Redis基础

Redis面试题 (qq.com)

1.非关系型数据库和关系型数据库的对比

• 非关系数据库优点
  • 成本：nosql数据库部署简单，基本上都是开源软件，不需要像使用oracle那边花费大量成本购买使用，相比关系型数据库比较便宜。
  • 查询速度：nosql数据库将数据存储在缓存中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库
  • 扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表连接查询导致扩展非常的难，nosql基于键值对，数据之间没有耦合性，容易水平扩展。
• 非关系数据库缺点
  • 维护的工具的资料有限，nosql是新技术，不能和关系型数据库10几年的技术相比
  • 不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，有用户学习和使用的成本
  • 不提供关系型数据库对事务的处理
• 关系型数据库优势
  • 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表或者多个表之间查询
  • 事务的支持使对于安全性能很高的数据访问要求得以实现

    关系型数据库与 NoSql 数据库非对立而是互补的关系，既通常情况下使用关系型数据库，在适合使用 NoSql 弥补非关系型数据库的不足。一般会将数据存储在关系型数据库中，在 NoSql 数据库中存储备份数据

2.什么是Redis

• 开源，Redis是完全开源的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 数据库
• 支持数据持久化，可以将内存中的数据存储在磁盘里面，重启的时候可以再次加载进行使用
• 丰富的数据类型，不仅仅支持简单的 key-value 类型数据， 同时还提供了 list、set、zset、string 等数据结构
• 支持数据备份，既 master-slave 模式的数据备份
• 性能高，读的性能是 11000 次/s，写的速度是 81000 次/s
• 原子，Redis所有的操作都是原子性的，要么成功执行要么失败完全不执行，单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，通过 MULTI 和 EXEC指令包其起来。
• 丰富的特性，还支持 publish/subscribe 通知 key过期等

3.Redis的应用场景

• 缓存 （数据查询，短连接，新闻内容，字典）
• 聊天室的在线好友列表
• 任务队列 （秒杀，抢购，12306等）
• 应用排行榜
• 网站访问统计
• 数据过期处理
• 分布式集群架构的session

4.Redis数据类型

5.Redis 持久化怎么实现

Redis 的数据全部存储在内存里面，如果宕机， 数据就会全部的丢失， 因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失， 这种机制就是 Redis 的持久化。目前有两种：1.RDB快照，2. AOF 日志。快照是一次全量的备份，AOF日志是连续的增量备份。快照是内存数据二进制序列化的形式，在存储上非常的紧凑，而 AOF 日志记录是内存数据的修改，指令记录文本。

6.Redis持久化实现方式对比

RDB 模式

RDB 模式持久化 是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发。

优点：

• 与AOF相比，通过rdb文件恢复数据快。
• rdb数据非常紧凑，适合于数据备份。
• 通过 RDB 进行数据备份，由于使用子进程生成，对Redis 服务器的性能影响较小。

缺点：

• 如果服务器宕机，采用 RDB 会造成某个时间段内的数据丢失， 比如我们设置10分钟同步一次或者5分钟 达到1000次就同步一次，那么还没达到这个条件 服务器就死机了，那么这个时间段内的数据就会丢失
• 使用 save 命令会造成服务器的阻塞， 直到数据同步完成后才能接受后续请求
• 使用 bgsave 命令 在forks子进程时， 如果数据量太大， forks 的过程中也会发生阻塞， 另外， fork子进程也会耗费内存

AOF模式

AOF （append only file）持久化： 以独立的日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行 AOF 中的命令 达到恢复数据目的。解决了数据持久化的实时性，目前是redis的主流方式。

AOF 模式在配置文件中可以通过 appendfsync 选项中指定写入策略，有三个选项

• always 客户端在每一个写操作都保存到aof文档当中，这种策略很安全，但是每一个请求都有IO操作，所以也很慢
• everysec appendfsync 默认写入策略，每秒写入一次 aof 文件， 因此，最多可能会丢失1s的数据
• no Redis 服务器不负责写入 aof，而是 交由操作系统来处理什么时候写入 aof 文件。更快，但也是最不安全的选择。不推荐使用。

优点

只是追加日志文件，因此对服务器的性能影响比较小，速度比RDB要快，消耗的内存比较小

缺点

• AOF生成的文件太大了，即使通过AFO重写，文件的体积任然很大
• 恢复数据速度比RDB慢 | 方式 | RDB | AOF | | —- | —- | —- | | 启动优先级 | 低 | 高 | | 体积 | 小 | 大 | | 恢复速度 | 快 | 慢 | | 数据安全性 | 会丢数据 | 由策略决定 | | 轻重 | 重 | 轻 |

当RDB 与 AOF 两种方式都开启时候， Redis 会优先使用 AOF 日志 来恢复数据， 因为 AOF 保存的文件比 RDB 文件更完整。

7.Redis的缓存失效策略和主键失效策略机制

作为缓存系统都要定期清理无用的数据，需要一个主键失效和淘汰策略，在redis中有生存期的key被称为 volatile。在创建缓存时，要给定的key设置生存时间，当key 过期时候（生存期为0），它就会被删除。

影响生存时间的一些操作生存时间可以通过使用 DEL 命令来 删除整个 key，或者被 SET 和 GERSET 命令来覆盖原来的数据，修改key对应的 value 和使用另外相同的kay和 value 来覆盖之后，当前数据的生存时间不同。 比如说，对一个 key 执行 INCR 命令，对一个列表进行 LPUSH 命令， 或者对一个 HASH表 执行 HSET命令，这类查询的操作都不会修改 key 原本的生存空间。另一方面，如果使用 RENAME 对一个 key 进行改名，那么改名后的 key 生存时间和改名一样。 RENAME 命令的另外一种可能是，尝试将一个带生存空间的 key 改名为另外带生存时间的 another_key,这时旧的 another_key(以及他的生存空间) 会被删除，然后旧的 key 会改名为 another_key, 因此，新的 another_key 的生存空间也和原来的 key 一样。使用 PERSIST 命令可以在不删除 key 的情况下，移除 key 的生存时间， 让 key 重新成为一个新的 persistent key。

如何更新生存时间可以对一个已经有生存时间的 key 执行 EXPIRE 命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。过期时间的精度已经被控制在1ms之内，主键的失效复杂度是O（），EXPIRE 和 TTL 命令搭配使用，TTL可以查看 key当前的生存时间。设置成功返回 1 。当 key 不存在或者不能为 key 设置的生存时间时，返回0。

最大缓存配置

在redis中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmermory, 默认为 0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过了最大内存，则会使 redis 奔溃，所以一定要设置。redis 内存数据集达到一定大小时候，就会实行数据淘汰策略。

Redis 提供6种淘汰策略:

• volatile-lru： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl: 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰。
• volatile-random: 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意数据淘汰
• allkeys-lru: 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-random: 从数据集（server.db[i].dict） 中挑选任意数据淘汰
• no-enviction（驱逐）: 禁止驱逐数据

使用策略：如果缓存中的数据呈现幂律分布，也是一部分高，一部分低，则使用 allkeys-lru；如果数据呈平等分布，也就是数据的访问频率都相同，则使用allkeys-random

8.Redis中一个字符串的值最大能存储多大容量？

512M

9.redis 过期键的删除策略

• 定期删除： 在设置键的过期时间同时，创建一个定时器 timer，让定时器在过期的同时来定时，执行对键的删除操作
• 惰性删除： 放任键的过期不管，但是每次从键空间获取键时候，都检查取的键是否过期，过期话就删除该键；如果没有过期，就返回该键
• 定期删除： 每隔一段时间就对数据库进行检查，删除里面过期的键。至于要删除多少过期键，以及检查多少个数据库

10.为什么 Redis需要把所有的数据都放在内存中？

Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度会严重影响到 redis 的性能。在内存越来越越便宜的今天， redis 将会越来越越受欢迎。 如果设置了最大使用内存，则数据已有记录数达到内存限值后将不能继续插入新值。

11.Redis 是单进程线程的吗?

Redis是单进程单线程的，redis 利用队列技术将并发访问换为串行访问，消除了传统数据库

12.假如 Redis 里面有 1 亿个key，其中有10W个key 是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来？

使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表

如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys会导致线程阻塞一段时间，线上的服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。

这时候可以使用 scan 指令， scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key列表，但是有一定的几率重复，在客户端做一次去重就可以了。

13.如果有大量的 key 需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？

如果大量的 key 的过期时间设置的过于集中， 到过期的那个时间点可能会出现 redis 卡顿的现象。一般要在过期时间上面设置一个随机值，使得过期的时间分散一些。

14.什么是缓存雪崩？解决方案是什么？

缓存在同一时间出现大面积的过期，导致访问缓存的请求都到查询数据库里面去，从而对数据库CPU和内存造成巨大的压力，严重会导致数据库宕机，从而导致系统的奔溃。

• 当并发量不高的时候加锁等待
• 缓存数据过期时间设置随机，防止同一时间缓存大量过期

15.什么是缓存穿透？解决方案是什么？

查询数据库或者缓存中没有的数据，导致所有的请求都落在数据库上，造成了数据库短时间承受巨大的请求而崩掉。

• 增加业务逻辑校验，不符合规范的的查询直接先过滤掉
• 当一个数据在缓存或者数据库中都没有的时候，可以先设置一个 key-null 的键值对在缓存中， 设置比较短的过期时间， 比如 30s
• 使用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap 中， 一定不存在的数据会被这个 bitmap 给过滤掉，从而避免对于底层数据库的压力

布隆过滤器： 可以判断一个元素是否存在

它会采用多个不同的哈希函数来将一个元素映射到 bitmap 中。当需要判断一个元素是否存在时， 只需要通过这些哈希函数对元素进行映射，如果映射的位置都存在，则可以判断该元素存在；反之只要有一个哈希函数的映射不存在，则该元素不存在

16.什么是缓存击穿？解决方案是什么?

指一个key非常热点，在不停扛着大并发，大并发集中对这个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求到数据库，造成数据库的压力过大。与缓存雪崩不同，缓存击穿是指并发着一条数据，一个key，而缓存雪崩是发生在大面积的缓存过期（很多数据在缓存中查不到，从而查数据库）

• 设置热点永不过期
• 通过 setnx 加互斥锁（一次只能有一个请求访问，访问完后释放锁后其他请求才能继续访问）

17.什么是缓存预热?解决方案是什么？

就是系统上线之后，将相关的缓存直接加载到缓存系统中，这样就避免用户在请求的时候先查数据库，再更新缓存。用户可以直接查询预热的数据。

• 定时刷新数据
• 上线后手动操作

18.什么是缓存降级

当访问剧增、服务出现问题（如响应慢或不响应）或非核心业务影响到核心业务流程的时候，即使是有损于服务。系统可以根据一些关键的数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

在进行降级之前要对系统进行梳理，看系统是不是可以丢卒保帅，比如可以参考日志级别设置的预案：

• 一般： 比如一些服务偶尔因为网络波动或者服务升级而超时，可以自动降级；
• 警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95%-100% 之间），可以自动自动降级或者人工降级，并且发出告警；
• 错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆或者达到系统能承受最大阈值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级
• 严重错误：比如因为特殊的原因数据错误了，此时需要紧急的人工降级。

服务降级的目的就是为了防止 Redis 服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级的策略。比如一个比较常见的做法就是 Redis 出现问题时候，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

19.Redis 事务的概念

Redis 事务的本质是通过 MULTI，EXEC， WATCH 等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插到事务执行命令中。

redis 的事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

20.Redis事务的三个阶段

• 事务开始 MULTI
• 命令入队
• 事务执行 EXEC

21. Redis事务相关命令

Redis 事务功能是通过 MULTI， EXEC， DISCANRD 和 WATCH 四个原语实现的

将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行

• redis 不支持回滚，在事务失败的时候不进行回滚，而是继续执行余下的命令， 所以 Redis的内部可以保持简单且快速
• 如果在一个事务中的命令出现错误，那么所有的命令都不会执行（这句话的意思是指在MULTI之后将命令加入到命令队列的过程中，某条命令出现语法错误，则这次事务不会执行）
• 如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被正常执行。（在命令已经全部加到命令队列之后，执行EXEC命令开始执行命令队列中的命令时候发生错误，错误的命令不会被执行，而正确的命令依旧会被执行）