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來源：牛客網(wǎng)

最近在學(xué)習(xí)redis，根據(jù)網(wǎng)上的面經(jīng)整理了兩篇常見的問題。本人水平有限，還請各位牛友大佬多多指教！

基礎(chǔ)知識(shí)必備：

五大常用數(shù)據(jù)類型

redis與其他緩存的比較

rdb和aof

=================================

常見問題：

1、為什么使用redis

（一）性能

我們在碰到需要執(zhí)行耗時(shí)特別久，且結(jié)果不頻繁變動(dòng)的SQL，就特別適合將運(yùn)行結(jié)果放入緩存。這樣，后面的請求就去緩存中讀取，使得請求能夠迅速響應(yīng)。

（二）并發(fā)

在大并發(fā)的情況下，所有的請求直接訪問數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫會(huì)出現(xiàn)連接異常。這個(gè)時(shí)候，就需要使用redis做一個(gè)緩沖操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問數(shù)據(jù)庫。

2.使用redis有什么缺點(diǎn)

(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

3、單線程的redis為什么這么快

(一)純內(nèi)存操作

(二)單線程操作，避免了頻繁的上下文切換

(三)采用了非阻塞I/O多路復(fù)用機(jī)制

參照上圖，簡單來說，就是。我們的redis-client在操作的時(shí)候，會(huì)產(chǎn)生具有不同事件類型的socket。在服務(wù)端，有一段I/0多路復(fù)用程序，將其置入隊(duì)列之中。然后，文件事件分派器，依次去隊(duì)列中取，轉(zhuǎn)發(fā)到不同的事件處理器中。

4、redis的數(shù)據(jù)類型，以及每種數(shù)據(jù)類型的使用場景

回答：一共五種

(一)String

這個(gè)其實(shí)沒啥好說的，最常規(guī)的set/get操作，value可以是String也可以是數(shù)字。一般做一些復(fù)雜的計(jì)數(shù)功能的緩存。

(二)hash

這里value存放的是結(jié)構(gòu)化的對象，比較方便的就是操作其中的某個(gè)字段。博主在做單點(diǎn)登錄的時(shí)候，就是用這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)用戶信息，以cookieId作為key，設(shè)置30分鐘為緩存過期時(shí)間，能很好的模擬出類似session的效果。

(三)list

使用List的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以做簡單的消息隊(duì)列的功能。另外還有一個(gè)就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分頁功能，性能極佳，用戶體驗(yàn)好。本人還用一個(gè)場景，很合適---取行情信息。就也是個(gè)生產(chǎn)者和消費(fèi)者的場景。LIST可以很好的完成排隊(duì)，先進(jìn)先出的原則。

(四)set

因?yàn)閟et堆放的是一堆不重復(fù)值的集合。所以可以做全局去重的功能。為什么不用JVM自帶的Set進(jìn)行去重？因?yàn)槲覀兊南到y(tǒng)一般都是集群部署，使用JVM自帶的Set，比較麻煩，難道為了一個(gè)做一個(gè)全局去重，再起一個(gè)公共服務(wù)，太麻煩了。

另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以計(jì)算共同喜好，全部的喜好，自己獨(dú)有的喜好等功能。

(五)sorted set

sorted set多了一個(gè)權(quán)重參數(shù)score,集合中的元素能夠按score進(jìn)行排列。可以做排行榜應(yīng)用，取TOP N操作。

5、redis的過期策略以及內(nèi)存淘汰機(jī)制

redis采用的是定期刪除+惰性刪除策略。

為什么不用定時(shí)刪除策略?

定時(shí)刪除,用一個(gè)定時(shí)器來負(fù)責(zé)監(jiān)視key,過期則自動(dòng)刪除。雖然內(nèi)存及時(shí)釋放，但是十分消耗CPU資源。在大并發(fā)請求下，CPU要將時(shí)間應(yīng)用在處理請求，而不是刪除key,因此沒有采用這一策略.

定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?

定期刪除，redis默認(rèn)每個(gè)100ms檢查，是否有過期的key,有過期key則刪除。需要說明的是，redis不是每個(gè)100ms將所有的key檢查一次，而是隨機(jī)抽取進(jìn)行檢查(如果每隔100ms,全部key進(jìn)行檢查，redis豈不是卡死)。因此，如果只采用定期刪除策略，會(huì)導(dǎo)致很多key到時(shí)間沒有刪除。

于是，惰性刪除派上用場。也就是說在你獲取某個(gè)key的時(shí)候，redis會(huì)檢查一下，這個(gè)key如果設(shè)置了過期時(shí)間那么是否過期了？如果過期了此時(shí)就會(huì)刪除。

采用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了么?

不是的，如果定期刪除沒刪除key。然后你也沒即時(shí)去請求key，也就是說惰性刪除也沒生效。這樣，redis的內(nèi)存會(huì)越來越高。那么就應(yīng)該采用內(nèi)存淘汰機(jī)制。

在redis.conf中有一行配置

# maxmemory-policy volatile-lru

該配置就是配內(nèi)存淘汰策略的(什么，你沒配過？好好反省一下自己)

1）noeviction：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時(shí)，新寫入操作會(huì)報(bào)錯(cuò)。應(yīng)該沒人用吧。

2）allkeys-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時(shí)，在鍵空間中，移除最近最少使用的key。推薦使用，目前項(xiàng)目在用這種。

3）allkeys-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時(shí)，在鍵空間中，隨機(jī)移除某個(gè)key。應(yīng)該也沒人用吧，你不刪最少使用Key,去隨機(jī)刪。

4）volatile-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時(shí)，在設(shè)置了過期時(shí)間的鍵空間中，移除最近最少使用的key。這種情況一般是把redis既當(dāng)緩存，又做持久化存儲(chǔ)的時(shí)候才用。不推薦

5）volatile-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時(shí)，在設(shè)置了過期時(shí)間的鍵空間中，隨機(jī)移除某個(gè)key。依然不推薦

6）volatile-ttl：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫入數(shù)據(jù)時(shí)，在設(shè)置了過期時(shí)間的鍵空間中，有更早過期時(shí)間的key優(yōu)先移除。不推薦

ps：如果沒有設(shè)置 expire 的key, 不滿足先決條件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為, 和 noeviction(不刪除) 基本上一致。

6、redis和數(shù)據(jù)庫雙寫一致性問題

分析:一致性問題是分布式常見問題，還可以再分為最終一致性和強(qiáng)一致性。數(shù)據(jù)庫和緩存雙寫，就必然會(huì)存在不一致的問題。答這個(gè)問題，先明白一個(gè)前提。就是如果對數(shù)據(jù)有強(qiáng)一致性要求，不能放緩存。我們所做的一切，只能保證最終一致性。另外，我們所做的方案其實(shí)從根本上來說，只能說降低不一致發(fā)生的概率，無法完全避免。因此，有強(qiáng)一致性要求的數(shù)據(jù)，不能放緩存。

首先，采取正確更新策略，先更新數(shù)據(jù)庫，再刪緩存。其次，因?yàn)榭赡艽嬖趧h除緩存失敗的問題，提供一個(gè)補(bǔ)償措施即可，例如利用消息隊(duì)列。

7、如何應(yīng)對緩存穿透和緩存雪崩問題

分析:這兩個(gè)問題，說句實(shí)在話，一般中小型傳統(tǒng)軟件企業(yè)，很難碰到這個(gè)問題。如果有大并發(fā)的項(xiàng)目，流量有幾百萬左右。這兩個(gè)問題一定要深刻考慮。

回答:如下所示

緩存穿透，即黑客故意去請求緩存中不存在的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致所有的請求都懟到數(shù)據(jù)庫上，從而數(shù)據(jù)庫連接異常。

解決方案:

(一)利用互斥鎖，緩存失效的時(shí)候，先去獲得鎖，得到鎖了，再去請求數(shù)據(jù)庫。沒得到鎖，則休眠一段時(shí)間重試

(二)采用異步更新策略，無論key是否取到值，都直接返回。value值中維護(hù)一個(gè)緩存失效時(shí)間，緩存如果過期，異步起一個(gè)線程去讀數(shù)據(jù)庫，更新緩存。需要做緩存預(yù)熱(項(xiàng)目啟動(dòng)前，先加載緩存)操作。

(三)提供一個(gè)能迅速判斷請求是否有效的攔截機(jī)制，比如，利用布隆過濾器，內(nèi)部維護(hù)一系列合法有效的key。迅速判斷出，請求所攜帶的Key是否合法有效。如果不合法，則直接返回。

緩存雪崩，即緩存同一時(shí)間大面積的失效，這個(gè)時(shí)候又來了一波請求，結(jié)果請求都懟到數(shù)據(jù)庫上，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接異常。

解決方案:

(一)給緩存的失效時(shí)間，加上一個(gè)隨機(jī)值，避免集體失效。

(二)使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了。

(三)雙緩存。我們有兩個(gè)緩存，緩存A和緩存B。緩存A的失效時(shí)間為20分鐘，緩存B不設(shè)失效時(shí)間。自己做緩存預(yù)熱操作。然后細(xì)分以下幾個(gè)小點(diǎn)

I 從緩存A讀數(shù)據(jù)庫，有則直接返回

II A沒有數(shù)據(jù)，直接從B讀數(shù)據(jù)，直接返回，并且異步啟動(dòng)一個(gè)更新線程。

III 更新線程同時(shí)更新緩存A和緩存B。

8、如何解決redis的并發(fā)競爭key問題

分析:這個(gè)問題大致就是，同時(shí)有多個(gè)子系統(tǒng)去set一個(gè)key。這個(gè)時(shí)候要注意什么呢？大家思考過么。需要說明一下，博主提前百度了一下，發(fā)現(xiàn)答案基本都是推薦用redis事務(wù)機(jī)制。博主不推薦使用redis的事務(wù)機(jī)制。因?yàn)槲覀兊纳a(chǎn)環(huán)境，基本都是redis集群環(huán)境，做了數(shù)據(jù)分片操作。你一個(gè)事務(wù)中有涉及到多個(gè)key操作的時(shí)候，這多個(gè)key不一定都存儲(chǔ)在同一個(gè)redis-server上。因此，redis的事務(wù)機(jī)制，十分雞肋。

回答:如下所示

(1)如果對這個(gè)key操作，不要求順序

這種情況下，準(zhǔn)備一個(gè)分布式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做set操作即可，比較簡單。

(2)如果對這個(gè)key操作，要求順序

假設(shè)有一個(gè)key1,系統(tǒng)A需要將key1設(shè)置為valueA,系統(tǒng)B需要將key1設(shè)置為valueB,系統(tǒng)C需要將key1設(shè)置為valueC.

期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的順序變化。這種時(shí)候我們在數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫的時(shí)候，需要保存一個(gè)時(shí)間戳。假設(shè)時(shí)間戳如下

系統(tǒng)A key 1 {valueA 3:00}

系統(tǒng)B key 1 {valueB 3:05}

系統(tǒng)C key 1 {valueC 3:10}

那么，假設(shè)這會(huì)系統(tǒng)B先搶到鎖，將key1設(shè)置為{valueB 3:05}。接下來系統(tǒng)A搶到鎖，發(fā)現(xiàn)自己的valueA的時(shí)間戳早于緩存中的時(shí)間戳，那就不做set操作了。以此類推。

其他方法，比如利用隊(duì)列，將set方法變成串行訪問也可以。總之，靈活變通。

9.Reids的特點(diǎn)

Redis本質(zhì)上是一個(gè)Key-Value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，很像memcached，整個(gè)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)統(tǒng)加載在內(nèi)存當(dāng)中進(jìn)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(jìn)行保存。因?yàn)槭羌儍?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(jié)構(gòu)，此外單個(gè)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(shí)現(xiàn)很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實(shí)現(xiàn)一個(gè)輕量級的高性 能消息隊(duì)列服務(wù)，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(shè)置expire時(shí)間，因此也可以被當(dāng)作一 個(gè)功能加強(qiáng)版的memcached來用。

Redis的主要缺點(diǎn)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(yùn)算上。

10.使用redis有哪些好處？

(1) 速度快，因?yàn)閿?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(shí)間復(fù)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(wù)，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(shè)置過期時(shí)間，過期后將會(huì)自動(dòng)刪除

11.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)

12.Memcache與Redis的區(qū)別都有哪些？

1)、存儲(chǔ)方式 Memecache把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中，斷電后會(huì)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(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。

3)、使用底層模型不同 它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。 Redis直接自己構(gòu)建了VM 機(jī)制 ，因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話，會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請求。

13.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(huì)阻塞主線程的工作，當(dāng)快照比較大時(shí)對性能影響是非常大的，會(huì)間斷性暫停服務(wù)，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(gè)持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會(huì)不斷增大，AOF文件過大會(huì)影響Master重啟的恢復(fù)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(guān)鍵，某個(gè)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(shí)候會(huì)占大量的CPU和內(nèi)存資源，導(dǎo)致服務(wù)load過高，出現(xiàn)短暫服務(wù)暫停現(xiàn)象。

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

14. 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(diǎn)數(shù)據(jù)

相關(guān)知識(shí)：redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時(shí)候，就會(huì)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(shè)置過期時(shí)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(shè)置過期時(shí)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(shè)置過期時(shí)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)

15.redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實(shí)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(wù)機(jī)制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個(gè)命令是我們實(shí)現(xiàn)事務(wù)的基石。相信對有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者而言這一概念并不陌生，即便如此，我們還是會(huì)簡要的列出

Redis中

事務(wù)的實(shí)現(xiàn)特征：

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

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

3). 我們可以通過MULTI命令開啟一個(gè)事務(wù)，有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫開發(fā)經(jīng)驗(yàn)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(wù)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(wù)內(nèi)的所有操作。這兩

個(gè)Redis命令可被視為等同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。

4). 在事務(wù)開啟之前，如果客戶端與服務(wù)器之間出現(xiàn)通訊故障并導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)斷開，其后所有待執(zhí)行的語句都將不會(huì)被服務(wù)器執(zhí)行。然而如果網(wǎng)絡(luò)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(wù)中的所有命令都會(huì)被服務(wù)器執(zhí)行。

5). 當(dāng)使用Append-Only模式時(shí)，Redis會(huì)通過調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)write將該事務(wù)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(dǎo)致的宕機(jī)，那么此時(shí)也許只有部分?jǐn)?shù)據(jù)被寫入到磁盤，而另外一部分?jǐn)?shù)據(jù)卻已經(jīng)丟失。

Redis服務(wù)器會(huì)在重新啟動(dòng)時(shí)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(huì)立即退出并給出相應(yīng)的錯(cuò)誤提示。此時(shí)，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(cuò)誤，并將已經(jīng)寫入的部

分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行回滾。修復(fù)之后我們就可以再次重新啟動(dòng)Redis服務(wù)器了。

16.WATCH命令和基于CAS的樂觀鎖：

在Redis的事務(wù)中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假設(shè)我們通過WATCH命令在事務(wù)執(zhí)行之前監(jiān)控了多個(gè)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(wù)都將被放棄，同時(shí)返回Null multi-bulk應(yīng)答以通知調(diào)用者事務(wù)

執(zhí)行失敗。例如，我們再次假設(shè)Redis中并未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實(shí)現(xiàn)該功能，我們只能自行編寫相應(yīng)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(jié)果是正確的，因?yàn)槿绻谕粫r(shí)刻有多個(gè)客戶端在同時(shí)執(zhí)行該段代碼，那么就會(huì)出現(xiàn)多線程程序中經(jīng)常出現(xiàn)的一種錯(cuò)誤場景--競態(tài)爭用(race condition)。比如，客戶端A和B都在同一時(shí)刻讀取了mykey的原有值，假設(shè)該值為10，此后兩個(gè)客戶端又均將該值加一后set回Redis服務(wù)器，這樣就會(huì)導(dǎo)致mykey的結(jié)果為11，而不是我們認(rèn)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(wù)中，這樣就可以有效的保證每個(gè)連接在執(zhí)行EXEC之前，如果當(dāng)前連接獲取的mykey的值被其它連接的客戶端修改，那么當(dāng)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(shè)置成功。

17.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(jìn)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(jìn)程開始將數(shù)據(jù)寫到臨時(shí)RDB文件中。

． 當(dāng)子進(jìn)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(shù)。

2、AOF

快照模式并不十分健壯，當(dāng)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(huì)丟失。這對某些應(yīng)用也許不是大問題，但對于要求高可靠性的應(yīng)用來說，

Redis就不是一個(gè)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(dāng)你的key很小而value很大時(shí),使用VM的效果會(huì)比較好.因?yàn)檫@樣節(jié)約的內(nèi)存比較大.

當(dāng)你的key不小時(shí),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(gè)新的value.

vm-max-threads這個(gè)參數(shù),可以設(shè)置訪問swap文件的線程數(shù),設(shè)置最好不要超過機(jī)器的核數(shù),如果設(shè)置為0,那么所有對swap文件的操作都是串行的.可能會(huì)造成比較長時(shí)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(shí)候發(fā)現(xiàn)用虛擬內(nèi)存性能也不錯(cuò)。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

18.redis的緩存失效策略和主鍵失效機(jī)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(gè)主鍵失效和淘汰策略.

在Redis當(dāng)中，有生存期的key被稱為volatile。在創(chuàng)建緩存時(shí)，要為給定的key設(shè)置生存期，當(dāng)key過期的時(shí)候（生存期為0），它可能會(huì)被刪除。

1、影響生存時(shí)間的一些操作

生存時(shí)間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個(gè) 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(yīng)的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以后，當(dāng)前數(shù)據(jù)的生存時(shí)間不同。

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

RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個(gè)帶生存時(shí)間的 key 改名成另一個(gè)帶生存時(shí)間的 another_key ，這時(shí)舊的 another_key (以及它的生存時(shí)間)會(huì)被刪除，然后舊的 key 會(huì)改名為 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時(shí)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(shí)間，讓 key 重新成為一個(gè)persistent key 。

2、如何更新生存時(shí)間

可以對一個(gè)已經(jīng)帶有生存時(shí)間的 key 執(zhí)行EXPIRE命令，新指定的生存時(shí)間會(huì)取代舊的生存時(shí)間。過期時(shí)間的精度已經(jīng)被控制在1ms之內(nèi)，主鍵失效的時(shí)間復(fù)雜度是O（1），

EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的當(dāng)前生存時(shí)間。設(shè)置成功返回 1；當(dāng) key 不存在或者不能為 key 設(shè)置生存時(shí)間時(shí)，返回 0 。

最大緩存配置

在 redis 中，允許用戶設(shè)置最大使用內(nèi)存大小

server.maxmemory

默認(rèn)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(huì)使redis崩潰，所以一定要設(shè)置。redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時(shí)候，就會(huì)實(shí)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(shè)置過期時(shí)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(shè)置過期時(shí)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(shè)置過期時(shí)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(jī)制，volatile和allkeys規(guī)定了是對已設(shè)置過期時(shí)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?jǐn)?shù)據(jù)訪問頻率高，一部分?jǐn)?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(shí)現(xiàn)也會(huì)比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設(shè)計(jì)上會(huì)對key 按失效時(shí)間排序，然后取最先失效的key進(jìn)行淘汰

19.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(shí)際更多的是一個(gè)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(huì)有疑問，似乎Redis更像一個(gè)加強(qiáng)版的Memcached，那么何時(shí)使用Memcached,何時(shí)使用Redis呢?

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

1 、Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)。

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

3 、Redis支持?jǐn)?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(shí)候可以再次加載進(jìn)行使用。

（1）會(huì)話緩存（Session Cache）

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

他們還會(huì)這樣嗎？

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

（2）全頁緩存（FPC）

除基本的會(huì)話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺(tái)。回到一致性問題，即使重啟了Redis實(shí)例，因?yàn)橛写疟P的持久化，用戶也不會(huì)看到頁面加載速度的下降，這是一個(gè)極大改進(jìn)，類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例，Magento提供一個(gè)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(gè)非常好的插件 wp-redis，這個(gè)插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

（3）隊(duì)列

Reids在內(nèi)存存儲(chǔ)引擎領(lǐng)域的一大優(yōu)點(diǎn)是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個(gè)很好的消息隊(duì)列平臺(tái)來使用。Redis作為隊(duì)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(xiàng)目，這些項(xiàng)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(duì)列需求。例如，Celery有一個(gè)后臺(tái)就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。

（4）排行榜/計(jì)數(shù)器

Redis在內(nèi)存中對數(shù)字進(jìn)行遞增或遞減的操作實(shí)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(shí)候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個(gè)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(dāng)然，這是假定你是根據(jù)你用戶的分?jǐn)?shù)做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分?jǐn)?shù)，你需要這樣執(zhí)行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個(gè)很好的例子，用Ruby實(shí)現(xiàn)的，它的排行榜就是使用Redis來存儲(chǔ)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(shí)非常多。我已看見人們在社交網(wǎng)絡(luò)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(shí)）。

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

20.Reids的特點(diǎn)

Redis本質(zhì)上是一個(gè)Key-Value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，很像memcached，整個(gè)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)統(tǒng)加載在內(nèi)存當(dāng)中進(jìn)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(jìn)行保存。因?yàn)槭羌儍?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(jié)構(gòu)，此外單個(gè)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(shí)現(xiàn)很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實(shí)現(xiàn)一個(gè)輕量級的高性 能消息隊(duì)列服務(wù)，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(shè)置expire時(shí)間，因此也可以被當(dāng)作一 個(gè)功能加強(qiáng)版的memcached來用。

Redis的主要缺點(diǎn)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(yùn)算上。

21.讀寫分離模型

通過增加Slave DB的數(shù)量，讀的性能可以線性增長。為了避免Master DB的單點(diǎn)故障，集群一般都會(huì)采用兩臺(tái)Master DB做雙機(jī)熱備，所以整個(gè)集群的讀和寫的可用性都非常高。

讀寫分離架構(gòu)的缺陷在于，不管是Master還是Slave，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都必須保存完整的數(shù)據(jù)，如果在數(shù)據(jù)量很大的情況下，集群的擴(kuò)展能力還是受限于單個(gè)節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)能力，而且對于Write-intensive類型的應(yīng)用，讀寫分離架構(gòu)并不適合。

22.數(shù)據(jù)分片模型

為了解決讀寫分離模型的缺陷，可以將數(shù)據(jù)分片模型應(yīng)用進(jìn)來。

可以將每個(gè)節(jié)點(diǎn)看成都是獨(dú)立的master，然后通過業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分片。

結(jié)合上面兩種模型，可以將每個(gè)master設(shè)計(jì)成由一個(gè)master和多個(gè)slave組成的模型。

23.使用過Redis分布式鎖么，它是什么回事？

先拿setnx來爭搶鎖，搶到之后，再用expire給鎖加一個(gè)過期時(shí)間防止鎖忘記了釋放。

24.如果在setnx之后執(zhí)行expire之前進(jìn)程意外crash或者要重啟維護(hù)了，那會(huì)怎么樣？

25.如果這個(gè)redis正在給線上的業(yè)務(wù)提供服務(wù)，那使用keys指令會(huì)有什么問題？

這個(gè)時(shí)候你要回答redis關(guān)鍵的一個(gè)特性：redis的單線程的。keys指令會(huì)導(dǎo)致線程阻塞一段時(shí)間，線上服務(wù)會(huì)停頓，直到指令執(zhí)行完畢，服務(wù)才能恢復(fù)。這個(gè)時(shí)候可以使用scan指令，scan指令可以無阻塞的提取出指定模式的key列表，但是會(huì)有一定的重復(fù)概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費(fèi)的時(shí)間會(huì)比直接用keys指令長。

26.使用過Redis做異步隊(duì)列么，你是怎么用的？

一般使用list結(jié)構(gòu)作為隊(duì)列，rpush生產(chǎn)消息，lpop消費(fèi)消息。當(dāng)lpop沒有消息的時(shí)候，要適當(dāng)sleep一會(huì)再重試。

如果對方追問可不可以不用sleep呢？list還有個(gè)指令叫blpop，在沒有消息的時(shí)候，它會(huì)阻塞住直到消息到來。

如果對方追問能不能生產(chǎn)一次消費(fèi)多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實(shí)現(xiàn)1:N的消息隊(duì)列。

如果對方追問pub/sub有什么缺點(diǎn)？在消費(fèi)者下線的情況下，生產(chǎn)的消息會(huì)丟失，得使用專業(yè)的消息隊(duì)列如rabbitmq等。

如果對方追問redis如何實(shí)現(xiàn)延時(shí)隊(duì)列？我估計(jì)現(xiàn)在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細(xì)。但是你很克制，然后神態(tài)自若的回答道：使用sortedset，拿時(shí)間戳作為score，消息內(nèi)容作為key調(diào)用zadd來生產(chǎn)消息，消費(fèi)者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的數(shù)據(jù)輪詢進(jìn)行處理。

到這里，面試官暗地里已經(jīng)對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。

27.如果有大量的key需要設(shè)置同一時(shí)間過期，一般需要注意什么？

如果大量的key過期時(shí)間設(shè)置的過于集中，到過期的那個(gè)時(shí)間點(diǎn)，redis可能會(huì)出現(xiàn)短暫的卡頓現(xiàn)象。一般需要在時(shí)間上加一個(gè)隨機(jī)值，使得過期時(shí)間分散一些。

28.Redis如何做持久化的？

bgsave做鏡像全量持久化，aof做增量持久化。因?yàn)閎gsave會(huì)耗費(fèi)較長時(shí)間，不夠?qū)崟r(shí)，在停機(jī)的時(shí)候會(huì)導(dǎo)致大量丟失數(shù)據(jù)，所以需要aof來配合使用。在redis實(shí)例重啟時(shí)，會(huì)使用bgsave持久化文件重新構(gòu)建內(nèi)存，再使用aof重放近期的操作指令來實(shí)現(xiàn)完整恢復(fù)重啟之前的狀態(tài)。

對方追問如果突然機(jī)器掉電會(huì)怎樣？取決于aof日志sync屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時(shí)都sync一下磁盤，就不會(huì)丟失數(shù)據(jù)。但是在高性能的要求下每次都sync是不現(xiàn)實(shí)的，一般都使用定時(shí)sync，比如1s1次，這個(gè)時(shí)候最多就會(huì)丟失1s的數(shù)據(jù)。

對方追問bgsave的原理是什么？你給出兩個(gè)詞匯就可以了，fork和cow。fork是指redis通過創(chuàng)建子進(jìn)程來進(jìn)行bgsave操作，cow指的是copy on write，子進(jìn)程創(chuàng)建后，父子進(jìn)程共享數(shù)據(jù)段，父進(jìn)程繼續(xù)提供讀寫服務(wù)，寫臟的頁面數(shù)據(jù)會(huì)逐漸和子進(jìn)程分離開來。

29.Pipeline有什么好處，為什么要用pipeline？

可以將多次IO往返的時(shí)間縮減為一次，前提是pipeline執(zhí)行的指令之間沒有因果相關(guān)性。使用redis-benchmark進(jìn)行壓測的時(shí)候可以發(fā)現(xiàn)影響redis的QPS峰值的一個(gè)重要因素是pipeline批次指令的數(shù)目。

**附: 但是注意，如果使用`Pipeline`。當(dāng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)擴(kuò)充后，會(huì)導(dǎo)致長連接數(shù)目成倍數(shù)上漲。**

30.Redis的同步機(jī)制了解么？

Redis可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時(shí)，主節(jié)點(diǎn)做一次bgsave，并同時(shí)將后續(xù)修改操作記錄到內(nèi)存buffer，待完成后將rdb文件全量同步到復(fù)制節(jié)點(diǎn)，復(fù)制節(jié)點(diǎn)接受完成后將rdb鏡像加載到內(nèi)存。加載完成后，再通知主節(jié)點(diǎn)將期間修改的操作記錄同步到復(fù)制節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重放就完成了同步過程。

31.是否使用過Redis集群，集群的原理是什么？

Redis Sentinal著眼于高可用，在master宕機(jī)時(shí)會(huì)自動(dòng)將slave提升為master，繼續(xù)提供服務(wù)。

Redis Cluster著眼于擴(kuò)展性，在單個(gè)redis內(nèi)存不足時(shí)，使用Cluster進(jìn)行分片存儲(chǔ)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的redis面试问题（一）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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