Redis缓存吊打面试官 25 问

Redis 有哪些特性?

答案:

    性能高, 读的速度是100000次/s,写的速度是80000次/s

    数据持久化,支持RDB 、AOF

    支持事务。通过MULTI和EXEC指令包起来。

    多种数据结构类型

    主从复制

    其他特性:发布/订阅、通知、key过期等

Redis 为什么这么快?

答案:

    完全基于内存,没有磁盘IO上的开销,异步持久化除外

    单线程,避免多个线程切换的性能损耗

    非阻塞的IO多路复用机制

    底层的数据存储结构优化,使用原生的数据结构提升性能。

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Redis 底层的基础数据结构有哪些?

答案:

    字符串。没有采用C语言的传统字符串,而是自己实现的一个简单动态字符串SDS的抽象类型,并保存了长度信息。

    链表(linkedlist)。双向无环链表结构,每个链表的节点由一个listNode结构来表示,每个节点都有前置和后置节点的指针

    字典(hashtable)。保存键值对的抽象数据结构,底层使用hash表,每个字典带有两个hash表,供平时使用和rehash时使用。

    跳跃表(skiplist)。跳跃表是有序集合的底层实现之一。redis跳跃表由zskiplist和zskiplistNode组成,zskiplist用于保存跳跃表 信息(表头、表尾节点、⻓度等),zskiplistNode用于表示表跳跃节点,每个跳跃表的层高都是1- 32的随机数,在同一个跳跃表中,多个节点可以包含相同的分值,但是每个节点的成员对象必须是唯一的,节点按照分值大小排序,如果分值相同,则按照成员对象的大小排序。

    整数集合(intset)。用于保存整数值的集合抽象数据结构,不会出现重复元素,底层实现为数组。

    压缩列表(ziplist)。为节约内存而开发的顺序性数据结构,可以包含多个节点,每个节点可以保存一个字节数组或者整数值。

Redis 支持哪些数据类型?

答案:五种常用数据类型:String、Hash、Set、List、SortedSet。三种特殊的数据类型:Bitmap、HyperLogLog、Geospatial,其中Bitmap 、HyperLogLog的底层都是 String 数据类型,Geospatial 底层是 Sorted Set 数据类型。

    字符串对象string:int整数、embstr编码的简单动态字符串、raw简单动态字符串

    列表对象list:ziplist、linkedlist

    哈希对象hash:ziplist、hashtable

    集合对象set:intset、hashtable

    有序集合对象zset:ziplist、skiplist

Redis 常用的 5 种数据结构和应用场景?

答案:

    String:缓存、计数器、分布式锁等

    List:链表、队列、微博关注人时间轴列表等

    Hash:用户信息、Hash 表等

    Set:去重、赞、踩、共同好友等

    Zset:访问量排行榜、点击量排行榜等

为什么采用单线程?

答案:官方回复,CPU不会成为Redis的制约瓶颈,Redis主要受内存、网络限制。例如,在一个普通的 Linux 系统上,使用pipelining 可以每秒传递 100 万个请求,所以如果您的应用程序主要使用 O(N) 或 O(log(N)) 命令,则几乎不会使用太多 CPU,属于IO密集型系统。

Redis 6.0 之后又改用多线程呢?

答案:Redis的多线程主要是处理数据的读写、协议解析。执行命令还是采用单线程顺序执行。

主要是因为redis的性能瓶颈在于网络IO而非CPU,使用多线程进行一些周边预处理,提升了IO的读写效率,从而提高了整体的吞吐量。antirez 在 RedisConf 2019 分享时提到,Redis 6 引入的多线程 IO 对性能提升至少一倍以上。

过期键Key 的删除策略有哪些?

答案:有3种过期删除策略。惰性删除、定期删除、定时删除

    惰性删除。使用key时才进行检查,如果已经过期,则删除。缺点:过期的key如果没有被访问到,一直无法删除,一直占用内存,造成空间浪费。

    定期删除。每隔一段时间做一次检查,删除过期的key,每次只是随机取一些key去检查。

    定时删除。为每个key设置过期时间,同时创建一个定时器。一旦到期,立即执行删除。缺点:如果过期键比较多时,占用CPU较多,对服务的性能有很大影响。

如果Redis的内存空间不足,淘汰机制?

答案:

    volatile-lru:从已设置过期时间的key中,移出最近最少使用的key进行淘汰

    allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key(这个是最常用的)

    volatile-ttl:从已设置过期时间的key中,移出将要过期的key

    volatile-random:从已设置过期时间的key中,随机选择key淘汰

    allkeys-random:从key中随机选择key进行淘汰

    no-eviction:禁止淘汰数据。当内存达到阈值的时候,新写入操作报错

    volatile-lfu:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰(LFU(Least Frequently Used)算法,也就是最频繁被访问的数据将来最有可能被访问到)

    allkeys-lfu:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最不经常使用的key。

Redis 突然挂了怎么解决?

答案:1、从系统可用性角度思考,Redis Cluster引入主备机制,当主节点挂了后,自动切换到备用节点,继续提供服务。2、Client端引入本地缓存,通过开关切换,避免Redis突然挂掉,高并发流量把数据库打挂。

Redis 持久化有哪些方式?

答案:

1、快照RDB。将某个时间点上的数据库状态保存到RDB文件中,RDB文件是一个压缩的二进制文件,保存在磁盘上。当Redis崩溃时,可用于恢复数据。通过SAVE或BGSAVE来生成RDB文件。

    SAVE:会阻塞redis进程,直到RDB文件创建完毕,在进程阻塞期间,redis不能处理任何命令请求。

    BGSAVE:会fork出一个子进程,然后由子进程去负责生成RDB文件,父进程还可以继续处理命令请求,不会阻塞进程。

2、只追加文件AOF。以日志的形式记录每个写操作(非读操作)。当不同节点同步数据时,读取日志文件的内容将写指令从前到后执行一次,即可完成数据恢复。

Redis 常用场景

答案:

    1、缓存,有句话说的好,「性能不够,缓存来凑」

    2、分布式锁,利用Redis 的 setnx

    3、分布式session

    4、计数器,通过incr命令

    5、排行榜,Redis 的 有序集合

    6、其他

Redis 缓存要注意的七大经典问题?

答案:列举了亿级系统,高访问量情况下Redis缓存可能会遇到哪些问题?以及对应的解决方案。

    1、缓存集中失效

    2、缓存穿透

    3、缓存雪崩

    4、缓存热点

    5、缓存大Key

    6、缓存数据的一致性

    7、数据并发竞争预热

每个问题的详细解决方案,请查看 亿级系统的Redis缓存如何设计???

Redis 集群方案有哪几种?

答案:

    主从复制模式

    Sentinel(哨兵)模式

    Redis Cluster模式

Redis 主从数据同步(主从复制)的过程?

答案:

    1、slave启动后,向master发送sync命令

    2、master收到sync之后,执行bgsave保存快照,生成RDB全量文件

    3、master把slave的写命令记录到缓存

    4、bgsave执行完毕之后,发送RDB文件到slave,slave执行

    5、master发送缓冲区的写命令给slave,slave接收命令并执行,完成复制初始化。

    6、此后,master每次执行一个写命令都会同步发送给slave,保持master与slave之间数据的一致性

主从复制的优缺点?

答案:

1、优点:

    master能自动将数据同步到slave,可以进行读写分离,分担master的读压力

    master、slave之间的同步是以非阻塞的方式进行的,同步期间,客户端仍然可以提交查询或更新请求

缺点:

    不具备自动容错与恢复功能,master 节点宕机后,需要手动指定新的 master

    master宕机,如果宕机前数据没有同步完,则切换IP后会存在数据不一致的问题

    难以支持在线扩容,Redis的容量受限于单机配置

Sentinel(哨兵)模式的优缺点?

答案:哨兵模式基于主从复制模式,增加了哨兵来监控与自动处理故障。

1、优点:

    哨兵模式基于主从复制模式,所以主从复制模式有的优点,哨兵模式也有

    master 挂掉可以自动进行切换,系统可用性更高

2、缺点:

    Redis的容量受限于单机配置

    需要额外的资源来启动sentinel进程

Redis Cluster 模式的优缺点?

答案:实现了Redis的分布式存储,即每台节点存储不同的内容,来解决在线扩容的问题。

1、优点:

    无中心架构,数据按照slot分布在多个节点

    集群中的每个节点都是平等的,每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。每个节点都和其他所有节点连接,而且这些连接保持活跃,这样就保证了我们只需要连接集群中的任意一个节点,就可以获取到其他节点的数据。

    可线性扩展到1000多个节点,节点可动态添加或删除

    能够实现自动故障转移,节点之间通过gossip协议交换状态信息,用投票机制完成slave到master的角色转换

缺点:

    数据通过异步复制,不保证数据的强一致性

    slave充当 “冷备”,不对外提供读、写服务,只作为故障转移使用。

    批量操作限制,目前只支持具有相同slot值的key执行批量操作,对mset、mget、sunion等操作支持不友好

    key事务操作支持有限,只支持多key在同一节点的事务操作,多key分布在不同节点时无法使用事务功能

    不支持多数据库空间,一台redis可以支持16个db,集群模式下只能使用一个,即db 0。Redis Cluster模式不建议使用pipeline和multi-keys操作,减少max redirect产生的场景。

Redis 如何做扩容?

答案:为了避免数据迁移失效,通常使用一致性哈希实现动态扩容缩容,有效减少需要迁移的Key数量。

但是Cluster 模式,采用固定Slot槽位方式(16384个),对每个key计算CRC16值,然后对16384取模,然后根据slot值找到目标机器,扩容时,我们只需要迁移一部分的slot到新节点即可。

Redis 的集群原理?

答案:一个redis集群由多个节点node组成,而多个node之间通过cluster meet命令来进行连接,组成一个集群。

数据存储通过分片的形式,整个集群分成了16384个slot,每个节点负责一部分槽位。整个槽位的信息会同步到所有节点中。

key与slot的映射关系:

    健值对 key,进行 CRC16 计算,计算出一个 16 bit 的值

    将 16 bit 的值对 16384 取模,得到 0 ~ 16383 的数表示 key 对应的哈希槽

Redis 如何做到高可用?

答案:哨兵机制。具有自动故障转移、集群监控、消息通知等功能。

哨兵可以同时监视所有的主、从服务器,当某个master下线时,自动提升对应的slave为master,然后由新master对外提供服务。

什么是 Redis 事务?

答案:Redis事务是一组命令的集合,将多个命令打包,然后把这些命令按顺序添加到队列中,并且按顺序执行这些命令。

Redis事务中没有像Mysql关系型数据库事务隔离级别的概念,不能保证原子性操作,也没有像Mysql那样执行事务失败会进行回滚操作

Redis 事务执行流程?

答案:通过MULTI、EXEC、WATCH等命令来实现事务机制,事务执行过程将一系列多个命令按照顺序一次性执行,在执行期间,事务不会被中断,也不会去执行客户端的其他请求,直到所有命令执行完毕。

具体过程:

    服务端收到客户端请求,事务以MULTI开始

    如果正处于事务状态时,则会把后续命令放入队列同时返回给客户端QUEUED,反之则直接执行这 个命令

    当收到客户端的EXEC命令时,才会将队列里的命令取出、顺序执行,执行完将当前状态从事务状态改为非事务状态

    如果收到 DISCARD 命令,放弃执行队列中的命令,可以理解为Mysql的回滚操作,并且将当前的状态从事务状态改为非事务状态

    WATCH 监视某个key,该命令只能在MULTI命令之前执行。如果监视的key被其他客户端修改,EXEC将会放弃执行队列中的所有命令。UNWATCH 取消监视之前通过WATCH 命令监视的key。通过执行EXEC 、DISCARD 两个命令之前监视的key也会被取消监视。

Redis 与 Guava 、Caffeine 有什么区别?

答案:缓存分为本地缓存和分布式缓存。

1、Caffeine、Guava,属于本地缓存,特点:

    直接访问内存,速度快,受内存限制,无法进行大数据存储。

    无网络通讯开销,性能更高。

    只支持本地应用进程访问,同步更新所有节点的本地缓存数据成本较高。

    应用进程重启,数据会丢失。

所以,本地缓存适合存储一些不易改变或者低频改变的高热点数据。

2、Redis属于分布式缓存,特点:

    集群模式,支持大数据量存储

    数据集中存储,保证数据的一致性

    数据跨网络传输,性能低于本地缓存。但同一个机房,两台服务器之间请求跑一个来回也就需要500微秒,比起其优势,这点损耗完全可以忽略,这也是分布式缓存受欢迎的原因。

    支持副本机制,有效的保证了高可用性。

如何实现一个分布式锁?

答案:

    1、数据库表,性能比较差

    2、使用Lua脚本 (包含 SETNX + EXPIRE 两条指令)

    3、SET的扩展命令(SET key value [EX][PX] [NX|XX])

    4、Redlock 框架

    5、Zookeeper Curator框架提供了现成的分布式锁

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