Redis常见面试

1、五种基本类型底层数据结构

1.1、字符串

其中：embstr和raw都是由SDS动态字符串构成的。

唯一区别是：raw是分配内存的时候，redisobject和sds各分配一块内存，而embstr和redisobject是在一块儿内存中。

1.2、列表

1.3、hash

1.4、set

1.5、zset

2、缓存雪崩

2.1、举例

双十一期间，所有用户一打开淘宝就是进入首页，首页的压力非常大，为了提高并发，将网站首页数据都缓存到redis里，所有的rediskey失效时间都是3小时。
双十一当天大量用户刺手狂欢，这时候3个小时过去了，redis里首页的key缓存全部失效，这时候redis里查询不到数据了，只能去数据库中查询，造成数据库无法响应挂掉。

**总结：**在高并发下，大量缓存key在同一时间失效，大量请求直接落在数据库上，导致数据库岩机。

2.2、解决方案

随机设置key失效时间，避免大量key集体失效。
```
setRedis(Key, value, time + Math.random()* 10000)
```
若是集群部署，可将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能够避免key全部失效问题。
不设置过期时间
跑定时任务，在缓存失效前刷进新的缓存

3、缓存穿透

3.1、举例

某人用脚本疯狂发送请求，查询id=-1的数据，redis并没有这样的数据，这时候就穿透redis，直接
打到了数据库上，导致数据库挂了。

总结：redis缓存和数据库中没有相关数据（例用户直接携带id<=0的参数不断发起请求），redis中没有这样的数据，无法进行拦截，直接被穿透到数据库，导致数据库压力过大岩机。

3.2、解决方案

对不存在的数据缓存到redis中，设置key，value值为null不管是数据为null还是系统bug问题），并设置一个短期过期时间段，避免过期时间过长影响正常用户使用。
拉黑该IP地址
对参数进行校验，不合法参数进行拦截
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（位图）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。

4、缓存击穿

4.1、举例

程序员将商品的信息存到了redis中，设置了3小时过期。竞拍了2小时59分，突然商品在redis里的key数据过期了，导致该key的大量请求，都打到了数据库，直接导致数据库挂掉了，服务无法响应。

总结：某一个热点key，在不停地打着高并发，当这个热点key在失效的一瞬间，持续的高并发访问就击破缓存直接访问数据库，导致数据库岩机。

4.2、解决方案

设置热点数据“永不过期
加上互斤锁：上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁锁住它，其他的线程走到这一步就拿不到锁，等着第一个线程查询到了数据，然后将数据放到redis缓存起来。后面程序进来发现有了缓存，就直接走缓存了。

#简单的分布式锁实现
public String get(key){
    String value = redis.get(key);
    if(value == null){	//代表缓存值过期
        //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
        String keynx = key.concat(":nx");
        if(redis.setnx(keynx))
    }
}

5、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿的区别

缓存雪崩是大面积的kye缓存失效
缓存穿透是redis中不存在这个缓存key
缓存击穿是某一热点key突然失效

6、单线程的redis为什么这么快

Redis有多快？官方给出的答案是读写速度10万/秒，为什么单线程的Redis速度这么快？原因有以下几点：

纯内存操作

Redis是完全基于内存的，所以读写效率非常的高，当然Redis存在持久化操作，在持久化操作是都是fork
子进程和利用Linux系统的页缓存技术来完成，并不会影响Redis的性能。
单线程操作：单线程并不是坏事，单线程可以避免了频繁的上下文切换，频繁的上下文切换也会影响性能的.
合理高效的数据结构
采用了非阻塞IO多路复用机制：多路I/O复用模型是利用select、poll、epoll可以同时监察多个流的IO事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有IO事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这工种做法就避免了大量的无用操作。

7、Redis的数据过期淘汰策略

Redis中数据过期策略采用定期删除+惰性删除策略。

7.1、定期删除和惰性删除策略

定期删除策略：Redis启用一个定时器定时监视所有的key，判断key是否过期，过期的话就删除。这种策略可以保证过期的key最终都会被删除，但是也存在严重的缺点：每次都遍历内存中所有的数据，非常消耗CPU资源，并且当key已过期，但是定时器还处于未唤起状态，这段时间内key仍然可以用。
惰性删除策略：在获取key时，先判断key是否过期，如果过期则删除。这种方式存在一个缺点：如果这个工key一直未被使用，那么它一直在内存中，其实它已经过期了，会浪费大量的空间。

7.2、定期删除和惰性删除策略如何工作

这两种策略天然的互补，结合起来之后，定时删除策略就发生了一些改变，不在是每次扫描全部的key了，而是随机抽取一部分key进行检查，这样就降低了对CPU资源的损耗，情性删除策略互补了为检查到的key，基本上满足了所有要求。

但是有时候就是那么的巧，既没有被定时器抽取到，又没有被使用，这些数据又如何从内存中消失？没关系，还有内存淘达机制，当内存不够用时，内存淘汰机制就会上场。Redis内存淘汰机制有以下几种策略：

volatile-liru：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.dblij].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）
alkeys-random：从数据集（senver.dblj.dict）中任意选择数据淘汰
no-eviction：禁止驱逐数据，永不过期，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！（默认值）

4.0版本后增加一下两种

volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集（server.dbli].expires）中挑选最不经常使用的数据淘达
allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据，在键空间移除最不经常使用的key

8、redis的线程模型是怎么样的

redis内部使用文件事件处理器file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以redis才叫做单线程的模型。它采用IO多路复用机制同时监听多个socket，根据socket上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含4个部分：

多个socket
IO多路复用程序
文件事件分派器
事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个socket可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是IO多路复用程序会监听多个socket，会将socket产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。

9、redis和memcached的区别

**存储方式不同：**memcache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。
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
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。value值大小不同：Redis最大可以达到1gb；memcache只有1mb。

10、redis实现事务

Redis通过MULTI、EXEC、WATCH等命令来实现事务（transaction）功能。事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会中断事务而改去执行其他客户端的命令请求，它会将事务中的所有命令都执行完毕，然后才去处理其他客户端的命令请求。

在传统的关系式数据库中，常常用ACID性质来检验事务功能的可靠性和安全性。在Redis中，事务总是具有原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）和隔离性（lsolation），并且当Redis运行在某种特定的持久化模式下时，事务也具有持久性（Durability）

11、一致性（延迟双删）

延迟双删，双删就是先删除缓存，然后在更新完数据库后再删一次。

**目的：**是为了删除在写MySQL期间读线程可能把脏数据再次读到Redis里，延迟的时间参照一次从MySQL读数据并写入Redis的时间

12、Redis集群，集群原理

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。
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。

13、检索特定的key

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,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.
scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是需要去重

14、redis异步队列

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。

15、Redis如何实现延时队列

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。

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