面试宝典进阶之redis缓存面试题

R1、【初级】Redis常用的数据类型有哪些?

(1)String(字符串)
(2)Hash(哈希)
(3)List(列表)
(4)Set(集合)
(5)zset(sorted set:有序集合)

它还有三种特殊的数据结构类型

  • Geospatial
  • Hyperloglog
  • Bitmap
理解思路
  • 说出5种类型
  • 说出每种类型的应用场景,要跟项目的业务结合

R2、redis的持久化方式有几种,项目中怎么选择?

(1)RDB:全量备份,节省磁盘空间,恢复速度快。但是可能会丢失数据。
(2)AOF:日志增量备份,数据保存完整。但是整体的恢复效率低,占空间。
(3)如果数据比较敏感的情况下,建议两个都开启。如果只是做纯缓存,数据不敏感,可以都不开启
(4)默认开启的是RDB。

R3、如果想在redis里面存储一个Java对象,能存吗?

(1)可以存储,项目中使用的redisTemplate默认的是将Vule值序列化后存储到redis。
(2)也可以将Java对象转成json字符串存储到redis。

R4、RedisTemplate和StringRedisTemplate区别?

(1)StringRedisTemplate继承了RedisTemplate但是两者的数据不能共用,RedisTemplate存储的数据只能通过RedisTemplate获取。
(2)StringRedisTemplate和RedisTemplate最大的区别就是默认采用的序列化策略不同,StringRedisTemplate默认的是String序列化,RedisTemplate默认使用的是JDK的序列化方式。
(3)StringRedisTemplate存储效率比RedisTemplate高,同时存储占用空间小。但是不如RedisTemplate灵活方便。当操作的数据是复杂的Java对象而不想做任何数据类型转换的时候那么建议使用RedisTemplate

理解思路
  • 序列化方式不一样

R5、如何保证redis中存放的都是热点数据?

(1)设置redis的最大存储空间,建议设置为服务器内存的3/4。
(2)设置redis的内存淘汰策略,设置为volatile-lru或allkeys-lru。
(3)到达redis的最大值触发内存淘汰机制:

  • 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。
  • allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰)

R6、什么是缓存击穿?

是针对缓存中没有但数据库有的数据。场景是,当一个热Key失效后,假如瞬间突然涌入大量的请求,来请求同一个Key,这些请求不会命中Redis,都会请求到DB,导致数据库压力过大,甚至扛不住,挂掉。

理解思路
  • 某个热KEY
  • 突然过期
  • 数据库宕机
  • 解决方式:设置永不过期

R7、什么是Redis的缓存雪崩?

(1)是指大量的热Key同时失效,对这些Key的请求就会瞬间打到DB上,同样会导致数据库压力过大甚至挂掉。
(2)解决方案:

  • 设置KEY永不过期,但缺点是占用大量内存
  • 设置KEY的过期时间为一个随机值,这样就能够防止大量的热KEY同时过期
理解思路
  • 大量的
  • 热KEY
  • 短时间内过期
  • 数据库宕机
  • 解决方案:设置过期时间为随机数

R8、什么是缓存穿透?

(1)Redis缓存穿透指的是,在Redis缓存和数据库中都找不到相关的数据。也就是说这是个非法的查询,客户端发出了大量非法的查询 比如id是负的 ,导致每次这个查询都需要去Redis和数据库中查询。导致MySql直接爆炸!
(2)解决方案:

  • 缓存空对象:如果他的查询数据是合法的,但是确实Redis和MySql中都没有,那么我们就在Redis中储存一个空对象,这样下次客户端继续查询的时候就能在Redis中返回了。但是,如果客户端一直发送这种恶意查询,就会导致Redis中有很多这种空对象,浪费很多空间
  • 布隆过滤器:当我们想新增一个元素时(例如新增python),布隆过滤器就会使用hash函数计算出几个索引值,然后将二进制数组中对应的位置修改为1。

    布隆过滤器

理解思路
  • 大量的不存在的KEY
  • 这些访问可能是恶意的
  • 数据库宕机
  • 解决:缓存前面布置布隆过滤器

R9、缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的解决方案是什么?

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R10、Redis是单线程的为什么速度还那么快?

(1)完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。
(2)数据结构简单,对数据操作也简单,Redis中的数据结构是专门进行设计的;
(3)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;
(4)使用多路I/O复用模型,非阻塞IO;所以可以一次性接收多个客户端请求,然后放到队列中;

理解思路
  • 存储设备:内存
  • 单线程:没有锁
  • 数据结构专门设计
  • 多路I/O复用

R11、Redis 是单进程单线程的吗?

(1)Redis 在设计上采用将网络数据读写和协议解析通过多线程的方式来处理,对于命令执行来说,仍然使用单线程操作。
(2)从Redis6 版本开始,已经引入了多线程。

理解思路
  • 数据操作一直都是单线程的
  • 在6.0以后,在网络数据传输、数据解析等使用了多线程,但是数据操作仍是单线程的

R12、Redis 的Key过期,他是怎么删除的?

(1)定时删除:在设置某个 key 的过期时间同时,我们创建一个定时器,让定时器在该过期时间到来时,立即执行对其进行删除的操作。
(2)惰性删除:设置该 key 过期时间后,我们不去管它,当需要该 key 时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该 key。
(3)定期删除:每隔一段时间,我们就对一些 key 进行检查,删除里面过期的 key。

R13、如何设置 Redis 的最大内存?

在配置文件 redis.conf 中,可以通过参数 maxmemory 来设定最大内存:

# In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower
# limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave
# output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
#
maxmemory <bytes># MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
# is reached. You can select among five behaviors:
#
# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm
# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm
# volatile-random -> remove a random key with an expire set
# allkeys-random -> remove a random key, any key
# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations
理解思路
  • 修改配置文件

R14、Redis 内存淘汰策略有哪些?

当使用的内存大于 maxmemory 时,就会触发 Redis 主动淘汰内存方式:
(1)volatile-lru:利用 LRU 算法移除设置过过期时间的 key (LRU:最近使用 Least Recently Used );
(2)allkeys-lru:利用 LRU 算法移除任何key (和上一个相比,删除的 key 包括设置过期时间和不设置过期时间的),通常使用该方式;
(3)volatile-random:移除设置过过期时间的随机key ;
(4)allkeys-random:无差别的随机移除;
(5)volatile-ttl:移除即将过期的 key (minor TTL);
(6)noeviction:不移除任何 key,只是返回一个写错误 ,默认选项,一般不会选用。

在 redis.conf 配置文件中,可以设置 maxmemory-policy 来设置内存淘汰方式:

# Note: with any of the above policies, Redis will return an error on write
#       operations, when there are no suitable keys for eviction.
#
#       At the date of writing these commands are: set setnx setex append
#       incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
#       sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
#       zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
#       getset mset msetnx exec sort
#
# The default is:
#
maxmemory-policy noeviction
理解思路
  • 不要背英文
  • 说淘汰方式

R15、Redis定期删除策略是定时删除所有过期的KEY吗?

Redis 的定期删除策略并不是一次运行就检查所有的库、所有的键,而是随机检查一定数量的键。
定期删除函数的运行频率,在 Redis2.6 版本中,规定每秒运行 10 次,大概 100ms 运行一次。在 Redis2.8 版本后,可以通过修改配置文件 redis.conf 的 hz 选项来调整这个次数:

# The range is tetween 1 and 500, however a value over 100 is usually not
# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to
# 100 only in environments where very low latency is requiried.
hz 10

才这个参数的上面注释可以看出,建议不要将这个值设置超过100,一般使用默认的10,只有当在需要非常低延迟的场景才设置为100。

R16、Redis的主从全量同步流程能说说吗?

(1)slave节点请求增量同步
(2)master节点判断replid,发现不一致,拒绝增量同步,使用全量同步
(3)master将完整数据生成RDB,发送RDB到slave
(4)slave清空本地数据,加载RDB文件
(5)master将RDB期间产生的命令记录在repl_baklog,并持续性的将repl_baklog发送到slave
(6)slave接收到这些命令,保持与master数据同步。

Redis的主从全量同步流程

理解思路
  • 谁先连谁
  • 连接时,带什么东西
  • 主收到id后,发送什么

R17、Redis的主从增量同步流程能说说吗?

(1)slave节点请求增量同步
(2)master节点判断replid,如果一致返回continue
(3)从repl_baklog中获取增量数据
(4)发送offset后面的命令
repl_baklog的容量是有上线的,写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开的时间太久,导致尚未备份的数据被覆盖(offset会标记repl_baklog中备份的数据),就无法做增量同步,只能去做全量同步。

Redis的主从增量同步流程

R18、能说说你对布隆过滤器的理解吗?

(1)布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
(2)布隆过滤器的结构

布隆过滤器的结构

R19、如果Redis服务崩溃了怎么办?

(1)给Redis设置持久化,这样服务器重启能够快速恢复到工作状态。
(2)搭建Redis集群实现高可用。

R20、你知道怎么实现Redis的高可用吗?

我们在项目中使用Redis,肯定不会是单点部署Redis服务的。因为,单点部署一旦宕机,就不可用了。为了实现高可用,通常的做法是,将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上,其中一台挂了也可以继续提供服务。
Redis 实现高可用有三种部署模式:
- 主从模式
- 哨兵模式
- 集群模式。

R21、说说你对Redis哨兵模式的理解?

主从模式中,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址。显然,多数业务场景都不能接受这种故障处理方式。Redis从2.8开始正式提供了Redis Sentinel(哨兵)架构来解决这个问题。

哨兵模式,由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统,它可以监视所有的Redis主节点和从节点,并在被监视的主节点进入下线状态时,自动将下线主服务器属下的某个从节点升级为新的主节点。但是呢,一个哨兵进程对Redis节点进行监控,就可能会出现问题(单点问题),因此,可以使用多个哨兵来进行监控Redis节点,并且各个哨兵之间还会进行监控。

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理解思路
  • 哨兵是一个独立的进程
  • 每个哨兵监控一个服务器
  • 哨兵实现消息通知和执行选举

R22、Redis哨兵模式的作用是什么?

简单来说,哨兵模式就三个作用:
(1)发送命令,等待Redis服务器(包括主服务器和从服务器)返回监控其运行状态;
(2)哨兵监测到主节点宕机,会自动将从节点切换成主节点,然后通过发布订阅模式通知其他的从节点,修改配置文件,让它们切换主机;
(3)哨兵之间还会相互监控,从而达到高可用。

R23、Redis哨兵模式故障切换的过程是怎样的呢?

(1)每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master,Slave以及其他Sentinel实例发送一个 PING命令。
(2)如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 则这个实例会被 Sentinel标记为主观下线。
(3)如果一个Master被标记为主观下线,则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。
(4)当有足够数量的 Sentinel(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态, 则Master会被标记为客观下线。
(5)在一般情况下, 每个 Sentinel 会以每10秒一次的频率向它已知的所有Master,Slave发送 INFO 命令。
(6)当Master被 Sentinel 标记为客观下线时,Sentinel 向下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次
(7)若没有足够数量的 Sentinel同意Master已经下线, Master的客观下线状态就会被移除;若Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复, Master 的主观下线状态就会被移除。

R24、Redis的Cluster集群模式解决了什么问题?

哨兵模式基于主从模式,实现读写分离,它还可以自动切换,系统可用性更高。但是它每个节点存储的数据是一样的,浪费内存,并且不好在线扩容。因此,Cluster集群应运而生,它在Redis3.0加入的,实现了Redis的分布式存储。对数据进行分片,也就是说每台Redis节点上存储不同的内容,来解决在线扩容的问题。并且,它也提供复制和故障转移的功能。

理解思路
  • 高可用
  • 提高性能
  • 实现扩容

R25、Redis的Cluster集群节点之间是如何通讯的?

一个Redis集群由多个节点组成,各个节点之间是通过Gossip协议!

Redis Cluster集群通过Gossip协议进行通信,节点之前不断交换信息,交换的信息内容包括节点出现故障、新节点加入、主从节点变更信息、slot信息等等。常用的Gossip消息分为4种,分别是:ping、pong、meet、fail。

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  • meet消息:通知新节点加入。消息发送者通知接收者加入到当前集群,meet消息通信正常完成后,接收节点会加入到集群中并进行周期性的ping、pong消息交换。
  • ping消息:集群内交换最频繁的消息,集群内每个节点每秒向多个其他节点发送ping消息,用于检测节点是否在线和交换彼此状态信息。
  • pong消息:当接收到ping、meet消息时,作为响应消息回复给发送方确认消息正常通信。pong消息内部封装了自身状态数据。节点也可以向集群内广播自身的pong消息来通知整个集群对自身状态进行更新。
  • fail消息:当节点判定集群内另一个节点下线时,会向集群内广播一个fail消息,其他节点接收到fail消息之后把对应节点更新为下线状态。

特别的,每个节点是通过集群总线(cluster bus) 与其他的节点进行通信的。通讯时,使用特殊的端口号,即对外服务端口号加10000。例如如果某个node的端口号是6379,那么它与其它nodes通信的端口号是 16379。nodes 之间的通信采用特殊的二进制协议。

R26、能说说Redis分布式集群是如何存储数据的吗?

Hash Slot插槽算法

既然是分布式存储,Cluster集群使用的分布式算法是一致性Hash嘛?并不是,而是Hash Slot插槽算法。

插槽算法把整个数据库被分为16384个slot(槽),每个进入Redis的键值对,根据key进行散列,分配到这16384插槽中的一个。使用的哈希映射也比较简单,用CRC16算法计算出一个16 位的值,再对16384取模。数据库中的每个键都属于这16384个槽的其中一个,集群中的每个节点都可以处理这16384个槽。

集群中的每个节点负责一部分的hash槽,比如当前集群有A、B、C个节点,每个节点上的哈希槽数 =16384/3,那么就有:

  • 节点A负责0~5460号哈希槽
  • 节点B负责5461~10922号哈希槽
  • 节点C负责10923~16383号哈希槽

R27、如何保证mysql和redis的数据的一致性?

这是一个redis双写一致性的问题,我们的策略是**先删缓存,再写数据库,数据更新完成后,再删缓存**。

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