Redis 大厂面试题总结(2023最新版)

一、Redis为什么快?


1、纯内存访问

相比查询数据库(访问磁盘)要快很多

2、单线程,避免上下文切换

内部执行命令为单线程,避免上下文切换带来的CPU开销

3、渐进式ReHash、缓存时间戳

(1)渐进式ReHash:

Redis使用全局哈希表来保存所有键值对,

哈希表相当于一个数组,数组的每个元素称为一个哈系桶,每个哈系桶中保存了键值对的数据。

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数据增加到一定阈值,数组扩容会导致数据发生移动,此时访问会发生阻塞

渐进式ReHash:把一次性大量拷贝(数组移动)的开销,分摊到多次处理请求的过程中。

Redis默认使用两种全局哈希表,开始插入数据时默认使用哈希表1,此时哈希表2并没有被分配空间。随着数据逐步增多,开始执行ReHash。

  1. 给哈希表2分配更大的空间,

  1. 将哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中

  1. 释放哈希表1的空间

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(2)缓存时间戳:

业务中需要用到时间戳时,一般会使用System.currentTimeMillis()或者New Date()等方式获取系统的毫秒时间戳,每一次获取都是一次系统调用(需要调用操作系统中对应的函数,涉及上下文切换),相对比较耗时。

作为单线程的Redis承受不起,因此它由一个定时任务,每毫秒更新一次缓存,获取时间都是从缓存中直接拿。

二、Redis合适的应用场景


二、Redis合适的应用场景


常用基本数据类型(5种)

名称

英文名

作用域

字符串

String

缓存、计数器、分布式Session

哈希

Hash

存放对象

列表

list

消息队列、文章列表

集合

set

标签、随机数、社交图谱

有序集合

ZSET

排行榜

Bitmaps

Bitmaps

布隆过滤器

HyperLogLog

HyperLogLog

UV

1、字符串(String)

命令的时间复杂度:

字符串这些命令中除了del、mset、mget支持多个键的批量操作,时间复杂度和键的个数相关,为O(n),getrange的字符串长度相关,也是O(n),其余的命令基本上都是O(1)的时间复杂度,在速度上还是非常快的。

(1)缓存

具有支撑高并发的特性,能起到加速读写的作用,降低后端压力

(2)计数器

实现快速计数、查询缓存的功能,同时数据可以异步落地到其他数据源

(3)分布式会话(共享Session)

问题: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中,出于负载均衡的考虑,分布式服务会将用户的访问均衡到不同服务器上,用户刷新一次访问,可能会发现需要重新登录。

解决方案:使用Redis将用户的Session进行集中管理,这种情况下只要保证Redis是高可用和扩展性的,每次用户更新或查询登录信息都直接从Redis集中获取。

2、哈希(Hash)

适用于存放对象,相较于String类型存储对象时效率开发效率更高。

3、列表(list)

用来存储多个有序字符串

(1)消息队列

lpush+brpop命令组合即可实现阻塞队列,生产环境客户端使用lpush从列表左侧插入元素,多个消费者客户端使用brpop命令阻塞式的”抢“列表尾部的元素,多个客户端保证了消费的负载均衡和高可用性。

(2)文章列表

每个用户有属于自己的文章列表,现需要分页展示文章列表。此时可以考虑使用列表,有序,且支持按照索引范围获取元素

还可实现其他数据结构

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4、集合(set)

(1)标签(tag)

例如一个用户可能对娱乐、体育感兴趣,另一个用户可能对历史、新闻感兴趣,这些兴趣点就是标签。通过这些数据可以得到喜欢同一个标签的人,这些数据对于用户体验以及增强用户粘度比较重要。

(2)随机数(抽奖活动)

(3)社交图谱

5、有序集合(ZSET)

(1)排行榜

多维度:时间、浏览量、获赞数等等。

Redis高级数据结构

6、Bitmaps

可以实现对位的操作,单独提供了一套命令,可以想象成以位为单位的数组,数组下标叫做偏移量。

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(1)布隆过滤器

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7、HyperLogLog

(1)UV

统计每个网页每天的UC数据,HyperLogLog提供不精确的去重计数方案,误差0.81%

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三、Redis为什么6.0之前不支持多线程


1、Redis的瓶颈不是CPU,受制于内存、网络

存储于内存,快速读写网络开销大

2、提高Redis性能,Pipeline(命令批量)

每秒100万个请求包装进Pipeline

3、单线程,内部维护成本相对较低,不需要管理多线程安全

命令执行顺序不确定性,读写并发问题

4、多线程(线程切换、加锁/解锁、导致死锁问题)

5、惰性Rehash(渐进式)减少阻塞

一般的公司,单线程Redis就够了。

四、Redis为什么6.0之后引入多线程


1、小数据包。数据-》内存 响应时间 100ns 8w-10wQPS(极限)

2、针对大的公司,需要更大的QPS,IO的多线程(内部执行命令还是单线程)

3、为什么不采用分布式架构---很大的缺点。

服务器数量多,维护成本高。Redis命令 不适用 需要数据分区,无法解决热点数据读写的问题。

数据倾斜、重新分配、扩容、缩容,更加复杂。

本质:多线程任务 分摊到Redis 同步IO中,读写负载。

五、Redis有哪些高级功能


(1)慢查询

快速定位系统中的慢操作,监测发生时间、耗时、命令的详细信息。

(2)Pipeline

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(3)watch命令:

确保事务中的key有没有被其他客户端修改过,才执行事务,否则不执行(类似于乐观锁)。

(4)Redis+Lua语言实现限流

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(5)分布式锁

首先需要Redis有互斥的能力,可以使用SETNX命令,(即如果key不存在,才会设置它的值,否则什么也不做。两个客户端进程可以执行这个命令,达到互斥,就可以实现一个分布式锁。

锁的过期时间不好计算

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解决方案:分布式锁加入看门狗

加锁时,先设置一个过期时间,然后开启“守护线程”,定时检测这个锁的失效时间,如果快要过期了,操作共享资源还未完成,则自动对锁进行续期,重新设置过期时间。

(6)高并发高可用

主从复制:

提供了复制功能,实现了相同数据的多个Redis副本。每个主节点可以对应多个从节点,复制的数据流只能由主节点复制到从节点。

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(7)哨兵:Redis Sentinel

背景:主从复制模式下,主节点故障,需要人工将从节点晋升为主节点。

2,8版本开始提供哨兵架构解决此问题。

主从复制的问题

  • 需要手动晋升子节点,同时需要修改应用方的节点地址。

  • 主节点的写能力收到单机限制

  • 主节点的存储能力收到单机的限制

六、为什么需要使用Redis


1、高性能

Mysql(磁盘)毫秒级

Redis(内存)微秒级

更新策略:项目启动时全量同步:热点数据

2、高并发

Mysql 并发量:1000/s

Redis 并发量:100000/s

集群架构

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七、Redis的事务


回滚机制上,Redis只能对基本语法错误进行判断。运行时错误无法回滚。

八、Redis的过期策略以及内存淘汰机制


1、内存淘汰机制

  • 定期删除(定时扫描策略)

设置了过期时间的key放入独立字典,Redis默认会每秒进行十次过期扫描,不会遍历Key,而是采用简单的贪心策略。

  1. 从过期字典中随机20个key;

  1. 删除其中已经过期的;

  1. 如果过期比例超过1/4,则重复真个步骤;

一定要注意过期时间,如果大批量key过期(雪崩),需要给过期时间设置一个时间范围,不能全部同一时间过期

  • 惰性删除

客户端访问key的时候,redis对key的过期时间进行检查,如果过期就立即删除,不会返回任何东西。

总结:定期删除是集中处理,惰性删除是零散处理。

2、过期策略

  • 从库的过期策略

没有过期扫描,被动执行。

主库key到期时,在AOF文件里增加一条del指令,同步到所有从库。

3、缓存淘汰算法

当Redis内存超出物理内存限制时,内存数据开始和磁盘产生频繁的交换,此时性能会急剧下降。

通过maxmemory参数设置最大使用内存。

当内存超出时,Redis提供了集中策略来决定如何腾出新空间:

  • Noeviction:默认情况下不淘汰。超出maxmemory时只可读、删不准写。

  • volatile-lru:尝试设置了过期时间的key,最少使用的key先淘汰,没有设置过期时间的key不会被淘汰。

  • volatile-ttl:key的剩余寿命ttl的值,ttl越小越优先被淘汰。

  • volatile-random:淘汰过期集合中随机的key。

  • allkeys-lru:淘汰的key对象是全体的key集合。

  • allkeys-random:淘汰的key对象是全体的key集合中随机的key。

  • LRU算法:附加一个链表,按照一定顺序排列。空间满时,会踢掉链表尾部的元素。当链表中的某个元素被访问时,它会移动到链表的表头。链表元素排列顺序相当于元素最近被访问的时间顺序。

  • 近似LRU算法:Redis使用的此算法,使用LRU的原因是该链表需要消耗大量额外内存。

在现有的数据结构上使用随机采样法来淘汰元素。给每个key增加一个额外的小字段(24bit),最后一次访问的时间戳。

随机采样5(maxmemory-sample)个key,淘汰最旧的,重复该操作至内存低于maxmemory。

九、什么是缓存穿透?如何避免?


布隆过滤器的应用:

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十、什么是缓存雪崩?如何避免?


原因:

1、Redis失效、宕机(故障)

  • 搭建Redis集群,主从架构

  • RDB持久化、IOF持久化

  • 加入缓存组件:EHCache,搭建多级缓存(容易高并发的数据存入)

  • 加入限流组件:hystrix,超过一定流量后,增加请求限制(保护数据处理层)

2、Redis大量key的ttl过期

  • ttl(过期时间)岔开,增加随机值,避免同一时间全部失效。

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十一、Redis如何设计分布式锁


1、概念

  • 锁:同一时间只允许一个线程或者一个应用程序进入执行

  • 分布式锁:必须要求Redis有【互斥】能力,可以使用SETNX命令:即key不存在了才会设置它的值,否则什么也不做。

2、问题

  • 如何避免死锁

场景:程序处理业务逻辑异常,或者进程挂了,无法释放锁

避免方案:给锁设置租期(过期时间)

  • 锁的过期时间不好评估这么办?

加入看门狗:开启守护线程,定期检测锁的失效时间,如果快要过期了,业务还没执行完,则续期。

十二、什么是bigkey?会有什么影响?


1、概念:

key对应的value所占内存空间较大

例如一个字符串类型的value最大存到512M,一个列表类型的value最大可以存储2的32次方-1个元素。

2、字符串类型:

体现在单个value值特别大,一般认为超过10kb就是bigkey,和具体OPS相关(不同系统不同并发)。

3、非字符串类型:

哈希、列表、集合、有序集合,体现在元素个数过多。

4、危害:

  • 内存空间不均匀

  • 超时堵塞:单线程操作bigkey比较耗时

  • 网络拥塞:每次获取bigkey产生的网络流量较大

例如:一个bigkey为1MB,每秒访问为1000,则每秒产生1000MB的流量,普通千兆网(按照字节算是128MB/s)的服务器是灭顶之灾,而且服务器通常会采用单机多实例的方式来部署,可能会对其他实例造成影响。

5、解决方案:value拆分

十三、Redis如何解决key冲突


1、业务隔离

2、key的设计

业务模块+系统名称+关键(id),针对用户可以加入(userid)

3、分布式锁

场景:多个客户端并发写key

客户端拿到锁,才能进行操作,避免多个客户端竞争该key

4、时间戳

key拼接时间戳,根据时间戳保证多个客户端的业务执行顺序

十四、怎么提高换成命中率


1、提前加载

2、增加缓存的存储空间,增加缓存的数据

3、调整缓存的存储类型

例:对象通过Hash存储,而不用String。

根据业务做适当调整。

4、调整缓存的存储类型

  • 定时任务更新

  • MySQL通过检测binlog,将消息推送到Redis,更新缓存

  • 通过Mq,业务更新修改数据时,通过MQ发送消息,消费更新缓存

十五、Redis持久化方式有哪些方式?有什么区别?


1、持久化:

将数据写往磁盘,可以有效避免因进程退出造成的数据丢失,下次重启时利用之前持久化的文件恢复数据。

2、RDB(Redis DataBse):

当前数据生成快照(内存中的数据在某一时刻的状态记录)保存到硬盘的过程。

缺点:两次快照有时间间隔。

3、AOF:

已独立日志的方式记录每次写命令,重启时重新执行AOF文件中的命令恢复数据。

缺点:性能较差。

4、生产环境中一般采用混合两者的方式

如果执行bgrewriteaof命令,将内存中已有的数据以二进制格式存放在AOF文件中(模拟RDB),后续命令亦然采用AOF追加方式。

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十六、为什么Redis需要把所有数据放到内存中?


  1. 内存访问与磁盘访问的差距:

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  • 几乎是10倍以上,如果不是顺序读取而是随机读取效率会相差更大

  • 同时还有CPU上下文切换的开销

2、Redis通过异步,持久化将数据写入磁盘

3、随着技术的发展,硬件上来说内存也越来越便宜了

4、默认情况下,哪怕Redis内存不够了,也不会发生宕机,而是只可读不能写(Noeviction策略)

5、通过内存淘汰策略,确保整体服务正常运行

十七、如何保证缓存与数据库双写一致性?


1、新增数据类

新增数据时,数据会直接写入数据库,不用对缓存做任何操作;此时缓存没有新增数据,而数据库中是最新值。

2、更新缓存类

(1)先更新缓存,在更新DB(一般不考虑)

原因:缓存更新成功,更新数据库时出现异常,会导致数据源与缓存数据完全不一致,而且很难察觉,因为缓存中的数据一直都存在。

(2)先更新DB,在更新缓存(一般不考虑)

原因:数据库更新成功了,缓存更新失败了,同样会导致数据源与缓存数据完全不一致,也很难察觉。

3、删除缓存

(3)先删除缓存,后更新DB
问题:

两个请求:A(更新)和B(查询)

A -> 删除缓存中的数据 -> 更新数据库

B -> 查询缓存为空 -> 查询数据库 -> 补录到缓存

A -> 还未更新成功/事务还未提交,B -> 查询到的其实是数据库旧值

解决方案:
  • 先淘汰缓存

  • 再写数据库

  • 休眠1秒,再次淘汰缓存

这个休眠的时间需要评估项目的读数据业务逻辑的耗时,确保请求结束时,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

(4)先更新DB,后删除缓存

查询:先读缓存 -> 缓存没有就读数据库 -> 取出数据放入缓存 -> 同时返回响应。

更新:先更新数据库 -> 删除缓存

4、如何选择

一般线上更多偏向于删除缓存类操作(容易避免问题)

原因:

  • 删除缓存比在DB中要快,所以一般先更新DB,后删除缓存

  • 问题只会出现在查询比删除慢的情况,出现率相对最少

  • 同时延迟双删可以有效避免缓存不一致情况。

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伪代码实现延迟双删:
redis.deykey(X)
db.update(X)
Thread.sleep(N)
redis.delKey(X)

十八、Redis集群方案


1、分布式解决方案 :Redis Cluster

3.0版本推出

场景:单机内存、并发、流量等瓶颈

方案:
(1)客户端分区:

优点:分区逻辑可控

缺点:需要处理数据路由、高可用、故障转移等问题

(2)代理方案:

优点:简化客户端分布式逻辑,升级维护便利

缺点:加重架构部署复杂度和性能损耗

  1. 虚拟槽分区(0~16383)

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主节点数量基本不可能超过1000个,节点连接需要不断发送ping/pong命令,消耗网络带宽

3、集群功能限制

(1)key批量操作支持有限:mset、mget仅支持相同slot值的key。

(2)key事务操作支持有限:仅支持在同一节点上的事务操作。

(3)key作为数据分区的最小颗粒度,不允许大的键值对(hash、list)映射在不同节点。

(4)不支持多数据库空间。单机为0-15(16个),集群模式仅能使用db0。

(5)复制结构仅支持一层,节点只能复制到主节点,不支持嵌套树状复制结构。

4、搭建集群

方式:

(1)Redis协议手工搭建。

(2)5.0之前有ruby语言脚本搭建。

(3)5.0之后搭建功能合并至redis-cli。

节点数至少奇数点个,官方推荐三主三从。

十九、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?


A、B、C三个节点集群,B节点失败(主故障,且没有替代方案)整个集群都是不可用的。

集群不可用判定:

保护措施:默认情况下当16384个槽点任何一个没有指派到节点时,整个集群不可用。

主节点下线->故障发现->自动完成转移期间,整个集群为不可用状态。

可用通过设置cluster-require-full-coverage配置为no:主节点故障时,不影响其他主节点的可用性。

二十、Redis集群会有写操作丢失吗?为什么?


Redis无法保证数据的强一致性

一般只能向主节点写入数据,再异步同步到子节点

此时如果响应给客户端后还未异步同步成功时,主节点宕机了,子节点升至主节点,此时就会出现写入操作丢失。

二十一、Redis常见性能问题和解决方案


1、持久化 性能问题

早期仅支持全量复制->部分复制(一台机器性能开销过大)

因此开始配置主从 :主节点不再做持久化而是交给从节点来做

2、数据比较重要,开启AOF。策略最好配置每秒同步。

3、主从复制 流畅,建议同一个局域网内操作,负责网络开销过大

4、尽量避免主库压力过大,增加从库

5、主从复制 尽量不要使用网状结构、线性结构

二十二、热点数据和冷数据


1、热数据

访问频次较高,考虑使用缓存Redis

地图信息

点赞数、收藏数、分享数(不断变化)同步Redis

数据更新之前至少读取2次才能放缓存

2、冷数据

访问频次少

不需要放缓存

二十三、什么情况下可能会导致Redis阻塞


1、客户端阻塞

命令执行时间过长: keys* Hgetall smembers 时间复杂度O(N)

2、BIGkey删除

需要释放大量占用内存 zset(100万的元素 删除大概需要2s)

3、清空库

flushdb flushall 涉及删除所有键值对

4、AOF日志同步写,记录AOF日志

大量写的操作

1一个同步写磁盘操作大概耗时1~2ms

5、从库 加载RDB文件

RDB文件过大

6、Redis尽量部署在独立的服务器中

二十四、线上Redis响应慢处理思路


  • 1、紧急处理方案,扩容

  • 2、生产环境查看Redis内存使用率,分析一定时间段内key数量变化

分析是否是大量数据未设置过期时间,或者是因为新版本迭代引起

  • 3、清除bigkey,优化生成bigkey的代码块,调整未设置过期时间的代码块

  • 4、根据业务场景调整淘汰策略

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