Redis面试连环15问

1、Redis基本数据类型有哪些？

Redis 是一种基于键值对的NoSQL缓存数据库，key都是由字符串构成的，而它的值主要由string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合）五种基本数据结构构成，除此之外还支持一些其他的数据结构和算法。在开发中，字符串类型是用的最多的数据类型，导致我们忽视了redis的其他四种数据类型，在具体场景下选择具体的数据类型对提升Redis性能有非常大的帮助。

String（字符串）
Hash（哈希）
List（列表）
Set（集合）
zset（有序集合）

2、Redis为什么这么快？

Redis的速度非常的快，单机的Redis就可以支撑每秒10几万的并发，相对于MySQL来说，性能是MySQL的几十倍。速度快的原因主要有几点：

完全基于内存操作
C语言实现，优化过的数据结构，基于几种基础的数据结构，Redis做了大量的优化，性能极高
使用单线程，无上下文的切换成本
基于非阻塞的IO多路复用机制

3、那为什么Redis6.0之后又改用多线程呢?

Redis使用多线程并非是完全摒弃单线程，Redis还是使用单线程模型来处理客户端的请求，只是使用多线程来处理数据的读写和协议解析，执行命令还是使用单线程。

这样做的目的是因为Redis的性能瓶颈在于网络IO而非CPU，使用多线程能提升IO读写的效率，从而整体提高Redis的性能。

4、知道什么是热key吗？热key问题怎么解决？

所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问Redis上的某个特定key，那么这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台Redis的服务器宕机引发雪崩。

针对热key的解决方案：

提前把热key打散到不同的服务器，降低压力
加入二级缓存，提前加载热key数据到内存中，如果redis宕机，走内存查询

5、什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩?

5.1 缓存穿透问题

缓存穿透：读请求访问时，缓存和数据库都没有某个值，这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库，这就是缓存穿透。

缓存穿透一般都是这几种情况产生的：

业务不合理的设计，比如大多数用户都没开守护，但是你的每个请求都去缓存，查询某个userid查询有没有守护。
业务/运维/开发失误的操作，比如缓存和数据库的数据都被误删除了。
黑客非法请求攻击，比如黑客故意捏造大量非法请求，以读取不存在的业务数据。

如何避免缓存穿透呢？一般有三种方法：

1.如果是非法请求，我们在API入口，对参数进行校验，过滤非法值。

2.如果查询数据库为空，我们可以给缓存设置个空值，或者默认值。但是如有有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当的过期时间。（业务上比较常用，简单有效）

3.使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。

5.2 缓存雪奔问题

缓存雪奔：指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。

缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的，对于这个原因，可通过均匀设置过期时间解决，即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值+一个较小的随机值，5小时+0到1800秒酱紫。
Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔，这就需要构造Redis高可用集群。

5.3 缓存击穿问题

缓存击穿：指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db。

缓存击穿看着有点像，其实它两区别是，缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机，缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。有些文章认为它俩区别，是区别在于击穿针对某一热点key缓存，雪奔则是很多key。

解决方案就有两种：

1.使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。

2. “永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间

6、Redis的过期策略有哪些？

redis主要有2种过期删除策略

惰性删除

惰性删除指的是当我们查询key的时候才对key进行检测，如果已经达到过期时间，则删除。显然，他有一个缺点就是如果这些过期的key没有被访问，那么他就一直无法被删除，而且一直占用内存。

定期删除

定期删除指的是redis每隔一段时间对数据库做一次检查，删除里面的过期key。由于不可能对所有key去做轮询来删除，所以redis会每次随机取一些key去做检查和删除。

那么定期+惰性都没有删除过期的key怎么办？

假设redis每次定期随机查询key的时候没有删掉，这些key也没有做查询的话，就会导致这些key一直保存在redis里面无法被删除，这时候就会走到redis的内存淘汰机制。

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
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-lru：从key中选择最近最少使用的进行淘汰
allkeys-random：从key中随机选择key进行淘汰
noeviction：当内存达到阈值的时候，新写入操作报错

7、Redis是单线程还是多线程呢？

Redis不同版本之间采用的线程模型是不一样的，在Redis4.0版本之前使用的是单线程模型，在4.0版本之后增加了多线程的支持。

在4.0之前虽然我们说Redis是单线程，也只是说它的网络I/O线程以及Set 和 Get操作是由一个线程完成的。但是Redis的持久化、集群同步还是使用其他线程来完成。

4.0之后添加了多线程的支持，主要是体现在大数据的异步删除功能上，例如 unlink key、flushdb async、flushall async 等

8、为什么Redis在4.0之前会选择使用单线程？而且使用单线程还那么快？

选择单线程个人觉得主要是使用简单，不存在锁竞争，可以在无锁的情况下完成所有操作，不存在死锁和线程切换带来的性能和时间上的开销，但同时单线程也不能完全发挥出多核CPU的性能。

至于为什么单线程那么快我觉得主要有以下几个原因：

Redis 的大部分操作都在内存中完成，内存中的执行效率本身就很快，并且采用了高效的数据结构，比如哈希表和跳表。
使用单线程避免了多线程的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能开销，并且不会出现死锁。
采用 I/O 多路复用机制处理大量客户端的Socket请求，因为这是基于非阻塞的 I/O 模型，这就让Redis可以高效地进行网络通信，I/O的读写流程也不再阻塞。

9、Redis是如何实现数据不丢失的呢？

Redis数据是存储在内存中的，为了保证Redis数据不丢失，那就要把数据从内存存储到磁盘上，以便在服务器重启后还能够从磁盘中恢复原有数据，这就是Redis的数据持久化。Redis数据持久化有三种方式。

AOF 日志（Append Only File，文件追加方式）：记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。
RDB 快照（Redis DataBase）：将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘。
混合持久化方式：Redis 4.0 新增了混合持久化的方式，集成了 RDB 和 AOF 的优点。

10、AOF和 RDB的实现原理？

AOF采用的是写后日志的方式，Redis先执行命令把数据写入内存，然后再记录日志到文件中。AOF日志记录的是操作命令，不是实际的数据，如果采用AOF方法做故障恢复时需要将全量日志都执行一遍。

RDB采用的是内存快照的方式，它记录的是某一时刻的数据，而不是操作，所以采用RDB方法做故障恢复时只需要直接把RDB文件读入内存即可，实现快速恢复。

11、RDB做快照时会阻塞线程吗？RDB 做快照的时候数据能修改吗？

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 快照文件，分别是 save 和 bgsave。save 命令在主线程中执行，会导致阻塞。而 bgsave 命令则会创建一个子进程，用于写入 RDB 文件的操作，避免了对主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 的默认配置。

save是同步的会阻塞客户端命令，bgsave的时候是可以修改的。

12、Redis如何实现高可用？

Redis实现高可用主要有三种方式：主从复制、哨兵模式，以及 Redis Cluster集群。

主从复制

将从前的一台 Redis 服务器，同步数据到多台从 Redis 服务器上，即一主多从的模式，这个跟MySQL主从复制的原理一样。

哨兵模式

使用 Redis 主从服务的时候，会有一个问题，就是当 Redis 的主从服务器出现故障宕机时，需要手动进行恢复，为了解决这个问题，Redis 增加了哨兵模式实现主从故障自动切换（因为哨兵模式做到了可以监控主从服务器，并且提供自动容灾恢复的功能）。

Redis Cluster（切片集群）

Redis Cluster 是一种分布式去中心化的运行模式，是在 Redis 3.0 版本中推出的 Redis 集群方案，它将数据分布在不同的服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高 Redis 服务的读写性能。

13、为什么还需要使用Redis Cluster集群模式呢？

使用哨兵模式在数据上有副本数据做保证，在可用性上又有哨兵监控，一旦master宕机会选举salve节点为master节点，这种已经满足了我们的生产环境需要，为什么还会出现Redis Cluster。

哨兵模式归根节点还是主从模式，在主从模式下我们可以通过增加slave节点来扩展读并发能力，但是没办法扩展写能力和存储能力，存储能力只能是master节点能够承载的上限。所以为了扩展写能力和存储能力，我们就需要引入Redis Cluster集群模式。

14、Redis Cluster怎么实现节点选择的吗？

集群中那么多Master节点，redis cluster在存储的时候如何确定选择哪个节点呢？Redis Cluster采用的是类一致性哈希算法实现节点选择的。

Redis Cluster将自己分成了16384个Slot（槽位），哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中，具体执行过程分为两大步。

根据键值对的 key，按照 CRC16 算法计算一个 16 bit 的值。
再用 16bit 值对 16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。

每个Redis节点负责处理一部分槽位，假如你有三个master节点 ABC，每个节点负责的槽位如下：

节点	处理槽位
A	0-5000
B	5001 - 10000
C	10001 - 16383

客户端给一个Redis实例发送数据读写操作时，如果这个实例上并没有相应的数据，会怎么样呢？MOVED重定向和ASK重定向了解一下哈

在Redis cluster模式下，节点对请求的处理过程如下：

通过哈希槽映射，检查当前Redis key是否存在当前节点
若哈希槽不是由自身节点负责，就返回MOVED重定向
若哈希槽确实由自身负责，且key在slot中，则返回该key对应结果
若Redis key不存在此哈希槽中，检查该哈希槽是否正在迁出（MIGRATING）？
若Redis key正在迁出，返回ASK错误重定向客户端到迁移的目的服务器上
若哈希槽未迁出，检查哈希槽是否导入中？
若哈希槽导入中且有ASKING标记，则直接操作，否则返回MOVED重定向

15、了解Redis事务机制吗？

redis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，并且在执行期间，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。事务的执行过程如下：

服务端收到客户端请求，事务以MULTI开始
如果客户端正处于事务状态，则会把事务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EXEC命令时，WATCH命令监视整个事务中的key是否有被修改，如果有则返回空回复到客户端表示失败，否则redis会遍历整个事务队列，执行队列中保存的所有命令，最后返回结果给客户端

WATCH的机制本身是一个CAS的机制，被监视的key会被保存到一个链表中，如果某个key被修改，那么REDIS_DIRTY_CAS标志将会被打开，这时服务器会拒绝执行事务。

参考链接：

《我想进大厂》之Redis夺命连环11问