Redis中一些最常見的面試問題總結

前言

經(jīng)過長達一周的奔波和面試，電話面試，回首今天終于成功的入職了，總共面試了大概10家公司，包括阿里，京東，IBM等等，京東技術過了，學歷因為非統(tǒng)招就被pass了，阿里面了2次電話面試就沒下文了，估計是我當時最后提問題的時候減分了吧，其他的也有一些offer，不是不想去，就是了無音訊了，眼看年關將近，也由不得我挑挑揀揀了，就直接進了我現(xiàn)在這家公司，主要是感覺公司人不錯，薪水這方面也就沒有計較太多。好了，書歸正文，今天小編就大家送上我精心準備的關于Redis方面的面試題，希望可以幫到還在求職路上的你們。

1.什么是redis?

Redis 是一個基于內(nèi)存的高性能key-value數(shù)據(jù)庫。

2.Reids的特點　　

Redis本質(zhì)上是一個Key-Value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，很像memcached，整個數(shù)據(jù)庫統(tǒng)統(tǒng)加載在內(nèi)存當中進行操作，定期通過異步操作把數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)flush到硬盤上進行保存。因為是純內(nèi)存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性

能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數(shù)據(jù)結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數(shù)據(jù)，因此Redis可以用來實現(xiàn)很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實現(xiàn)一個輕量級的高性 能消

息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統(tǒng)等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間，因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。

Redis的主要缺點是數(shù)據(jù)庫容量受到物理內(nèi)存的限制，不能用作海量數(shù)據(jù)的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數(shù)據(jù)量的高性能操作和運算上。

3.使用redis有哪些好處？ 　　

(1) 速度快，因為數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中，類似于HashMap，HashMap的優(yōu)勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1) 

(2) 支持豐富數(shù)據(jù)類型，支持string，list，set，sorted set，hash 

(3) 支持事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行 

(4) 豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設置過期時間，過期后將會自動刪除

4.使用redis有什么缺點

分析:大家用redis這么久，這個問題是必須要了解的，基本上使用redis都會碰到一些問題，常見的也就幾個。

回答:主要是四個問題

(一)緩存和數(shù)據(jù)庫雙寫一致性問題

(二)緩存雪崩問題

(三)緩存擊穿問題

(四)緩存的并發(fā)競爭問題

這四個問題，我個人是覺得在項目中，比較常遇見的。

5.redis相比memcached有哪些優(yōu)勢？ 　　

(1) memcached所有的值均是簡單的字符串，redis作為其替代者，支持更為豐富的數(shù)據(jù)類型

(2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其數(shù)據(jù)

6.Memcache與Redis的區(qū)別都有哪些？   

1)、存儲方式 Memecache把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中，斷電后會掛掉，數(shù)據(jù)不能超過內(nèi)存大小。 Redis有部份存在硬盤上，這樣能保證數(shù)據(jù)的持久性。

2)、數(shù)據(jù)支持類型 Memcache對數(shù)據(jù)類型支持相對簡單。 Redis有復雜的數(shù)據(jù)類型。

3)、使用底層模型不同 它們之間底層實現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應用協(xié)議不一樣。 Redis直接自己構建了VM 機制 ，因為一般的系統(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話，會浪費一定的時間去移動和請求。

7.redis常見性能問題和解決方案： 　　

1).Master寫內(nèi)存快照，save命令調(diào)度rdbSave函數(shù)，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內(nèi)存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內(nèi)存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內(nèi)存快照做持久化,如果數(shù)據(jù)比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略為每秒同步一次。

3).Master調(diào)用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內(nèi)存資源，導致服務load過高，出現(xiàn)短暫服務暫?，F(xiàn)象。

4). Redis主從復制的性能問題，為了主從復制的速度和連接的穩(wěn)定性，Slave和Master最好在同一個局域網(wǎng)內(nèi)

8. mySQL里有2000w數(shù)據(jù)，redis中只存20w的數(shù)據(jù)，如何保證redis中的數(shù)據(jù)都是熱點數(shù)據(jù)

相關知識：redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候，就會施行數(shù)據(jù)淘汰策略（回收策略）。redis 提供 6種數(shù)據(jù)淘汰策略：

• volatile-lru：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-ttl：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-random：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
• allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
• allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
• no-enviction（驅(qū)逐）：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)

9.請用Redis和任意語言實現(xiàn)一段惡意登錄保護的代碼，限制1小時內(nèi)每用戶Id最多只能登錄5次。具體登錄函數(shù)或功能用空函數(shù)即可，不用詳細寫出。

用列表實現(xiàn):列表中每個元素代表登陸時間,只要最后的第5次登陸時間和現(xiàn)在時間差不超過1小時就禁止登陸.用Python寫的代碼如下：

#!/usr/bin/env python3
import redis 
import sys 
import time 
 
r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1′, port=6379, db=0) 
try: 
 id = sys.argv[1]
except: 
 print(‘input argument error') 
 sys.exit(0) 
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) = 3600: 
 print(“you are forbidden logining”)
else: 
 print(‘you are allowed to login') 
 r.lpush(id, time.time()) 
 # login_func()

10.為什么redis需要把所有數(shù)據(jù)放到內(nèi)存中?　

Redis為了達到最快的讀寫速度將數(shù)據(jù)都讀到內(nèi)存中，并通過異步的方式將數(shù)據(jù)寫入磁盤。所以redis具有快速和數(shù)據(jù)持久化的特征。如果不將數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中，磁盤I/O速度為嚴重影響redis的性能。在內(nèi)存越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。

如果設置了最大使用的內(nèi)存，則數(shù)據(jù)已有記錄數(shù)達到內(nèi)存限值后不能繼續(xù)插入新值。

11.Redis是單進程單線程的

redis利用隊列技術將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問，消除了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫串行控制的開銷

12.redis的并發(fā)競爭問題如何解決?

Redis為單進程單線程模式，采用隊列模式將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對于多個客戶端連接并不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行并發(fā)訪問時會發(fā)生連接超時、數(shù)據(jù)轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連接等問題，這些問題均是

由于客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法：

1.客戶端角度，為保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通信，對連接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作采用內(nèi)部鎖synchronized。

2.服務器角度，利用setnx實現(xiàn)鎖。

注：對于第一種，需要應用程序自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些問題。

13.redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實現(xiàn)樂觀鎖 )?

和眾多其它數(shù)據(jù)庫一樣，Redis作為NoSQL數(shù)據(jù)庫也同樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現(xiàn)事務的基石。相信對有關系型數(shù)據(jù)庫開發(fā)經(jīng)驗的開發(fā)者而言這一概念并不陌生，即便如此，我們還是會簡要的列出Redis中事務的實現(xiàn)特征：

     1). 在事務中的所有命令都將會被串行化的順序執(zhí)行，事務執(zhí)行期間，Redis不會再為其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的所有命令被原子的執(zhí)行。

     2). 和關系型數(shù)據(jù)庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執(zhí)行失敗，其后的命令仍然會被繼續(xù)執(zhí)行。

     3). 我們可以通過MULTI命令開啟一個事務，有關系型數(shù)據(jù)庫開發(fā)經(jīng)驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之后執(zhí)行的命令都將被視為事務之內(nèi)的操作，最后我們可以通過執(zhí)行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內(nèi)的所有操作。這兩個Redis命令可被視為等同于關系型數(shù)據(jù)庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。

     4). 在事務開啟之前，如果客戶端與服務器之間出現(xiàn)通訊故障并導致網(wǎng)絡斷開，其后所有待執(zhí)行的語句都將不會被服務器執(zhí)行。然而如果網(wǎng)絡中斷事件是發(fā)生在客戶端執(zhí)行EXEC命令之后，那么該事務中的所有命令都會被服務器執(zhí)行。

     5). 當使用Append-Only模式時，Redis會通過調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)write將該事務內(nèi)的所有寫操作在本次調(diào)用中全部寫入磁盤。然而如果在寫入的過程中出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰，如電源故障導致的宕機，那么此時也許只有部分數(shù)據(jù)被寫入到磁盤，而另外一部分數(shù)據(jù)卻已經(jīng)丟失。

Redis服務器會在重新啟動時執(zhí)行一系列必要的一致性檢測，一旦發(fā)現(xiàn)類似問題，就會立即退出并給出相應的錯誤提示。此時，我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具可以幫助我們定位到數(shù)據(jù)不一致的錯誤，并將已經(jīng)寫入的部分數(shù)據(jù)進行回滾。修復之后我們就可以再次重新啟動Redis服務器了。

14.WATCH命令和基于CAS的樂觀鎖：　

在Redis的事務中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假設我們通過WATCH命令在事務執(zhí)行之前監(jiān)控了多個Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值發(fā)生了變化，EXEC命令執(zhí)行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知調(diào)用者事務執(zhí)行失敗。例如，我們再次假設Redis中并未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實現(xiàn)該功能，我們只能自行編寫相應的代碼。其偽碼如下：

　　val = GET mykey
　　val = val + 1
　　SET mykey $val

以上代碼只有在單連接的情況下才可以保證執(zhí)行結果是正確的，因為如果在同一時刻有多個客戶端在同時執(zhí)行該段代碼，那么就會出現(xiàn)多線程程序中經(jīng)常出現(xiàn)的一種錯誤場景--競態(tài)爭用(race condition)。比如，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值為10，此后兩個客戶端又均將該值加一后set回Redis服務器，這樣就會導致mykey的結果為11，而不是我們認為的12。為了解決類似的問題，我們需要借助WATCH命令的幫助，見如下代碼：

　　WATCH mykey
　　val = GET mykey
　　val = val + 1
　　MULTI
　　SET mykey $val
　　EXEC

和此前代碼不同的是，新代碼在獲取mykey的值之前先通過WATCH命令監(jiān)控了該鍵，此后又將set命令包圍在事務中，這樣就可以有效的保證每個連接在執(zhí)行EXEC之前，如果當前連接獲取的mykey的值被其它連接的客戶端修改，那么當前連接的EXEC命令將執(zhí)行失敗。這樣調(diào)用者在判斷返回值后就可以獲悉val是否被重新設置成功。

15.redis持久化的幾種方式

1、快照（snapshots）

缺省情況情況下，Redis把數(shù)據(jù)快照存放在磁盤上的二進制文件中，文件名為dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如數(shù)據(jù)集中每N秒鐘有超過M次更新，就將數(shù)據(jù)寫入磁盤；或者你可以手工調(diào)用命令SAVE或BGSAVE。

工作原理

　?。?Redis forks.

　?。?子進程開始將數(shù)據(jù)寫到臨時RDB文件中。

　?。?當子進程完成寫RDB文件，用新文件替換老文件。

　?。?這種方式可以使Redis使用copy-on-write技術。

2、AOF

快照模式并不十分健壯，當系統(tǒng)停止，或者無意中Redis被kill掉，最后寫入Redis的數(shù)據(jù)就會丟失。這對某些應用也許不是大問題，但對于要求高可靠性的應用來說，Redis就不是一個合適的選擇。

Append-only文件模式是另一種選擇。

你可以在配置文件中打開AOF模式

3、虛擬內(nèi)存方式

當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因為這樣節(jié)約的內(nèi)存比較大.

當你的key不小時,可以考慮使用一些非常方法將很大的key變成很大的value,比如你可以考慮將key,value組合成一個新的value.

vm-max-threads這個參數(shù),可以設置訪問swap文件的線程數(shù),設置最好不要超過機器的核數(shù),如果設置為0,那么所有對swap文件的操作都是串行的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對數(shù)據(jù)完整性有很好的保證.

自己測試的時候發(fā)現(xiàn)用虛擬內(nèi)存性能也不錯。如果數(shù)據(jù)量很大，可以考慮分布式或者其他數(shù)據(jù)庫

16.redis的緩存失效策略和主鍵失效機制

作為緩存系統(tǒng)都要定期清理無效數(shù)據(jù)，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.

在Redis當中，有生存期的key被稱為volatile。在創(chuàng)建緩存時，要為給定的key設置生存期，當key過期的時候（生存期為0），它可能會被刪除。

1、影響生存時間的一些操作

生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數(shù)據(jù)，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以后，當前數(shù)據(jù)的生存時間不同。

比如說，對一個 key 執(zhí)行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個哈希表執(zhí)行HSET命令，這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那么改名后的 key的生存時間和改名前一樣。

RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然后舊的 key 會改名為 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新成為一個persistent key 。

2、如何更新生存時間

可以對一個已經(jīng)帶有生存時間的 key 執(zhí)行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經(jīng)被控制在1ms之內(nèi)，主鍵失效的時間復雜度是O（1），EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的當前生存時間。設置成功返回 1；當 key 不存在或者不能為 key 設置生存時間時，返回 0 。

最大緩存配置

在 redis 中，允許用戶設置最大使用內(nèi)存大小

　　server.maxmemory

默認為0，沒有指定最大緩存，如果有新的數(shù)據(jù)添加，超過最大內(nèi)存，則會使redis崩潰，所以一定要設置。redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候，就會實行數(shù)據(jù)淘汰策略。

redis 提供 6種數(shù)據(jù)淘汰策略：

　　． volatile-lru：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

　?。?volatile-ttl：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰

　?。?volatile-random：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

　?。?allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

　　． allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

　?。?no-enviction（驅(qū)逐）：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)

注意這里的6種機制，volatile和allkeys規(guī)定了是對已設置過期時間的數(shù)據(jù)集淘汰數(shù)據(jù)還是從全部數(shù)據(jù)集淘汰數(shù)據(jù)，后面的lru、ttl以及random是三種不同的淘汰策略，再加上一種no-enviction永不回收的策略。

使用策略規(guī)則：

　　1、如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)冪律分布，也就是一部分數(shù)據(jù)訪問頻率高，一部分數(shù)據(jù)訪問頻率低，則使用allkeys-lru

　　2、如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平等分布，也就是所有的數(shù)據(jù)訪問頻率都相同，則使用allkeys-random

三種數(shù)據(jù)淘汰策略：

ttl和random比較容易理解，實現(xiàn)也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，然后取最先失效的key進行淘汰

17.redis 最適合的場景　　

Redis最適合所有數(shù)據(jù)in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統(tǒng)意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那么何時使用Memcached,何時使用Redis呢?

如果簡單地比較Redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會得到以下觀點：

　　1 、Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結構的存儲。

　　2 、Redis支持數(shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。

　　3 、Redis支持數(shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。

（1）、會話緩存（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優(yōu)勢在于：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現(xiàn)在，

他們還會這樣嗎？

幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎么恰當?shù)氖褂肦edis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業(yè)平臺Magento也提供Redis的插件。

（2）、全頁緩存（FPC）

除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺?；氐揭恢滦詥栴}，即使重啟了Redis實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。

此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

（3）、隊列

Reids在內(nèi)存存儲引擎領域的一大優(yōu)點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創(chuàng)建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。

（4），排行榜/計數(shù)器

Redis在內(nèi)存中對數(shù)字進行遞增或遞減的操作實現(xiàn)的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執(zhí)行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數(shù)據(jù)結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們

稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執(zhí)行即可：

當然，這是假定你是根據(jù)你用戶的分數(shù)做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數(shù)，你需要這樣執(zhí)行：

　　ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現(xiàn)的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數(shù)據(jù)的，你可以在這里看到。

（5）、發(fā)布/訂閱

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發(fā)布/訂閱功能。發(fā)布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網(wǎng)絡連接中使用，還可作為基于發(fā)布/訂閱的腳本觸發(fā)器，甚至用Redis的發(fā)布/訂閱功能來建立聊天系統(tǒng)！（不，這是真的，你可以去核實）。

Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為用戶提供如果此多功能。

總結

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。