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為了便于大家查找問題，了解全貌，整理個目錄，我們可以快速全局了解關于Redis 緩存，面試官一般喜歡問哪些問題？

Redis 有哪些特性？

答案：

• 性能高， 讀的速度是100000次/s，寫的速度是80000次/s
• 數據持久化，支持RDB 、AOF
• 支持事務。通過MULTI和EXEC指令包起來。
• 多種數據結構類型
• 主從復制
• 其他特性：發布/訂閱、通知、key過期等

Redis 為什么這么快？

答案：

• 完全基于內存，沒有磁盤IO上的開銷，異步持久化除外
• 單線程，避免多個線程切換的性能損耗
• 非阻塞的IO多路復用機制
• 底層的數據存儲結構優化，使用原生的數據結構提升性能。

整理了一份大廠常考面試題，這份pdf包括 Java基礎、Java并發、JVM、MySQL、Redis、Spring、MyBatis、Kafka、設計模式等面試題，分享給大家。
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Redis 底層的基礎數據結構有哪些？

答案：

• 字符串。沒有采用C語言的傳統字符串，而是自己實現的一個簡單動態字符串SDS的抽象類型，并保存了長度信息。
• 鏈表（linkedlist）。雙向無環鏈表結構，每個鏈表的節點由一個listNode結構來表示，每個節點都有前置和后置節點的指針
• 字典（hashtable）。保存鍵值對的抽象數據結構，底層使用hash表，每個字典帶有兩個hash表，供平時使用和rehash時使用。
• 跳躍表（skiplist）。跳躍表是有序集合的底層實現之一。redis跳躍表由zskiplist和zskiplistNode組成，zskiplist用于保存跳躍表 信息(表頭、表尾節點、?度等)，zskiplistNode用于表示表跳躍節點，每個跳躍表的層高都是1- 32的隨機數，在同一個跳躍表中，多個節點可以包含相同的分值，但是每個節點的成員對象必須是唯一的，節點按照分值大小排序，如果分值相同，則按照成員對象的大小排序。
• 整數集合（intset）。用于保存整數值的集合抽象數據結構，不會出現重復元素，底層實現為數組。
• 壓縮列表（ziplist）。為節約內存而開發的順序性數據結構，可以包含多個節點，每個節點可以保存一個字節數組或者整數值。

Redis 支持哪些數據類型？

答案：五種常用數據類型：String、Hash、Set、List、SortedSet。三種特殊的數據類型：Bitmap、HyperLogLog、Geospatial，其中Bitmap 、HyperLogLog的底層都是 String 數據類型，Geospatial 底層是 Sorted Set 數據類型。

• 字符串對象string：int整數、embstr編碼的簡單動態字符串、raw簡單動態字符串
• 列表對象list：ziplist、linkedlist
• 哈希對象hash：ziplist、hashtable
• 集合對象set：intset、hashtable
• 有序集合對象zset：ziplist、skiplist

Redis 常用的 5 種數據結構和應用場景？

答案：

• String：緩存、計數器、分布式鎖等
• List：鏈表、隊列、微博關注人時間軸列表等
• Hash：用戶信息、Hash 表等
• Set：去重、贊、踩、共同好友等
• Zset：訪問量排行榜、點擊量排行榜等

為什么采用單線程？

答案：官方回復，CPU不會成為Redis的制約瓶頸，Redis主要受內存、網絡限制。例如，在一個普通的 Linux 系統上，使用pipelining 可以每秒傳遞 100 萬個請求，所以如果您的應用程序主要使用 O(N) 或 O(log(N)) 命令，則幾乎不會使用太多 CPU，屬于IO密集型系統。

Redis 6.0 之后又改用多線程呢?

答案：Redis的多線程主要是處理數據的讀寫、協議解析。執行命令還是采用單線程順序執行。

主要是因為redis的性能瓶頸在于網絡IO而非CPU，使用多線程進行一些周邊預處理，提升了IO的讀寫效率，從而提高了整體的吞吐量。antirez 在 RedisConf 2019 分享時提到，Redis 6 引入的多線程 IO 對性能提升至少一倍以上。

過期鍵Key 的刪除策略有哪些？

答案：有3種過期刪除策略。惰性刪除、定期刪除、定時刪除

• 惰性刪除。使用key時才進行檢查，如果已經過期，則刪除。缺點：過期的key如果沒有被訪問到，一直無法刪除，一直占用內存，造成空間浪費。
• 定期刪除。每隔一段時間做一次檢查，刪除過期的key，每次只是隨機取一些key去檢查。
• 定時刪除。為每個key設置過期時間，同時創建一個定時器。一旦到期，立即執行刪除。缺點：如果過期鍵比較多時，占用CPU較多，對服務的性能有很大影響。

如果Redis的內存空間不足，淘汰機制？

答案：

• volatile-lru：從已設置過期時間的key中，移出最近最少使用的key進行淘汰
• allkeys-lru：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key（這個是最常用的）
• volatile-ttl：從已設置過期時間的key中，移出將要過期的key
• volatile-random：從已設置過期時間的key中，隨機選擇key淘汰
• allkeys-random：從key中隨機選擇key進行淘汰
• no-eviction：禁止淘汰數據。當內存達到閾值的時候，新寫入操作報錯
• volatile-lfu：從已設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中挑選最不經常使用的數據淘汰(LFU(Least Frequently Used)算法，也就是最頻繁被訪問的數據將來最有可能被訪問到)
• allkeys-lfu：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，移除最不經常使用的key。

Redis 突然掛了怎么解決？

答案：1、從系統可用性角度思考，Redis Cluster引入主備機制，當主節點掛了后，自動切換到備用節點，繼續提供服務。2、Client端引入本地緩存，通過開關切換，避免Redis突然掛掉，高并發流量把數據庫打掛。

Redis 持久化有哪些方式？

答案：

1、快照RDB。將某個時間點上的數據庫狀態保存到RDB文件中，RDB文件是一個壓縮的二進制文件，保存在磁盤上。當Redis崩潰時，可用于恢復數據。通過SAVE或BGSAVE來生成RDB文件。

• SAVE：會阻塞redis進程，直到RDB文件創建完畢，在進程阻塞期間，redis不能處理任何命令請求。
• BGSAVE：會fork出一個子進程，然后由子進程去負責生成RDB文件，父進程還可以繼續處理命令請求，不會阻塞進程。

2、只追加文件AOF。以日志的形式記錄每個寫操作（非讀操作）。當不同節點同步數據時，讀取日志文件的內容將寫指令從前到后執行一次，即可完成數據恢復。

Redis 常用場景

答案：

• 1、緩存，有句話說的好，「性能不夠，緩存來湊」
• 2、分布式鎖，利用Redis 的 setnx
• 3、分布式session
• 4、計數器，通過incr命令
• 5、排行榜，Redis 的 有序集合
• 6、其他

Redis 緩存要注意的七大經典問題？

答案：列舉了億級系統，高訪問量情況下Redis緩存可能會遇到哪些問題？以及對應的解決方案。

• 1、緩存集中失效
• 2、緩存穿透
• 3、緩存雪崩
• 4、緩存熱點
• 5、緩存大Key
• 6、緩存數據的一致性
• 7、數據并發競爭預熱

每個問題的詳細解決方案，請查看 億級系統的Redis緩存如何設計？？？

Redis 集群方案有哪幾種？

答案：

• 主從復制模式
• Sentinel（哨兵）模式
• Redis Cluster模式

Redis 主從數據同步（主從復制）的過程？

答案：

• 1、slave啟動后，向master發送sync命令
• 2、master收到sync之后，執行bgsave保存快照，生成RDB全量文件
• 3、master把slave的寫命令記錄到緩存
• 4、bgsave執行完畢之后，發送RDB文件到slave，slave執行
• 5、master發送緩沖區的寫命令給slave，slave接收命令并執行，完成復制初始化。
• 6、此后，master每次執行一個寫命令都會同步發送給slave，保持master與slave之間數據的一致性

主從復制的優缺點？

答案：

1、優點：

• master能自動將數據同步到slave，可以進行讀寫分離，分擔master的讀壓力
• master、slave之間的同步是以非阻塞的方式進行的，同步期間，客戶端仍然可以提交查詢或更新請求

缺點：

• 不具備自動容錯與恢復功能，master 節點宕機后，需要手動指定新的 master
• master宕機，如果宕機前數據沒有同步完，則切換IP后會存在數據不一致的問題
• 難以支持在線擴容，Redis的容量受限于單機配置

Sentinel（哨兵）模式的優缺點？

答案：哨兵模式基于主從復制模式，增加了哨兵來監控與自動處理故障。

1、優點：

• 哨兵模式基于主從復制模式，所以主從復制模式有的優點，哨兵模式也有
• master 掛掉可以自動進行切換，系統可用性更高

2、缺點：

• Redis的容量受限于單機配置
• 需要額外的資源來啟動sentinel進程

Redis Cluster 模式的優缺點？

答案：實現了Redis的分布式存儲，即每臺節點存儲不同的內容，來解決在線擴容的問題。

1、優點：

• 無中心架構，數據按照slot分布在多個節點
• 集群中的每個節點都是平等的，每個節點都保存各自的數據和整個集群的狀態。每個節點都和其他所有節點連接，而且這些連接保持活躍，這樣就保證了我們只需要連接集群中的任意一個節點，就可以獲取到其他節點的數據。
• 可線性擴展到1000多個節點，節點可動態添加或刪除
• 能夠實現自動故障轉移，節點之間通過gossip協議交換狀態信息，用投票機制完成slave到master的角色轉換

缺點：

• 數據通過異步復制，不保證數據的強一致性
• slave充當 “冷備”，不對外提供讀、寫服務，只作為故障轉移使用。
• 批量操作限制，目前只支持具有相同slot值的key執行批量操作，對mset、mget、sunion等操作支持不友好
• key事務操作支持有限，只支持多key在同一節點的事務操作，多key分布在不同節點時無法使用事務功能
• 不支持多數據庫空間，一臺redis可以支持16個db，集群模式下只能使用一個，即db 0。Redis Cluster模式不建議使用pipeline和multi-keys操作，減少max redirect產生的場景。

Redis 如何做擴容？

答案：為了避免數據遷移失效，通常使用一致性哈希實現動態擴容縮容，有效減少需要遷移的Key數量。

但是Cluster 模式，采用固定Slot槽位方式（16384個），對每個key計算CRC16值，然后對16384取模，然后根據slot值找到目標機器，擴容時，我們只需要遷移一部分的slot到新節點即可。

Redis 的集群原理?

答案：一個redis集群由多個節點node組成，而多個node之間通過cluster meet命令來進行連接，組成一個集群。

數據存儲通過分片的形式，整個集群分成了16384個slot，每個節點負責一部分槽位。整個槽位的信息會同步到所有節點中。

key與slot的映射關系：

• 健值對 key，進行 CRC16 計算，計算出一個 16 bit 的值
• 將 16 bit 的值對 16384 取模，得到 0 ～ 16383 的數表示 key 對應的哈希槽

Redis 如何做到高可用？

答案：哨兵機制。具有自動故障轉移、集群監控、消息通知等功能。

哨兵可以同時監視所有的主、從服務器，當某個master下線時，自動提升對應的slave為master，然后由新master對外提供服務。

什么是 Redis 事務？

答案：Redis事務是一組命令的集合，將多個命令打包，然后把這些命令按順序添加到隊列中，并且按順序執行這些命令。

Redis事務中沒有像Mysql關系型數據庫事務隔離級別的概念，不能保證原子性操作，也沒有像Mysql那樣執行事務失敗會進行回滾操作

Redis 事務執行流程？

答案：通過MULTI、EXEC、WATCH等命令來實現事務機制，事務執行過程將一系列多個命令按照順序一次性執行，在執行期間，事務不會被中斷，也不會去執行客戶端的其他請求，直到所有命令執行完畢。

具體過程：

• 服務端收到客戶端請求，事務以MULTI開始
• 如果正處于事務狀態時，則會把后續命令放入隊列同時返回給客戶端QUEUED，反之則直接執行這 個命令
• 當收到客戶端的EXEC命令時，才會將隊列里的命令取出、順序執行，執行完將當前狀態從事務狀態改為非事務狀態
• 如果收到 DISCARD 命令，放棄執行隊列中的命令，可以理解為Mysql的回滾操作，并且將當前的狀態從事務狀態改為非事務狀態

WATCH 監視某個key，該命令只能在MULTI命令之前執行。如果監視的key被其他客戶端修改，EXEC將會放棄執行隊列中的所有命令。UNWATCH 取消監視之前通過WATCH 命令監視的key。通過執行EXEC 、DISCARD 兩個命令之前監視的key也會被取消監視。

Redis 與 Guava 、Caffeine 有什么區別？

答案：緩存分為本地緩存和分布式緩存。

1、Caffeine、Guava，屬于本地緩存，特點：

• 直接訪問內存，速度快，受內存限制，無法進行大數據存儲。
• 無網絡通訊開銷，性能更高。
• 只支持本地應用進程訪問，同步更新所有節點的本地緩存數據成本較高。
• 應用進程重啟，數據會丟失。

所以，本地緩存適合存儲一些不易改變或者低頻改變的高熱點數據。

2、Redis屬于分布式緩存，特點：

• 集群模式，支持大數據量存儲
• 數據集中存儲，保證數據的一致性
• 數據跨網絡傳輸，性能低于本地緩存。但同一個機房，兩臺服務器之間請求跑一個來回也就需要500微秒，比起其優勢，這點損耗完全可以忽略，這也是分布式緩存受歡迎的原因。
• 支持副本機制，有效的保證了高可用性。

如何實現一個分布式鎖？

答案：

• 1、數據庫表，性能比較差
• 2、使用Lua腳本 (包含 SETNX + EXPIRE 兩條指令)
• 3、SET的擴展命令（SET key value [EX][PX] [NX|XX]）
• 4、Redlock 框架
• 5、Zookeeper Curator框架提供了現成的分布式鎖

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1、Java高頻考點

3、LeetCode算法

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis缓存那点破事 ， 绝杀面试官 25 问的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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