Redis常見面試題_ZenDei技術網路在線

1. 什麼是redis? Redis 是一個使用 C 語言寫成的，開源的基於記憶體的高性能key value資料庫。 Redis的值可以是由string（字元串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（點陣圖）等多種數據結構組成。 2. Redis的特 ...

1. 什麼是redis?

Redis 是一個使用 C 語言寫成的，開源的基於記憶體的高性能key-value資料庫。 Redis的值可以是由string（字元串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（點陣圖）等多種數據結構組成。

2. Redis的特性

速度快

速度快的原因：
- Redis所有數據都放在記憶體中
- Redis是C語言實現
- Redis使用了單線程的架構，預防了多線程可能產生的競爭問題

基於鍵值對的數據結構伺服器
Redis中的值不僅可以是字元串，Redis的值可以是由string（字元串）、hash（哈希）、list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（點陣圖）等多種數據結構組成，便於許多應用場景的開發並且提高了開發效率。
豐富的共鞥
- 提供了鍵過期功能，可以用來實現緩存
- 提供了發佈/訂閱功能，可以用來實現消息系統
- 支持Lua腳本功能，可以利用Lua創造出新的Redis命令
- 提供了簡單的事務功能，能在一定程度上保證事務特性
- 提供了流水線（Pipeline）功能，減少了網路開銷
簡單穩定
客戶端語言多
持久化
- RDB（快照）
- AOF（日誌的形式）
- 4.0版本開始支持RDB和AOF混用的方式聊進行持久化
主從複製
高可用和分散式
- 高可用實現：Redis Sentinel
- 分散式實現：Redis cluster

3. Redis和Memcached的區別和優勢？　

Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。memcache支持簡單的數據類型，String。
Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
Redis支持數據的持久化，可以將記憶體中的數據保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用,而Memecache把數據全部存在記憶體之中
redis的速度比memcached快很多
Memcached是多線程，非阻塞IO復用的網路模型；Redis使用單線程的IO復用模型。

Redis與Memcached的選擇
終極策略：使用Redis的String類型做的事，都可以用Memcached替換，以此換取更好的性能提升；除此以外，優先考慮Redis；

4. Redis常見數據結構使用場景

String

常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。

String數據結構是簡單的key-value類型，value其實不僅可以是String，也可以是數字。
常規key-value緩存應用；
常規計數：微博數，粉絲數等。

Hash

常用命令： hget,hset,hgetall 等。

Hash是一個string類型的field和value的映射表，hash特別適合用於存儲對象。比如我們可以Hash數據結構來存儲用戶信息，商品信息等等。

List

常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等

list就是鏈表，Redis list的應用場景非常多，也是Redis最重要的數據結構之一，比如微博的關註列表，粉絲列表，最新消息排行等功能都可以用Redis的list結構來實現。
Redis list的實現為一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的記憶體開銷。

常用命令：
sadd,spop,smembers,sunion 等

set對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在於set是可以自動排重的。
當你需要存儲一個列表數據，又不希望出現重覆數據時，set是一個很好的選擇，並且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內的重要介面，這個也是list所不能提供的。
在微博應用中，可以將一個用戶所有的關註人存在一個集合中，將其所有粉絲存在一個集合。Redis可以非常方便的實現如共同關註、共同喜好、二度好友等功能。

Sorted Set

常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等

和set相比，sorted set增加了一個權重參數score，使得集合中的元素能夠按score進行有序排列。
舉例：在直播系統中，實時排行信息包含直播間線上用戶列表，各種禮物排行榜，彈幕消息（可以理解為按消息維度的消息排行榜）等信息，適合使用Redis中的SortedSet結構進行存儲。

5. Redis常見性能問題和解決方案：　　

- Master寫記憶體快照，save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫記憶體快照。

- Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括記憶體快照和AOF日誌文件，特別是不要啟用記憶體快照做持久化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。

- Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和記憶體資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。

- Redis主從複製的性能問題，為了主從複製的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個區域網內

## 6. MySQL里有2000w數據，redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據

相關知識：redis 記憶體數據集大小上升到一定大小的時候，就會施行數據淘汰策略（回收策略）

Redis 提供 6種數據淘汰策略：

- volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
- volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
- volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
- allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
- allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
- no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據

7. 請用Redis和任意語言實現一段惡意登錄保護的代碼，限制1小時內每用戶Id最多只能登錄5次。具體登錄函數或功能用空函數即可，不用詳細寫出。

用列表實現：列表中每個元素代表登陸時間,只要最後的第5次登陸時間和現在時間差不超過1小時就禁止登陸.
用Python寫的代碼如下：

#!/usr/bin/env python3
import redis  
import sys  
import time  
 
r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)  
try:       
    id = sys.argv[1]
except:      
    print(‘input argument error’)    
    sys.exit(0)  
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:      
    print(“you are forbidden logining”)
else:       
    print(‘you are allowed to login’)    
    r.lpush(id, time.time())    
    # login_func()

　　9.為什麼redis需要把所有數據放到記憶體中?　

　　　Redis為了達到最快的讀寫速度將數據都讀到記憶體中，並通過非同步的方式將數據寫入磁碟。所以redis具有快速和數據持久化的特征。如果不將數據放在記憶體中，磁碟I/O速度為嚴重影響redis的性能。在記憶體越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。

　　　如果設置了最大使用的記憶體，則數據已有記錄數達到記憶體限值後不能繼續插入新值。

　　10.Redis是單進程單線程的

　　　redis利用隊列技術將併發訪問變為串列訪問，消除了傳統資料庫串列控制的開銷

　　11.redis的併發競爭問題如何解決?

　　　Redis為單進程單線程模式，採用隊列模式將併發訪問變為串列訪問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對於多個客戶端連接並不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行併發訪問時會發生連接超時、數據轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連接等問題，這些問題均是

　　　　　由於客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法：

　　　1.客戶端角度，為保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通信，對連接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作採用內部鎖synchronized。

　　　2.伺服器角度，利用setnx實現鎖。
　　　註：對於第一種，需要應用程式自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx命令，但是需要註意一些問題。

　　12.redis事物的瞭解CAS(check-and-set 操作實現樂觀鎖 )?

　　　　和眾多其它資料庫一樣，Redis作為NoSQL資料庫也同樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現事務的基石。相信對有關係型資料庫開發經驗的開發者而言這一概念並不陌生，即便如此，我們還是會簡要的列出

　　　　Redis中

　　事務的實現特征：
　　　　1). 在事務中的所有命令都將會被串列化的順序執行，事務執行期間，Redis不會再為其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的所有命令被原子的執行。
　　　　2). 和關係型資料庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執行失敗，其後的命令仍然會被繼續執行。
　　　　3). 我們可以通過MULTI命令開啟一個事務，有關係型資料庫開發經驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之後執行的命令都將被視為事務之內的操作，最後我們可以通過執行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內的所有操作。這兩

　　　　　　個Redis命令可被視為等同於關係型資料庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。
　　　　4). 在事務開啟之前，如果客戶端與伺服器之間出現通訊故障並導致網路斷開，其後所有待執行的語句都將不會被伺服器執行。然而如果網路中斷事件是發生在客戶端執行EXEC命令之後，那麼該事務中的所有命令都會被伺服器執行。
　　　　5). 當使用Append-Only模式時，Redis會通過調用系統函數write將該事務內的所有寫操作在本次調用中全部寫入磁碟。然而如果在寫入的過程中出現系統崩潰，如電源故障導致的宕機，那麼此時也許只有部分數據被寫入到磁碟，而另外一部分數據卻已經丟失。

　　　　　　Redis伺服器會在重新啟動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現類似問題，就會立即退出並給出相應的錯誤提示。此時，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據不一致的錯誤，並將已經寫入的部

　　　　　　分數據進行回滾。修複之後我們就可以再次重新啟動Redis伺服器了。

　　13.WATCH命令和基於CAS的樂觀鎖：　

　　　在Redis的事務中，WATCH命令可用於提供CAS(check-and-set)功能。假設我們通過WATCH命令在事務執行之前監控了多個Keys，倘若在WATCH之後有任何Key的值發生了變化，EXEC命令執行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知調用者事務

　執行失敗。例如，我們再次假設Redis中並未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實現該功能，我們只能自行編寫相應的代碼。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行結果是正確的，因為如果在同一時刻有多個客戶端在同時執行該段代碼，那麼就會出現多線程程式中經常出現的一種錯誤場景--競態爭用(race condition)。比如，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值為10，此後兩個客戶端又均將該值加一後set回Redis伺服器，這樣就會導致mykey的結果為11，而不是我們認為的12。為瞭解決類似的問題，我們需要藉助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命令監控了該鍵，此後又將set命令包圍在事務中，這樣就可以有效的保證每個連接在執行EXEC之前，如果當前連接獲取的mykey的值被其它連接的客戶端修改，那麼當前連接的EXEC命令將執行失敗。這樣調用者在判斷返回值後就可以獲悉val是否被重新設置成功。

　　14.redis持久化的幾種方式

1、快照（snapshots）
　　預設情況情況下，Redis把數據快照存放在磁碟上的二進位文件中，文件名為dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如數據集中每N秒鐘有超過M次更新，就將數據寫入磁碟；或者你可以手工調用命令SAVE或BGSAVE。
　　工作原理
　　． Redis forks.
　　．子進程開始將數據寫到臨時RDB文件中。
　　．當子進程完成寫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。
2、AOF
　　快照模式並不十分健壯，當系統停止，或者無意中Redis被kill掉，最後寫入Redis的數據就會丟失。這對某些應用也許不是大問題，但對於要求高可靠性的應用來說，
　　Redis就不是一個合適的選擇。
　　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、虛擬記憶體方式
　　當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因為這樣節約的記憶體比較大.
　　當你的key不小時,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組合成一個新的value.
　　vm-max-threads這個參數,可以設置訪問swap文件的線程數,設置最好不要超過機器的核數,如果設置為0,那麼所有對swap文件的操作都是串列的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對數據完整性有很好的保證.

　　自己測試的時候發現用虛擬記憶體性能也不錯。如果數據量很大，可以考慮分散式或者其他資料庫

　　15.redis的緩存失效策略和主鍵失效機制

　　作為緩存系統都要定期清理無效數據，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.
　　在Redis當中，有生存期的key被稱為volatile。在創建緩存時，要為給定的key設置生存期，當key過期的時候（生存期為0），它可能會被刪除。
　　1、影響生存時間的一些操作
　　生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數據，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以後，當前數據的生存時間不同。
　　比如說，對一個 key 執行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個哈希表執行HSET命令，這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那麼改名後的 key的生存時間和改名前一樣。
　　RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然後舊的 key 會改名為 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新成為一個persistent key 。
　　2、如何更新生存時間
　　可以對一個已經帶有生存時間的 key 執行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經被控制在1ms之內，主鍵失效的時間複雜度是O（1），
　　EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的當前生存時間。設置成功返回 1；當 key 不存在或者不能為 key 設置生存時間時，返回 0 。
　　最大緩存配置
　　在 redis 中，允許用戶設置最大使用記憶體大小
　　server.maxmemory
　　預設為0，沒有指定最大緩存，如果有新的數據添加，超過最大記憶體，則會使redis崩潰，所以一定要設置。redis 記憶體數據集大小上升到一定大小的時候，就會實行數據淘汰策略。
　　redis 提供 6種數據淘汰策略：
　　． volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
　　． volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
　　． volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
　　． allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
　　． allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
　　． no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據
　　註意這裡的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設置過期時間的數據集淘汰數據還是從全部數據集淘汰數據，後面的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。
　　使用策略規則：
　　1、如果數據呈現冪律分佈，也就是一部分數據訪問頻率高，一部分數據訪問頻率低，則使用allkeys-lru
　　2、如果數據呈現平等分佈，也就是所有的數據訪問頻率都相同，則使用allkeys-random
　　三種數據淘汰策略：
　　ttl和random比較容易理解，實現也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，然後取最先失效的key進行淘汰

　　16.redis 最適合的場景　　

Redis最適合所有數據in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那麼可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
　　1 、Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。
　　2 、Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
　　3 、Redis支持數據的持久化，可以將記憶體中的數據保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。
（1）、會話緩存（Session Cache）

　　最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，

　　他們還會這樣嗎？

　　幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。

（2）、全頁緩存（FPC）

　　除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁碟的持久化，用戶也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

　　再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存後端。

　　此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度載入你曾瀏覽過的頁面。

（3）、隊列

　　Reids在記憶體存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似於本地程式語言（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目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis作為broker，你可以從這裡去查看。

（4），排行榜/計數器

　　Redis在記憶體中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們

　　稱之為“user_scores”，我們只需要像下麵一樣執行即可：

　　當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行：

　　ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
　　
　　Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你可以在這裡看到。

（5）、發佈/訂閱

　　最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的發佈/訂閱功能。發佈/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網路連接中使用，還可作為基於發佈/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發佈/訂閱功能來建立聊天系統！（不，這是真的，你可以去核

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

參考資源：

（1） https://www.cnblogs.com/Survivalist/p/8119891.html
（2）https://juejin.im/post/5ad6e4066fb9a028d82c4b66