Redis 200道面试题及答案 【2022年最新版】

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Redis面试题及答案 【最新版】Redis面试题大全,发现网上很多Redis面试题及答案整理都没有答案,所以花了很长时间搜集,本套Redis面试题大全

如果不背 Redis面试题的答案,肯定面试会挂!

这套Redis面试题大全,希望对大家有帮助哈~

博主已将以下这些面试题整理成了一个面试手册,是PDF版的

1、Redis持久化策略选择

1、 如果Redis中的数据完全丢弃也没有关系(如Redis完全用作DB层数据的cache),那么无论是单机,还是主从架构,都可以不进行任何持久化。

2、 在单机环境下(对于个人开发者,这种情况可能比较常见),如果可以接受十几分钟或更多的数据丢失,选择RDB对Redis的性能更加有利;如果只能接受秒级别的数据丢失,应该选择AOF。

3、 但在多数情况下,我们都会配置主从环境,slave的存在既可以实现数据的热备,也可以进行读写分离分担Redis读请求,以及在master宕掉后继续提供服务。

2、Redis常见性能问题和解决方案:

1、 Master最好不要写内存快照,如果Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务

2、 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一

3、 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网

4、 尽量避免在压力很大的主库上增加从

5、 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

3、Redis修改配置不重启Redis会实时生效吗?

针对运行实例,有许多配置选项可以通过 CONFIG SET 命令进行修改,而无需执行任何形式的重启。 从 Redis 2.2 开始,可以从 AOF 切换到 RDB 的快照持久性或其他方式而不需要重启 Redis。检索 ‘CONFIG GET *’ 命令获取更多信息。

但偶尔重新启动是必须的,如为升级 Redis 程序到新的版本,或者当你需要修改某些目前 CONFIG 命令还不支持的配置参数的时候。

4、Redis过期键的删除策略?

1、 定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器timer)、让定时器在键的过期时间来临时,立即执行对键的删除操作。

2、 惰性删除:放任键过期不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键;如果没有过期,就返回该键。

3、 定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。至于要删除多少过期键,以及要检查多少个数据库,则由算法决定。

5、Redis与Memcached相比有哪些优势?

1、 Memcached所有的值均是简单的字符串,Redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

2、 Redis的速度比Memcached快很多Redis的速度比Memcached快很多

3、 Redis可以持久化其数据Redis可以持久化其数据

6、Redis持久化的几种方式

1、 快照(snapshots)

缺省情况情况下,Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中,文件名为dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略,例如数据集中每N秒钟有超过M次更新,就将数据写入磁盘;或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。

工作原理

  1. Redis forks.
  2. 子进程开始将数据写到临时RDB文件中。
  3. 当子进程完成写RDB文件,用新文件替换老文件。
  4. 这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。

2、 AOF

快照模式并不十分健壮,当系统停止,或者无意中Redis被kill掉,最后写入Redis的数据就会丢失。

这对某些应用也许不是大问题,但对于要求高可靠性的应用来说,Redis就不是一个合适的选择。Append-only文件模式是另一种选择。你可以在配置文件中打开AOF模式

3、 虚拟内存方式

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.

当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大,可以考虑分布式或者其他数据库。

7、为什么Redis需要把所有数据放到内存中?

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。

所以Redis具有快速和数据持久化的特征,如果不将数据放在内存中,磁盘I/O速度为严重影响Redis的性能。

在内存越来越便宜的今天,Redis将会越来越受欢迎, 如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

8、Redis集群方案应该怎么做?都有哪些方案?

1、 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。

2、 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。

3、 在业务代码层实现,起几个毫无关联的Redis实例,在代码层,对key 进行hash计算,然后去对应的Redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包

9、Redis 的回收策略(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

注意这里的 6 种机制,volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据, 后面的 lru、ttl 以及 random 是三种不同的淘汰策略, 再加上一种 no-enviction 永不回收的策略。

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

10、AOF常用配置总结

下面是AOF常用的配置项,以及默认值;前面介绍过的这里不再详细介绍。

1、 appendonly no:是否开启AOF

2、 appendfilename "appendonly.aof":AOF文件名

3、 dir ./:RDB文件和AOF文件所在目录

4、 appendfsync everysec:fsync持久化策略

5、 no-appendfsync-on-rewrite no:AOF重写期间是否禁止fsync;如果开启该选项,可以减轻文件重写时CPU和硬盘的负载(尤其是硬盘),但是可能会丢失AOF重写期间的数据;需要在负载和安全性之间进行平衡

6、 auto-aof-rewrite-percentage 100:文件重写触发条件之一

7、 auto-aof-rewrite-min-size 64mb:文件重写触发提交之一

8、 aof-load-truncated yes:如果AOF文件结尾损坏,Redis启动时是否仍载入AOF文件

11、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?

如果你使用的是 32 位的 Redis 实例,可以好好利用 Hash,list,sorted set,set 等集合类型数据, 因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。

12、Redis有哪些适合的场景?

会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(sessioncache),用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件wp-Redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供list和set操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(SortedSet)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。

所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!

13、是否使用过Redis集群,集群的原理是什么?

1、 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。

2、 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。

14、Redis如何做内存优化?

尽可能使用散列表(hashes),散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小,所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象,不要为这个用户的名称,姓氏,邮箱,密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.

15、Redis集群方案应该怎么做?都有哪些方案?

1、 twemproxy,大概概念是,它类似于一个代理方式,使用方法和普通Redis无任何区别,设置好它下属的多个Redis实例后,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。使用方式简便(相对Redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。 问题: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。

4、 在业务代码层实现,起几个毫无关联的Redis实例,在代码层,对key 进行hash计算,然后去对应的Redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的替代算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。

16、怎么测试Redis的连通性?

使用ping命令。

17、Redis的并发竞争问题如何解决?

Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念,Redis对于多个客户端连接并不存在竞争,但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题,这些问题均是由于客户端连接混乱造成。

对此有2种解决方法:

1、 客户端角度,为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信,对连接进行池化,同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。

2、 服务器角度,利用setnx实现锁。

注:对于第一种,需要应用程序自己处理资源的同步,可以使用的方法比较通俗,可以使用synchronized也可以使用lock;第二种需要用到Redis的setnx命令,但是需要注意一些问题。

18、使用Redis 有哪些好处?

1、 速度快, 因为数据存在内存中, 类似于 HashMap, HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O1)

2、 支持丰富数据类型, 支持 string, list, set, Zset, hash 等

3、 支持事务, 操作都是原子性, 所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行, 要么全部不执行

4、 丰富的特性:可用于缓存,消息,按 key 设置过期时间,过期后将会自动删除

19、Redis回收进程如何工作的?

一个客户端运行了新的命令,添加了新的数据。Redi检查内存使用情况,如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行,等等。所以我们不断地穿越内存限制的边界,通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用(例如很大的集合的交集保存到一个新的键),不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

20、Redis最适合的场景?

1、 会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗? 幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

2、 全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。 再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。 此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-Redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

3、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

4,排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可: 当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行: ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

5、 发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!

21、Redis 开启AOF

Redis服务器默认开启RDB,关闭AOF;要开启AOF,需要在配置文件中配置:

appendonly yes

22、Redis集群的主从复制模型是怎样的?

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用,所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

23、Redis相比Memcached有哪些优势?

1、 Memcached所有的值均是简单的字符串,Redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类

2、 Redis的速度比Memcached快很

3、 Redis可以持久化其数据

24、什么是Redis?

Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库。

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:

1、 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

2、 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

3、 Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

Redis 优势

1、 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。

2、 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

3、 原子 – Redis的所有操作都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务,即原子性,通过MULTI和EXEC指令包起来。

4、 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

Redis与其他key-value存储有什么不同?

Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作,这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明,无需进行额外的抽象。

Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘,所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存,因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是,相比在磁盘上相同的复杂的数据结构,在内存中操作起来非常简单,这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时,在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的,因为他们并不需要进行随机访问。

25、Redis相比Memcached有哪些优势?

1、 Memcached所有的值均是简单的字符串,Redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

2、 Redis的速度比Memcached快很多

3、 Redis可以持久化其数据

26、怎么测试 Redis 的连通性?

使用 ping 命令。

27、Redis 过期键的删除策略?

1、 定时删除:在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器 timer). 让定时器在键的过期时间来临时, 立即执行对键的删除操作。

2、 惰性删除:放任键过期不管,但是每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是 否过期, 如果过期的话, 就删除该键;如果没有过期, 就返回该键。

3、 定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。至 于要删除多少过期键, 以及要检查多少个数据库, 则由算法决定。

28、Redis对象有5种类型

无论是哪种类型,Redis都不会直接存储,而是通过RedisObject对象进行存储。

29、Redis中海量数据的正确操作方式

利用SCAN系列命令(SCAN、SSCAN、HSCAN、ZSCAN)完成数据迭代。

30、Redis事物的了解CAS(check-and-set 操作实现乐观锁 )?

和众多其它数据库一样,Redis作为NoSQL数据库也同样提供了事务机制。在Redis中,MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH这四个命令是我们实现事务的基石。

相信对有关系型数据库开发经验的开发者而言这一概念并不陌生,即便如此,我们还是会简要的列出Redis中事务的实现特征:

1、 在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行,事务执行期间,Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务,从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。

2、 和关系型数据库中的事务相比,在Redis事务中如果有某一条命令执行失败,其后的命令仍然会被继续执行。

3、 我们可以通过MULTI命令开启一个事务,有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为"BEGIN TRANSACTION"语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作,最后我们可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作。这两个Redis命令可被视为等同于关系型数据库中的COMMIT/ROLLBACK语句。

4、 在事务开启之前,如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开,其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后,那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。

5、 当使用Append-Only模式时,Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃,如电源故障导致的宕机,那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘,而另外一部分数据却已经丢失。

Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测,一旦发现类似问题,就会立即退出并给出相应的错误提示。

此时,我们就要充分利用Redis工具包中提供的Redis-check-aof工具,该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误,并将已经写入的部分数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了。

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