Redis 面試必備知識點

1、Redis 簡介

• 是一個用 C 語言開發的，高性能的鍵值對數據庫。

• 數據存在於內存，讀寫速度快。

• 可用來做緩存、分佈式鎖、消息隊列。

• 提供多種數據類型來支持不同的業務場景。

• 支持事務、持久化、Lua 腳本、多種集羣方案。

2、Redis 與 Memcached 對比

共同點：

• 都是基於內存的數據庫，常用來做緩存。

• 都有過期策略。

• 性能都非常高。

區別：

• Redis 支持多種數據類型；而 Memcached 只支持 string。

• Redis 支持數據持久化；而 Memcached 不支持。

• Redis 有災難恢復機制（通過加載持久化數據實現）；而 Memcached 沒有。

• Redis 內存不足時，可以將不用的數據放到磁盤上；而 Memcached 會直接報異常。

• Redis 原生支持集羣模式；而 Memcached 沒有原生的集羣模式，需要客戶端實現。

• Redis 使用單線程、IO 多路複用的網絡模型（Redis 6.0 引入了多線程 IO）；而 Memcached 使用多線程、非阻塞 IO 複用的網絡模式。

• Redis 支持發佈訂閱模型、Lua 腳本、事務等功能；而 Memcached 不支持。

• Redis 過期數據的刪除策略使用了惰性刪除和定期刪除；而 Memcached 只用了惰性刪除。

3、爲什麼要用 Redis

• 高性能：Redis 的數據存在於內存，讀寫速度快。

• 高併發：單機情況下，MySQL 這類數據庫 QPS 在 1w 左右（4 核 8G），而 Redis 可達到 10w+，甚至 30w+。

4、Redis 數據類型

• string：簡單動態字符串（SDS）。

• 常用命令：set、get、strlen、decr、incr、setex 等。

• 應用場景：需要計數的場景，比如用戶訪問量、文章轉發量等。

• list：雙向鏈表。

• 常用命令：lpush、rpop、rpush、lpop、lrange、llen 等。

• 應用場景：發佈訂閱（即消息隊列）。

• hash：類似 Java 的 HashMap，底層爲數組 + 鏈表。

• 常用命令：hset、hget、hexists、hkeys、hvals 等

• 應用場景：存儲對象數據。

• set：類似 Java 的 HashSet，無序、去重，可實現交集、並集、差集的操作。

• 常用命令：sadd、spop、smembers、sismember、scard、sunion 等。

• 應用場景：需要存放的數據不能重複、需要獲取多個數據源的交集、並集、差集。

• sorted set（zset）：和 set 相比，增加了一個權重參數 score，能夠按 score 進行排序。類似 Java 的 TreeSet，有序、去重。

• 常用命令：zadd、zcard、zscore、zrange、zrevrange 等。

• 應用場景：需要根據某個權重進行排序的場景，比如直播系統中的禮物排行榜、消息彈幕等。

5、Redis 單線程模型

• Redis 基於 Reactor 模式來開發自己的網絡事件處理器，這個處理器被稱爲文件事件處理器。

• 由於文件事件處理器是單線程的，所以我們一般都說 Redis 是單線程模型。

• Redis 通過 IO 多路複用來監聽多個客戶端連接（或者說監聽多個 socket）。

• 文件事件處理器主要包含四個部分：

• 多個 socket：客戶端連接。

• IO 多路複用程序：支持多個客戶端連接的關鍵。

• 文件事件分派器：將 socket 關聯到相應的事件處理器。

• 事件處理器：連接應答處理器、命令請求處理器、命令回覆處理器。

6、Redis 單線程爲什麼那麼快

• 數據存在於內存，讀寫速度快。

• 單線程操作，避免了死鎖、上下文切換帶來的性能開銷。

• 採用非阻塞 IO 多路複用機制。

7、Redis 6.0 之前爲什麼使用單線程

• 單線程編程容易，並且更容易維護。

• Redis 的性能瓶頸不在 CPU，主要在內存和網絡。

• 多線程存在死鎖、線程上下文切換等問題，甚至會影響性能。

8、Redis 6.0 之後爲何引入了多線程

• 爲了提高網絡 IO 讀寫性能。

• Redis 只在網絡數據讀寫這類耗時操作上使用了多線程，執行命令仍然是單線程順序執行，因此不需要擔心線程安全問題。

9、Redis 如何判斷數據是否過期

• 通過過期字典（hash 表）保存數據過期時間。

• 過期字典的鍵指向 Redis 中的某個鍵，過期字典的值保存了數據的過期時間（毫秒精度的時間戳）。

10、Redis 過期數據的刪除策略

• 定時刪除：設置過期時間時，同時創建一個定時器，定時器會在過期時間到來時自動刪除過期數據。節約內存，但 CPU 壓力大。

• 定期刪除：每隔一段時間抽取一批數據進行過期檢查。內存、CPU 壓力都不是很大。

• 惰性刪除：在取出數據時進行過期檢查。節約 CPU 性能、但內存壓力大。

Redis 採用定期刪除 + 惰性刪除。但仍會漏掉某些過期數據，可能導致大量過期數據堆積在內存，從而導致內存溢出，Redis 通過內存淘汰機制來解決這個問題。

11、Redis 內存淘汰機制

• volatile-lru（least recently used）：從已設置過期時間的數據中，淘汰最近最少使用的數據。

• volatile-ttl：從已設置過期時間的數據中，淘汰將要過期的數據。

• volatile-random：從已設置過期時間的數據中，隨機淘汰數據。

• allkeys-lru（least recently used）：從所有數據中，淘汰最近最少使用的數據。

• allkeys-random：從所有數據中，隨機淘汰數據。

• noeviction：禁止淘汰數據，內存不足時直接報錯。

4.0 版本後增加兩種：

• volatile-lfu（least frequently used）：從已設置過期時間的數據中，淘汰最不經常使用的數據。

• allkeys-lfu（least frequently used）：從所有數據中，淘汰最不經常使用的數據。

12、Redis 持久化機制

• RDB 持久化：默認方式，將某個時刻內存中的數據以快照的形式保存在磁盤上。文件小、恢復速度快，對性能影響小，但是實時性差。

• AOF 持久化：以日誌的方式將每一條寫命令保存到磁盤的文件上。文件大、恢復速度慢，對性能影響大，但是實時性高。目前 Redis 持久化的主流方式。

• 一般設置爲每秒同步一次 AOF 文件：appendfsync 選項設置爲 everysec。

• AOF 重寫（bgrewriteaof 命令）：將內存中的數據以命令的方式保存到新的 AOF 文件中，然後用新的 AOF 文件替換舊的 AOF 文件。

13、Redis 事務

• 相關命令：

• MULTI：開啓事務。

• EXEC：執行事務中的所有命令。

• DISCARD：取消事務，放棄執行事務中的所有命令。

• WATCH：監聽一個或多個 key，如果事務在執行前，監聽的 key 被其他命令修改，則中斷事務，不會執行事務中的任何命令。

• UNWATCH：取消 WATCH 對所有 key 的監聽。

• 使用 MULTI 命令後可輸入多個命令，Redis 不會立即執行這些命令，而是會放到隊列中，等調用 EXEC 命令後再原子化執行這些命令。

• Redis 不支持回滾，因此不滿足原子性。

• 當 Redis 運行在 AOF 持久化模式下，並且 appendfsync 選項設爲 always 時，具有持久性。

14、Redis 集羣（多機）

• 主從模式：主庫（master）負責讀寫，從庫（slave）負責讀。不具備高可用。

• master 掛了，不影響 slave，只是不再提供寫服務。

• master 掛了，不會在 slave 中選一個 master。

• 哨兵（Sentinel）模式：通過 sentinel 進程監視 master、slave 的運行狀態。

• 哨兵模式是建立在主從模式的基礎上。

• 爲了避免 sentinel 掛掉，一般會做 sentinel 集羣。並且不和 master、slave 部署在同一臺機器。

• sentinel 會每秒向 master、slave 以及其他 sentinel 實例發送一個 PING 命令，以監視其運行狀態。

• master 掛了，sentinel 會在 slave 中選一個 master，並修改所有實例的配置。

• master 重啓後，將作爲 slave 運行。

• 集羣（Cluster）模式：Redis 提供的分佈式數據庫方案。該模式是爲了解決單機 Redis 容量上限的問題，它通過分片來進行數據共享。

• 由多個節點組成，每個節點包含一主一從（或一主多從），從庫僅作爲備用。

• 客戶端可以連接任一節點的主庫進行讀寫。

• 集羣的整個數據庫被分爲 16384 個槽（slot），當存儲一個 key-value 時，會被分配在某個槽上。

15、緩存穿透

• 大量請求不存在緩存中的 key，導致請求落在數據庫上。

• 解決辦法：

• 攔截非法 key：攔截所有一定不存在數據的 key。一般採用布隆過濾器。

• 緩存空值：即使查詢結果爲空，也將這個空結果緩存，但設置一個較短的過期時間。

16、緩存雪崩

• 大量緩存在同一時間失效，或者一些被大量訪問的緩存（熱點緩存）在某一時刻失效，導致大量請求落在數據庫上。

• 解決辦法：

• 設置不同的過期時間。

• 限流，避免同時處理大量請求。

• 設置熱點緩存永不失效。

Reference

[1]https://snailclimb.gitee.io/javaguide-interview/#/./docs/d-2-redis

[2]https://blog.csdn.net/miss1181248983/article/details/90056960

[3]《Redis 設計與實現》

本文由 Readfog 進行 AMP 轉碼，版權歸原作者所有。
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/iiTEh3wxxoNBJbnxSDgaYg