【2021最新版】Redis面试题总结（50道题含答案解析）

妖狐艹你老母 2022-11-18 05:45 401阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *   *  1、什么是Redis?
         *  2、Redis与其他key-value存储有什么不同？
         *  3、Redis的数据类型？
         *  4、使用Redis有哪些好处？
         *  5、Redis相比Memcached有哪些优势？
         *  6、Memcache与Redis的区别都有哪些？
         *  7、Redis是单进程单线程的？
         *  8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
         *  9、Redis持久化机制。
         *  10、缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题
         *  11、热点数据和冷数据是什么？
         *  12、单线程的redis为什么这么快？
         *  13、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景。
         *  14、redis的过期策略以及内存淘汰机制。
         *  15、Redis常见性能问题和解决方案？
         *  16、为什么Redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的？
         *  17、Redis事务。
         *  18、Redis的持久化机制是什么？各自的优缺点？
         *  19、Redis常见性能问题和解决方案：
         *  20、redis过期键的删除策略？
         *  21、Redis的回收策略（淘汰策略）?
         *  22、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？
         *  23、Redis的同步机制了解么？
         *  24、Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？
         *  25、是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？
         *  26、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
         *  27、Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？
         *  28、Jedis与Redisson对比有什么优缺点？
         *  29、Redis如何设置密码及验证密码？
         *  30、说说Redis哈希槽的概念？
         *  31、Redis集群的主从复制模型是怎样的？
         *  32、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？
         *  33、Redis集群之间是如何复制的？
         *  34、Redis集群最大节点个数是多少？
         *  35、Redis集群如何选择数据库？
         *  36、怎么测试Redis的连通性？
         *  37、怎么理解Redis事务？
         *  38、Redis事务相关的命令有哪几个？
         *  39、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？
         *  40、Redis如何做内存优化？
         *  41、Redis回收进程如何工作的？
         *  42、都有哪些办法可以降低Redis的内存使用情况呢？
         *  43、Redis的内存用完了会发生什么？
         *  44、一个 Redis实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素？
         *  45、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？
         *  46、Redis最适合的场景？
         *  47、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，如果将它们全部找出来？
         *  48、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？
         *  49、使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？
         *  50、使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？
 *  总结

> 最近面试的小伙伴很多，对此我整理了一份Java面试题手册：基础知识、JavaOOP、Java集合/泛型面试题、Java异常面试题、Java中的IO与NIO面试题、Java反射、Java序列化、Java注解、多线程&并发、JVM、Mysql、[Redis、][Redis]Memcached、MongoDB、Spring、SpringBoot、SpringCloud、RabbitMQ、Dubbo、MyBatis、ZooKeeper、数据结构、算法、Elasticsearch、Kafka、微服务、Linux等等。可以分享给大家学习。【持续更新中】

完整版Java面试题地址：[【2021最新版】Java面试真题汇总][Redis]

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   <th>序号</th> 
   <th>内容</th> 
   <th>地址链接</th> 
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 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>【2021最新版】JavaOOP面试题总结</td> 
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  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>【2021最新版】Java基础面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115485109" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115485109</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>【2021最新版】多线程&amp;并发面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115489616" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115489616</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>4</td> 
   <td>【2021最新版】JVM面试题总结</td> 
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  </tr> 
  <tr> 
   <td>5</td> 
   <td>【2021最新版】Mysql面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115561030" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115561030</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>6</td> 
   <td>【2021最新版】Memcached面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115664662" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115664662</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>7</td> 
   <td>【2021最新版】MongoDB面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115672336" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115672336</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>8</td> 
   <td>【2021最新版】Spring面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115738909" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115738909</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>9</td> 
   <td>【2021最新版】Spring Boot面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115771307" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115771307</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>10</td> 
   <td>【2021最新版】Spring Cloud面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115917190" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/115917190</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>11</td> 
   <td>【2021最新版】RabbitMQ面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116064045" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116064045</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>12</td> 
   <td>【2021最新版】Dubbo面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116237861" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116237861</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>13</td> 
   <td>【2021最新版】MyBatis面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116427170" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116427170</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>14</td> 
   <td>【2021最新版】ZooKeeper面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116458096" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116458096</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>15</td> 
   <td>【2021最新版】数据结构面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116461620" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116461620</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>16</td> 
   <td>【2021最新版】算法面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116461620" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116461620</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>17</td> 
   <td>【2021最新版】Elasticsearch面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116656094" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116656094</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>18</td> 
   <td>【2021最新版】Kafka面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116659584" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116659584</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>19</td> 
   <td>【2021最新版】微服务面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116662109" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116662109</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>20</td> 
   <td>【2021最新版】Linux面试题总结</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116798880" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/m0_48795607/article/details/116798880</a></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 1、什么是Redis? ###

**答：**

Redis是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

**Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：**

Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

**Redis优势**

性能极高–Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。丰富的数据类型–Redis支持二进制案例的Strings, Lists, Hashes,Sets及Ordered Sets数据类型操作。

原子–Redis的所有操作都是原子性的，意思就是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，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。

丰富的特性–Redis还支持publish/subscribe, 通知,key过期等等特性。

### 2、Redis与其他key-value存储有什么不同？ ###

**答：**

Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。

Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。

Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。

同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。

### 3、Redis的数据类型？ ###

**答：**

**Redis支持五种数据类型：** string（字符串）

1.hash（哈希）

2.list（列表）

3.set（集合）

4.及zsetsorted set：（有序集合)。

我们实际项目中比较常用的是string，hash如果你是Redis中高级用户，还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

如果你说还玩过Redis Module，像 BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面试官得眼睛就开始发亮了。

### 4、使用Redis有哪些好处？ ###

**答：**

1、速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O1)

2、支持丰富数据类型，支持string，list，set，Zset，hash等

3、支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

4、丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

### 5、Redis相比Memcached有哪些优势？ ###

**答：**

1、Memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类

2、Redis的速度比Memcached快很

3、Redis可以持久化其数据

### 6、Memcache与Redis的区别都有哪些？ ###

**答：**

1、存储方式Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。 Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2、数据支持类型Memcache对数据类型支持相对简单。 Redis有复杂的数据类型。

3、使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis直接自己构建了VM机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

### 7、Redis是单进程单线程的？ ###

**答：**

Redis是单进程单线程的，redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。

### 8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ ###

**答：**

512M。

### 9、Redis持久化机制。 ###

**答：**

Redis是一个支持持久化的内存数据库，通过持久化机制把内存中的数据同步到硬盘文件来保证数据持久化。当Redis重启后通过把硬盘文件重新加载到内存，就能达到恢复数据的目的。

实现：单独创建fork()一个子进程，将当前父进程的数据库数据复制到子进程的内存中，然后由子进程写入到临时文件中，持久化的过程结束了，再用这个临时文件替换上次的快照文件，然后子进程退出，内存释放。

RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间周期策略把内存的数据以快照的形式保存到硬盘的二进制文件。即Snapshot快照存储，对应产生的数据文件为dump.rdb，通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。（ 快照可以是其所表示的数据的一个副本，也可以是数据的一个复制品。）

AOF：Redis会将每一个收到的写命令都通过Write函数追加到文件最后，类似于MySQL的binlog。当Redis重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

### 10、缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 ###

**答：**

**一、缓存雪崩**

我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。

**解决办法：**

大多数系统设计者考虑用加锁（ 最多的解决方案）或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。还有一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开。

**二、缓存穿透**

缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。

**解决办法：**

最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴。

5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决？如果是64bit的呢？

对于空间的利用到达了一种极致，那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。

Bitmap： 典型的就是哈希表

缺点是，Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息，如果还想完成额外的功能，恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了布隆过滤器（推荐） 就是引入了k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程。

它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。

Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。

Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。

**三、缓存预热**

缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

**解决思路：**

1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；

2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

3、定时刷新缓存

**四、缓存更新**

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

（1）定时去清理过期的缓存；

（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

**五、缓存降级**

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。

**以参考日志级别设置预案：**

（1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

（2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；

（3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

### 11、热点数据和冷数据是什么？ ###

**答：**

热点数据，缓存才有价值对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存对于上面两个例子，寿星列表、导航信息都存在一个特点，就是信息修改频率不高，读取通常非常高的场景。

对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。

数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是最基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。

那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。

### 12、单线程的redis为什么这么快？ ###

**答：**

(一)纯内存操作

(二)单线程操作，避免了频繁的上下文切换

(三)采用了非阻塞I/O多路复用机制

### 13、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景。 ###

**答：**

一共五种

(一)String  
这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

(二)hash  
这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

(三)list  
使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。本人还用一个场景，很合适—取行情信息。就也是个生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。

(四)set  
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。  
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

(五)sorted set  
sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作

### 14、redis的过期策略以及内存淘汰机制。 ###

**答：**

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。

**为什么不用定时删除策略?**

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略。

**定期删除+惰性删除是如何工作的呢?**

定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下。

**这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？**

如果过期了此时就会删除。

**采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?**

不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。在redis.conf中有一行配置。

![20210412214529753.png][]  
该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)

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）中任意选择数据淘汰

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）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据，新写入操作会报错

ps：如果没有设置expire的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl策略的行为, 和  
noeviction(不删除) 基本上一致

### 15、Redis常见性能问题和解决方案？ ###

**答：**

(1) Master 最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性， Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即： Master<- Slave1 <- Slave2 <-Slave3

### 16、为什么Redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的？ ###

**答：**

对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。

Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。

Redis本身提供的所有API都是原子操作，Redis中的事务其实是要保证批量操作的原子性。

多个命令在并发中也是原子性的吗？

不一定， 将get和set改成单命令操作，incr 。使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua==的方式实现。

### 17、Redis事务。 ###

**答：**

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

Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。

1.redis 不支持回滚“Redis 在事务失败时不进行回滚，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。

2.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；

3.如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行。

1）MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。

2）EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。当操作被打断时，返回空值 nil 。

3）通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。

4）WATCH命令可以为Redis 事务提供check-and-set（CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令

### 18、Redis的持久化机制是什么？各自的优缺点？ ###

**答：**

Redis 提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制: 1、RDBRedis DataBase)持久化方式： 是指用数据集快照的方式半持久化模式)记录 redis 数据库的所有键值对,在某个时间点将数据写入一个临时文件，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复。

**优点：**

1、只有一个文件dump.rdb，方便持久化。

2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。

3、性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是IO最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何IO操作，保证了 redis的高性能)

4.相对于数据集大时，比AOF的启动效率更高。

**缺点：**

1、数据安全性低。RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)

2、AOFAppend-only file)持久化方式： 是指所有的命令行记录以redis命令请求协议的格式完全持久化存储)保存为aof文件。

**优点：**

1、数据安全，aof持久化可以配置appendfsync属性，有always，每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。

2、通过append模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题。

3、AOF机制的rewrite模式。AOF文件没被rewrite之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）)

**缺点：**

1、AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。

2、数据集大的时候，比rdb启动效率低。

### 19、Redis常见性能问题和解决方案： ###

**答：**

1、Master最好不要写内存快照，如果Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务

2、如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一

3、为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网

4、尽量避免在压力很大的主库上增加从

5、主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master<- Slave1<- Slave2 <- Slave3这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

### 20、redis过期键的删除策略？ ###

**答：**

1、定时删除:在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器timer). 让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。

2、惰性删除:放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期，如果过期的话，就删除该键;如果没有过期，就返回该键。

3、定期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。至于要删除多少过期键，以及要检查多少个数据库，则由算法决定。

### 21、Redis的回收策略（淘汰策略）? ###

**答：**

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）中任意选择数据淘汰

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）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

> 注意这里的 6 种机制，volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的  
> lru、ttl 以及 random 是三种不同的淘汰策略，再加上一种 no-enviction 永不回收的策略

**使用策略规则：**

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkey

### 22、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？ ###

**答：**

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的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速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今，redis将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

### 23、Redis的同步机制了解么？ ###

**答：**

Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

### 24、Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？ ###

**答：**

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

### 25、是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？ ###

**答：**

1)、Redis Sentinal 着眼于高可用，在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master，继续提供服务。

2)、Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个 redis 内存不足时，使用 Cluster 进行分片存储。

### 26、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？ ###

**答：**

有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。

### 27、Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？ ###

**答：**

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

### 28、Jedis与Redisson对比有什么优缺点？ ###

**答：**

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis 命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java 数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson 的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

### 29、Redis如何设置密码及验证密码？ ###

**答：**

设置密码：config set requirepass 123456  
授权密码：auth 123456

### 30、说说Redis哈希槽的概念？ ###

**答：**

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

### 31、Redis集群的主从复制模型是怎样的？ ###

**答：**

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1 个复制品。

### 32、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？ ###

**答：**

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

### 33、Redis集群之间是如何复制的？ ###

**答：**

异步复制。

### 34、Redis集群最大节点个数是多少？ ###

**答：**

16384个。

### 35、Redis集群如何选择数据库？ ###

**答：**

Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。

### 36、怎么测试Redis的连通性？ ###

**答：**

使用ping命令。

### 37、怎么理解Redis事务？ ###

**答：**

1）事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

2）事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

### 38、Redis事务相关的命令有哪几个？ ###

**答：**

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。

### 39、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？ ###

**答：**

EXPIRE和PERSIST命令。

### 40、Redis如何做内存优化？ ###

**答：**

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

### 41、Redis回收进程如何工作的？ ###

**答：**

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。

一个新的命令被执行，等等。所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

### 42、都有哪些办法可以降低Redis的内存使用情况呢？ ###

**答：**

如果你使用的是32位的 Redis 实例，可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的Key-Value可以用更紧凑的方式存放到一起。

### 43、Redis的内存用完了会发生什么？ ###

**答：**

如果达到设置的上限，Redis的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以将Redis当缓存来使用配置淘汰机制，当Redis达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。

### 44、一个 Redis实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素？ ###

**答：**

理论上Redis可以处理多达232的keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了2亿5千万的keys。我们正在测试一些较大的值。任何list、set、和sorted set都可以放232个元素。换句话说，Redis的存储极限是系统中的可用内存值

### 45、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？ ###

**答：**

Redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

相关知识：Redis提供6种数据淘汰策略：

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）中任意选择数据淘汰

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）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

### 46、Redis最适合的场景？ ###

**答：**

1、会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用 Redis 缓存会话比其他存储（如 Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento 也提供 Redis 的插件。

2、全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地 FPC。 再次以agento为例，Magento提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。 此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

3、队列

Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如 Python）对list的push/pop操作。 如果你快速的在Google中搜索“Redisqueues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为 broker，你可以从这里去查看。

4，排行榜/计数器

Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10个用户–我们称之为“user\_scores”，我们只需要像下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行： ZRANGE user\_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可以在这里看到

5、发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！

### 47、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，如果将它们全部找出来？ ###

**答：**

使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。 对方接着追问：如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问题？

这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

### 48、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？ ###

**答：**

如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

### 49、使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？ ###

**答：**

一般使用 list 结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。  
如果对方追问可不可以不用sleep呢？

list 还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用 pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。

如果对方追问pub/sub有什么缺点？

在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如RabbitMQ等。

如果对方追问redis如何实现延时队列？

我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。

### 50、使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？ ###

**答：**

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

这时候你要给予惊讶的反馈：唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的。

然后回答：我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx 和expire合成一条指令来用的！对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。

# 总结 #

> 该面试题答案解析完整文档获取方式：[Redis面试题总结][Redis 1]

[Redis]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2ODUzMDg1OQ==&mid=2247484196&idx=1&sn=a49343247b50371531c0969261cbc9d8&chksm=ceabace0f9dc25f66c7886e3077f1d581ebbe6a37bddda06515b6963f455212fa6883cad9fdc&token=1038357268&lang=zh_CN#rd
[20210412214529753.png]: /images/20221022/4b67a5b7ee824640940d5a3a2e04bbd7.png
[Redis 1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2ODUzMDg1OQ==&mid=2247484196&idx=1&sn=a49343247b50371531c0969261cbc9d8&chksm=ceabace0f9dc25f66c7886e3077f1d581ebbe6a37bddda06515b6963f455212fa6883cad9fdc&token=1335914352&lang=zh_CN#rd