Java后端开发面试题篇——Redis

Redis的数据持久化策略有哪些

RDB的执行原理？

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。 fork采用的是copy-on-write技术： 当主进程执行读操作时，访问共享内存； 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作。

 因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果。

什么是缓存穿透，怎么解决 什么是布隆过滤器

缓存穿透：查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致每次请求都查数据库

解决方案一：缓存空数据，查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存

优点：简单 缺点：消耗内存，可能会发生不一致的问题

解决方案二：布隆过滤器

优点：内存占用较少，没有多余key

缺点：实现复杂，存在误判

误判率：数组越小误判率就越大，数组越大误判率就越小，但是同时带来了更多的内存消耗

用redisson实现布隆过滤器

什么是缓存击穿，怎么解决

缓存击穿：给某一个key设置了过期时间，当key过期的时候，恰好这时间点对这个key有大量的并发请求过来，这些并发的请求可能会瞬间把DB压垮

解决方案一：互斥锁

解决方案二：逻辑过期

什么是缓存雪崩，怎么解决

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力

解决方案： 给不同的Key的TTL添加随机值

利用Redis集群提高服务的可用性

给缓存业务添加降级限流策略

给业务添加多级缓存

redis双写问题

双写一致性：当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致

1、延迟双删

2、 

3、 

 

Redis分布式锁如何实现、Redis实现分布式锁如何合理的控制锁的有效时长

redisson实现的分布式锁-可重入

主从一致性

RedLock(红锁)：不能只在一个redis实例上创建锁，应该是在多个redis实例上创建锁(n / 2 + 1)，避免在一个redis实例上加锁

Redis的数据删除策略有哪些

惰性删除：设置该key过期时间后，我们不去管它，当需要该key时，我们在检查其是否过期，如果过期，我们就删掉它，反之返回该key

优点 ：对CPU友好，只会在使用该key时才会进行过期检查，对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查

缺点 ：对内存不友好，如果一个key已经过期，但是一直没有使用，那么该key就会一直存在内存中，内存永远不会释放

定期删除：每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，删除里面过期的key(从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查，并删除其中的过期key)

优点：可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除，也能有效释放过期键占用的内存

缺点：难以确定删除操作执行的时长和频率

Redis的过期删除策略：惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用

Redis的数据淘汰策略有哪些

Redis集群有哪些方案, 知道嘛

主从复制

哨兵模式

分片集群

Redis是单线程的，但是为什么还那么快？

Redis是纯内存操作，执行速度非常快

采用单线程，避免不必要的上下文切换可竞争条件，多线程还要考虑线程安全问题

使用I/O多路复用模型，非阻塞IO