redis面试小结

Redis数据库

Redis（Remote Dictionary Server）是一个使用 C 语言编写的，高性能非关系型的键值对数据库。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向。Redis可以将数据写入磁盘中，保证了数据的安全不丢失，而且Redis的操作是原子性的。
1. Redis 优缺点

优点：

• 基于内存操作，读写速度很快
  
• 支持多种数据类型，string，hash，list，set，zset等
  
• 支持持久化：Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能可以有效地避免数据丢失问题。
  
• 支持事务：Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
  
• 支持主从复制：主节点会自动将数据同步到从节点，可以进行读写分离。
  
• Redis命令的处理是单线程的。Redis6.0引入了多线程，需要注意的是，多线程用于处理网络数据的读写和协议解析，Redis命令执行还是单线程的。
  

缺点

• 对结构化查询的支持比较差。
  
• 数据库容量受到物理内存的限制，不适合用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的操作。
  
• Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
  

2. Redis快的原因

• 基于内存：Redis是使用内存存储，没有磁盘IO上的开销。数据存在内存中，读写速度快。
  
• IO多路复用模型：Redis 采用 IO 多路复用技术。Redis 使用单线程来轮询描述符，将数据库的操作都转换成了事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。
  
• 高效的数据结构：Redis 每种数据类型底层都做了优化，目的就是为了追求更快的速度。
  

3. 只用作缓存的原因

虽然Redis非常快，但它也有一些局限性，不能完全替代主数据库。有以下原因：
事务处理：Redis只支持简单的事务处理，对于复杂的事务无能为力，比如跨多个键的事务处理。
数据持久化：Redis是内存数据库，数据存储在内存中，如果服务器崩溃或断电，数据可能丢失。虽然Redis提供了数据持久化机制，但有一些限制。
数据处理：Redis只支持一些简单的数据结构，比如字符串、列表、哈希表等。如果需要处理复杂的数据结构，比如关系型数据库中的表，那么Redis可能不是一个好的选择。
数据安全：Redis没有提供像主数据库那样的安全机制，比如用户认证、访问控制等等。
因此，虽然Redis非常快，但它还有一些限制，不能完全替代主数据库。所以，使用Redis作为缓存是一种很好的方式，可以提高应用程序的性能，并减少数据库的负载。
4. Redis的线程模型

Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。

• 文件事件处理器使用I/O多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
  
• 当被监听的套接字准备好执行连接accept、read、write、close等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。
  

虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。
5. Redis应用场景

• 缓存热点数据，缓解数据库的压力。
  
• 利用 Redis 原子性的自增操作，可以实现计数器的功能，比如统计用户点赞数、用户访问数等。
  
• 分布式锁。在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。
  
• 简单的消息队列，可以使用Redis自身的发布/订阅模式或者List来实现简单的消息队列，实现异步操作。
  
• 限速器，可用于限制某个用户访问某个接口的频率，比如秒杀场景用于防止用户快速点击带来不必要的压力。
  
• 好友关系，利用集合的一些命令，比如交集、并集、差集等，实现共同好友、共同爱好之类的功能。
  

6. Redis的数据类型

基本数据类型：
1、String：最常用的一种数据类型，String类型的值可以是字符串、数字或者二进制，但值最大不能超过512MB。
2、Hash：Hash 是一个键值对集合。
3、Set：无序去重的集合。Set 提供了交集、并集等方法，对于实现共同好友、共同关注等功能特别方便。
4、List：有序可重复的集合，底层是依赖双向链表实现的。
5、SortedSet：有序Set。内部维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。
特殊的数据类型：
1、Bitmap：位图，可以认为是一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在 Bitmap 中叫做偏移量。Bitmap的长度与集合中元素个数无关，而是与基数的上限有关。
2、Hyperloglog。HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，其优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。典型的使用场景是统计独立访客。
3、Geospatial ：主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，适用场景如定位、附近的人等。
7. Redis事务支持隔离性吗？

Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。
8. Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗？

Redis单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。
9. Redis有哪些部署方案？

单机版：单机部署，单机redis能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。这种部署方式很少使用。存在的问题：1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。
主从模式：一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。master 节点挂掉后，需要手动指定新的 master，可用性不高，基本不用。
哨兵模式：主从复制存在不能自动故障转移、达不到高可用的问题。哨兵模式解决了这些问题。通过哨兵机制可以自动切换主从节点。master 节点挂掉后，哨兵进程会主动选举新的 master，可用性高，但是每个节点存储的数据是一样的，浪费内存空间。数据量不是很多，集群规模不是很大，需要自动容错容灾的时候使用。
Redis cluster：服务端分片技术，3.0版本开始正式提供。Redis Cluster并没有使用一致性hash，而是采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽。将请求发送到任意节点，接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行。主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，如果是海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用Redis cluster，所有主节点的容量总和就是Redis cluster可缓存的数据容量。
10. 主从架构

单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作，当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的，它会接收主数据库同步过来的数据。一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
主从复制的原理？

• 当启动一个从节点时，它会发送一个 PSYNC 命令给主节点；
  
• 如果是从节点初次连接到主节点，那么会触发一次全量复制。此时主节点会启动一个后台线程，开始生成一份 RDB 快照文件；
  
• 同时还会将从客户端 client 新收到的所有写命令缓存在内存中。RDB 文件生成完毕后， 主节点会将RDB文件发送给从节点，从节点会先将RDB文件写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中；
  
• 接着主节点会将内存中缓存的写命令发送到从节点，从节点同步这些数据；
  
• 如果从节点跟主节点之间网络出现故障，连接断开了，会自动重连，连接之后主节点仅会将部分缺失的数据同步给从节点。
  

11. 哨兵Sentinel

主从复制存在不能自动故障转移、达不到高可用的问题。哨兵模式解决了这些问题。通过哨兵机制可以自动切换主从节点。
客户端连接Redis的时候，先连接哨兵，哨兵会告诉客户端Redis主节点的地址，然后客户端连接上Redis并进行后续的操作。当主节点宕机的时候，哨兵监测到主节点宕机，会重新推选出某个表现良好的从节点成为新的主节点，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，让它们切换主机。

工作原理

• 每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知道的Master，Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING命令。
  
• 如果一个实例距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过指定值， 则这个实例会被 Sentine 标记为主观下线。
  
• 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是否真正进入主观下线状态。
  
• 当有足够数量的 Sentinel（大于等于配置文件指定值）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 。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解除。 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。
  
• 哨兵节点会选举出哨兵 leader，负责故障转移的工作。
  
• 哨兵 leader 会推选出某个表现良好的从节点成为新的主节点，然后通知其他从节点更新主节点信息。
  

12. Redis cluster

哨兵模式解决了主从复制不能自动故障转移、达不到高可用的问题，但还是存在主节点的写能力、容量受限于单机配置的问题。而cluster模式实现了Redis的分布式存储，每个节点存储不同的内容，解决主节点的写能力、容量受限于单机配置的问题。
Redis cluster集群节点最小配置6个节点以上（3主3从），其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。
Redis cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0～16383个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。
工作原理：

• 通过哈希的方式，将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽(哈希值)区间的数据，默认分配了16384 个槽位
  
• 每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上
  
• 数据写入先写主节点，再同步到从节点(支持配置为阻塞同步)
  
• 同一分片多个节点间的数据不保持一致性
  
• 读取数据时，当客户端操作的key没有分配在该节点上时，redis会返回转向指令，指向正确的节点
  
• 扩容时时需要需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点
  

在 redis cluster 架构下，每个 redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379，另外一个就是 加1w 的端口号，比如 16379。
16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。
13. Redis 怎么实现消息队列？

使用list类型保存数据信息，rpush生产消息，lpop消费消息，当lpop没有消息时，可以sleep一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想sleep的话，可以使用blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。

1. BLPOP queue 0  //0表示不限制等待时间

复制代码

BLPOP和LPOP命令相似，唯一的区别就是当列表没有元素时BLPOP命令会一直阻塞连接，直到有新元素加入。

redis可以通过pub/sub主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失。

1. PUBLISH channel1 hi
2. SUBSCRIBE channel1
3. UNSUBSCRIBE channel1 //退订通过SUBSCRIBE命令订阅的频道。

复制代码

PSUBSCRIBE channel?* 按照规则订阅。PUNSUBSCRIBE channel?* 退订通过PSUBSCRIBE命令按照某种规则订阅的频道。其中订阅规则要进行严格的字符串匹配，PUNSUBSCRIBE *无法退订channel?*规则。

14. Redis 怎么实现延时队列

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。
15. Redis大key怎么处理？

通常我们会将含有较大数据或含有大量成员、列表数的Key称之为大Key。
以下是对各个数据类型大key的描述：

• value是STRING类型，它的值超过5MB
  
• value是ZSET、Hash、List、Set等集合类型时，它的成员数量超过1w个
  

上述的定义并不绝对，主要是根据value的成员数量和大小来确定，根据业务场景确定标准。
怎么处理：

• 当vaule是string时，可以使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内，但是序列化和反序列化都会带来更多时间上的消耗。或者将key进行拆分，一个大key分为不同的部分，记录每个部分的key，使用multiget等操作实现事务读取。
  
• 当value是list/set等集合类型时，根据预估的数据规模来进行分片，不同的元素计算后分到不同的片。
  

16. Redis常见性能问题和解决方案？

<ol>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。
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。
尽量避免在压力较大的主库上增加从库
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。
为了Master的稳定性，主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更稳定，即主从关系为：Master