Redis 面试经典问题

Redis有哪些数据结构？

字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。 如果 你是Redis中高级用户，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。 如果你说还玩过Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面试官得眼睛就开始发亮了。

使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

这时候你要给予惊讶的反馈：唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答：我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。 假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？ 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。 对方接着追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？ 这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。

如果对方追问可不可以不用sleep呢？list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。 如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。 如果对方追问pub/sub有什么缺点？在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。 如果对方追问redis如何实现延时队列？我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。 但是你很克制，然后神态自若的回答道：使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。 到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。

如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？ 如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

Redis如何做持久化的？

bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。
因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，优先使用aof来恢复内存的状态，如果没有aof日志，就会使用rdb文件来恢复。

如果再问aof文件过大恢复时间过长怎么办？

你告诉面试官，Redis会定期做aof重写，压缩aof文件日志大小。如果面试官不够满意，再拿出杀手锏答案，Redis4.0之后有了混合持久化的功能，将bgsave的全量和aof的增量做了融合处理，这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安全性。这个功能甚至很多面试官都不知道，他们肯定会对你刮目相看。 如果对方追问那如果突然机器掉电会怎样？取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。

Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？

Redis Sentinal着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。 Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。

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