来讨论一下这些常见的 Redis 面试题

Redis应该算面试中必问的一个知识点，但是发现很多童鞋并不熟悉这块，这篇就常见的一些问题做一些整理，有不对的地方欢迎留言指正！

1.Redis支持的数据类型？

String（字符串）

格式: set key value

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。

string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

Hash（哈希）

格式: hmset name key1 value1 key2 value2

Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

List（列表）

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）

格式: lpush name value

在 key 对应 list 的头部添加字符串元素

格式: rpush name value

在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素

格式: lrem name index

key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素

格式: llen name

返回 key 对应 list 的长度

Set（集合）

格式: sadd name value

Redis的Set是string类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

zset(sorted set：有序集合)

格式: zadd name score value

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

2.什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

Redis 提供了两种持久化方式：RDB（默认）和AOF

RDB：

rdb是Redis DataBase缩写

功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数

AOF:

Aof是Append-only file缩写

每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用，这个函数执行以下两个工作

aof写入保存：

WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件
SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

存储结构:

内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。

比较：

aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。
aof比rdb更安全也更大
rdb性能比aof好
如果两个都配了优先加载AOF

刚刚上面你有提到redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？（可以看到很多面试其实都是连环炮，面试官其实在等着你回答到这个点，如果你答上了对你的评价就又加了一分）

RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议；

RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好

For Simple Strings the first byte of the reply is "+" 回复
For Errors the first byte of the reply is "-" 错误
For Integers the first byte of the reply is ":" 整数
For Bulk Strings the first byte of the reply is "$" 字符串
For Arrays the first byte of the reply is "*" 数组

持久化在面试中问到的频率较高，重点学一下，篇幅有限，具体点下面的文章：

10分钟彻底理解Redis的持久化机制：RDB和AOF

3.Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点

单机版

特点：

简单

问题：

内存容量有限
处理能力有限
无法高可用。

主从复制

Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。

只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。

特点：

master/slave 角色
master/slave 数据相同
降低 master 读压力在转交从库

问题：

无法保证高可用
没有解决 master 写的压力

哨兵

Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性：

监控（Monitoring）：Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
提醒（Notification）：当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
自动故障迁移（Automatic failover）：当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。

特点：

保证高可用
监控各个节点
自动故障迁移

缺点：

主从模式，切换需要时间丢数据
没有解决 master 写的压力

集群（proxy 型）

Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速/轻量级代理服务器；Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序，支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。

特点：

多种 hash 算法：MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins
支持失败节点自动删除
后端 Sharding 分片逻辑对业务透明，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致

缺点：

增加了新的 proxy，需要维护其高可用。
failover 逻辑需要自己实现，其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差，进行扩缩容都需要手动干预

集群（直连型）：

从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。

特点：

无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。
数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。
高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本
-实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。

缺点：

资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
数据通过异步复制,不保证数据的强一致性

高可用Redis架构分析搭建，可以参考：高可用Redis服务架构分析与搭建

4.使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？

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。

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？

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！

5.使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？

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。

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。

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。

6.什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？

缓存穿透

一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免？

对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免？

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期
不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

这道相当常见，详细再参考下文，一定熟练掌握：Redis缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透和常见的几种缓存模式

7.Redis常用命令

管理命令

# dbsize 返回当前数据库 key 的数量。

# info 返回当前 redis 服务器状态和一些统计信息。

# monitor 实时监听并返回redis服务器接收到的所有请求信息。

# shutdown 把数据同步保存到磁盘上，并关闭redis服务。

# config get parameter 获取一个 redis 配置参数信息。（个别参数可能无法获取）

# config set parameter value 设置一个 redis 配置参数信息。（个别参数可能无法获取）

# config resetstat 重置 info 命令的统计信息。（重置包括：keyspace 命中数、

# keyspace 错误数、 处理命令数，接收连接数、过期 key 数）

# debug object key 获取一个 key 的调试信息。

# debug segfault 制造一次服务器当机。

# flushdb 删除当前数据库中所有 key,此方法不会失败。小心慎用

# flushall 删除全部数据库中所有 key，此方法不会失败。小心慎用

工具命令

#redis-server：Redis 服务器的 daemon 启动程序

#redis-cli：Redis 命令行操作工具。当然，你也可以用 telnet 根据其纯文本协议来操作

#redis-benchmark：Redis 性能测试工具，测试 Redis 在你的系统及你的配置下的读写性能

$redis-benchmark -n  –c

#模拟同时由  个客户端发送  个 SETs/GETs 查询

#redis-check-aof：更新日志检查

#redis-check-dump：本地数据库检查

8.Redis单例、主从模式、sentinel以及集群的配置方式及优缺点对比

Redis单例、主从模式、sentinel以及集群的配置方式及优缺点对比

9.为什么Redis 单线程却能支撑高并发？

为什么Redis 单线程却能支撑高并发？

10.Redis常见性能问题和解决方案：

1).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，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化，如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4).Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

Redis性能分析相关问题，限于篇幅，给出文章链接：

Redis 性能问题分析（好文推荐）

11.Redis的并发竞争问题如何解决?

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：

客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。
服务器角度，利用setnx实现锁。

注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。

12.说说Redis的内存淘汰策略

直接点这里：Redis的内存淘汰策略

13.Redis最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached，何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

Redis不仅仅支持简单的k/v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支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

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。

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Magento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。

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“Redis queues”，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。

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”。

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。

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！