然后保存下来。

RDB持久化,是指在指定的时间间隔内,执行指定次数的写操作,将内存中的数据集快照写入磁盘中,它是Redis默认的持久化方式。执行完操作后,在指定目录下会生成一个dump.rdb文件,Redis 重启的时候,通过加载dump.rdb文件来恢复数据。RDB触发机制主要有以下几种:

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RDB 的优点

  • 适合大规模的数据恢复场景,如备份,全量复制等

RDB缺点

  • 没办法做到实时持久化/秒级持久化。

  • 新老版本存在RDB格式兼容问题

AOF

AOF(append only file) 持久化,采用日志的形式来记录每个写操作,追加到文件中,重启时再重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。它主要解决数据持久化的实时性问题。默认是不开启的。

AOF的工作流程如下:

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AOF的优点

  • 数据的一致性和完整性更高

AOF的缺点

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