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    Redis的那些常见面试题总结(附答案解析)

    青灯夜游青灯夜游2021-04-13 09:34:48转载151
    面了6家大厂,把问烂了的Redis常见面试题(附答案解析)总结一下分享给大家。有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对大家有所帮助。

    【相关推荐:Redis视频教程

    缓存知识点

    缓存有哪些类型?

    缓存是高并发场景下提高热点数据访问性能的一个有效手段,在开发项目时会经常使用到。

    缓存的类型分为:本地缓存分布式缓存多级缓存

    本地缓存:

    本地缓存就是在进程的内存中进行缓存,比如我们的 JVM 堆中,可以用 LRUMap 来实现,也可以使用 Ehcache 这样的工具来实现。

    本地缓存是内存访问,没有远程交互开销,性能最好,但是受限于单机容量,一般缓存较小且无法扩展。

    分布式缓存:

    分布式缓存可以很好得解决这个问题。

    分布式缓存一般都具有良好的水平扩展能力,对较大数据量的场景也能应付自如。缺点就是需要进行远程请求,性能不如本地缓存。

    多级缓存:

    为了平衡这种情况,实际业务中一般采用多级缓存,本地缓存只保存访问频率最高的部分热点数据,其他的热点数据放在分布式缓存中。

    在目前的一线大厂中,这也是最常用的缓存方案,单考单一的缓存方案往往难以撑住很多高并发的场景。

    淘汰策略

    不管是本地缓存还是分布式缓存,为了保证较高性能,都是使用内存来保存数据,由于成本和内存限制,当存储的数据超过缓存容量时,需要对缓存的数据进行剔除。

    一般的剔除策略有 FIFO 淘汰最早数据、LRU 剔除最近最少使用、和 LFU 剔除最近使用频率最低的数据几种策略。

    其实在大家熟悉的LinkedHashMap中也实现了Lru算法的,实现如下:

    当容量超过100时,开始执行LRU策略:将最近最少未使用的 TimeoutInfoHolder 对象 evict 掉。

    真实面试中会让你写LUR算法,你可别搞原始的那个,那真TM多,写不完的,你要么怼上面这个,要么怼下面这个,找一个数据结构实现下Java版本的LRU还是比较容易的,知道啥原理就好了。

    Memcache

    注意后面会把 Memcache 简称为 MC。

    先来看看 MC 的特点:

    另外,使用 MC 有一些限制,这些限制在现在的互联网场景下很致命,成为大家选择RedisMongoDB的重要原因:

    Redis

    先简单说一下 Redis 的特点,方便和 MC 比较。

    详解 Redis

    Redis 的知识点结构如下图所示。

    功能

    来看 Redis 提供的功能有哪些吧!

    我们先看基础类型:

    String:

    String 类型是 Redis 中最常使用的类型,内部的实现是通过 SDS(Simple Dynamic String )来存储的。SDS 类似于 Java 中的 ArrayList,可以通过预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

    这是最简单的类型,就是普通的 set 和 get,做简单的 KV 缓存。

    但是真实的开发环境中,很多仔可能会把很多比较复杂的结构也统一转成String去存储使用,比如有的仔他就喜欢把对象或者List转换为JSONString进行存储,拿出来再反序列话啥的。

    我在这里就不讨论这样做的对错了,但是我还是希望大家能在最合适的场景使用最合适的数据结构,对象找不到最合适的但是类型可以选最合适的嘛,之后别人接手你的代码一看这么规范,诶这小伙子有点东西呀,看到你啥都是用的String垃圾!

    好了这些都是题外话了,道理还是希望大家记在心里,习惯成自然嘛,小习惯成就你。

    String的实际应用场景比较广泛的有:

    Hash:

    这个是类似 Map 的一种结构,这个一般就是可以将结构化的数据,比如一个对象(前提是这个对象没嵌套其他的对象)给缓存在 Redis 里,然后每次读写缓存的时候,可以就操作 Hash 里的某个字段

    但是这个的场景其实还是多少单一了一些,因为现在很多对象都是比较复杂的,比如你的商品对象可能里面就包含了很多属性,其中也有对象。我自己使用的场景用得不是那么多。

    List:

    List 是有序列表,这个还是可以玩儿出很多花样的。

    比如可以通过 List 存储一些列表型的数据结构,类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。

    比如可以通过 lrange 命令,读取某个闭区间内的元素,可以基于 List 实现分页查询,这个是很棒的一个功能,基于 Redis 实现简单的高性能分页,可以做类似微博那种下拉不断分页的东西,性能高,就一页一页走。

    比如可以搞个简单的消息队列,从 List 头怼进去,从 List 屁股那里弄出来。

    List本身就是我们在开发过程中比较常用的数据结构了,热点数据更不用说了。

    Set:

    Set 是无序集合,会自动去重的那种。

    直接基于 Set 将系统里需要去重的数据扔进去,自动就给去重了,如果你需要对一些数据进行快速的全局去重,你当然也可以基于 JVM 内存里的 HashSet 进行去重,但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢?得基于Redis进行全局的 Set 去重。

    可以基于 Set 玩儿交集、并集、差集的操作,比如交集吧,我们可以把两个人的好友列表整一个交集,看看俩人的共同好友是谁?对吧。

    反正这些场景比较多,因为对比很快,操作也简单,两个查询一个Set搞定。

    Sorted Set:

    Sorted set 是排序的 Set,去重但可以排序,写进去的时候给一个分数,自动根据分数排序。

    有序集合的使用场景与集合类似,但是set集合不是自动有序的,而Sorted set可以利用分数进行成员间的排序,而且是插入时就排序好。所以当你需要一个有序且不重复的集合列表时,就可以选择Sorted set数据结构作为选择方案。

    高级用法:

    Bitmap :

    位图是支持按 bit 位来存储信息,可以用来实现 布隆过滤器(BloomFilter)

    HyperLogLog:

    供不精确的去重计数功能,比较适合用来做大规模数据的去重统计,例如统计 UV;

    Geospatial:

    可以用来保存地理位置,并作位置距离计算或者根据半径计算位置等。有没有想过用Redis来实现附近的人?或者计算最优地图路径?

    这三个其实也可以算作一种数据结构,不知道还有多少朋友记得,我在梦开始的地方,Redis基础中提到过,你如果只知道五种基础类型那只能拿60分,如果你能讲出高级用法,那就觉得你有点东西

    pub/sub:

    功能是订阅发布功能,可以用作简单的消息队列。

    Pipeline:

    可以批量执行一组指令,一次性返回全部结果,可以减少频繁的请求应答。

    Lua:

    Redis 支持提交 Lua 脚本来执行一系列的功能。

    我在前电商老东家的时候,秒杀场景经常使用这个东西,讲道理有点香,利用他的原子性。

    话说你们想看秒杀的设计么?我记得我面试好像每次都问啊,想看的直接点赞后评论秒杀吧。

    事务:

    最后一个功能是事务,但 Redis 提供的不是严格的事务,Redis 只保证串行执行命令,并且能保证全部执行,但是执行命令失败时并不会回滚,而是会继续执行下去。

    持久化

    Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化方式,RDB 是把内存中的数据集以快照形式写入磁盘,实际操作是通过 fork 子进程执行,采用二进制压缩存储;AOF 是以文本日志的形式记录 Redis 处理的每一个写入或删除操作。

    RDB 把整个 Redis 的数据保存在单一文件中,比较适合用来做灾备,但缺点是快照保存完成之前如果宕机,这段时间的数据将会丢失,另外保存快照时可能导致服务短时间不可用。

    AOF 对日志文件的写入操作使用的追加模式,有灵活的同步策略,支持每秒同步、每次修改同步和不同步,缺点就是相同规模的数据集,AOF 要大于 RDB,AOF 在运行效率上往往会慢于 RDB。

    细节的点大家去高可用这章看,特别是两者的优缺点,以及怎么抉择。

    《吊打面试官》系列-Redis哨兵、持久化、主从、手撕LRU

    高可用

    来看 Redis 的高可用。Redis 支持主从同步,提供 Cluster 集群部署模式,通过 Sentine l哨兵来监控 Redis 主服务器的状态。当主挂掉时,在从节点中根据一定策略选出新主,并调整其他从 slaveof 到新主。

    选主的策略简单来说有三个:

    在 Redis 集群中,sentinel 也会进行多实例部署,sentinel 之间通过 Raft 协议来保证自身的高可用。

    Redis Cluster 使用分片机制,在内部分为 16384 个 slot 插槽,分布在所有 master 节点上,每个 master 节点负责一部分 slot。数据操作时按 key 做 CRC16 来计算在哪个 slot,由哪个 master 进行处理。数据的冗余是通过 slave 节点来保障。

    哨兵

    哨兵必须用三个实例去保证自己的健壮性的,哨兵+主从并不能保证数据不丢失,但是可以保证集群的高可用

    为啥必须要三个实例呢?我们先看看两个哨兵会咋样。

    master宕机了 s1和s2两个哨兵只要有一个认为你宕机了就切换了,并且会选举出一个哨兵去执行故障,但是这个时候也需要大多数哨兵都是运行的。

    那这样有啥问题呢?M1宕机了,S1没挂那其实是OK的,但是整个机器都挂了呢?哨兵就只剩下S2个裸屌了,没有哨兵去允许故障转移了,虽然另外一个机器上还有R1,但是故障转移就是不执行。

    经典的哨兵集群是这样的:

    M1所在的机器挂了,哨兵还有两个,两个人一看他不是挂了嘛,那我们就选举一个出来执行故障转移不就好了。

    暖男我,小的总结下哨兵组件的主要功能:

    主从

    提到这个,就跟我前面提到的数据持久化的RDBAOF有着比密切的关系了。

    我先说下为啥要用主从这样的架构模式,前面提到了单机QPS是有上限的,而且Redis的特性就是必须支撑读高并发的,那你一台机器又读又写,这谁顶得住啊,不当人啊!但是你让这个master机器去写,数据同步给别的slave机器,他们都拿去读,分发掉大量的请求那是不是好很多,而且扩容的时候还可以轻松实现水平扩容。

    你启动一台slave 的时候,他会发送一个psync命令给master ,如果是这个slave第一次连接到master,他会触发一个全量复制。master就会启动一个线程,生成RDB快照,还会把新的写请求都缓存在内存中,RDB文件生成后,master会将这个RDB发送给slave的,slave拿到之后做的第一件事情就是写进本地的磁盘,然后加载进内存,然后master会把内存里面缓存的那些新命名都发给slave。

    我发出来之后来自CSDN的网友:Jian_Shen_Zer 问了个问题:

    主从同步的时候,新的slaver进来的时候用RDB,那之后的数据呢?有新的数据进入master怎么同步到slaver啊

    敖丙答:笨,AOF嘛,增量的就像MySQLBinlog一样,把日志增量同步给从服务就好了

    key 失效机制

    Redis 的 key 可以设置过期时间,过期后 Redis 采用主动和被动结合的失效机制,一个是和 MC 一样在访问时触发被动删除,另一种是定期的主动删除。

    定期+惰性+内存淘汰

    缓存常见问题

    缓存更新方式

    这是决定在使用缓存时就该考虑的问题。

    缓存的数据在数据源发生变更时需要对缓存进行更新,数据源可能是 DB,也可能是远程服务。更新的方式可以是主动更新。数据源是 DB 时,可以在更新完 DB 后就直接更新缓存。

    当数据源不是 DB 而是其他远程服务,可能无法及时主动感知数据变更,这种情况下一般会选择对缓存数据设置失效期,也就是数据不一致的最大容忍时间。

    这种场景下,可以选择失效更新,key 不存在或失效时先请求数据源获取最新数据,然后再次缓存,并更新失效期。

    但这样做有个问题,如果依赖的远程服务在更新时出现异常,则会导致数据不可用。改进的办法是异步更新,就是当失效时先不清除数据,继续使用旧的数据,然后由异步线程去执行更新任务。这样就避免了失效瞬间的空窗期。另外还有一种纯异步更新方式,定时对数据进行分批更新。实际使用时可以根据业务场景选择更新方式。

    数据不一致

    第二个问题是数据不一致的问题,可以说只要使用缓存,就要考虑如何面对这个问题。缓存不一致产生的原因一般是主动更新失败,例如更新 DB 后,更新 Redis 因为网络原因请求超时;或者是异步更新失败导致。

    解决的办法是,如果服务对耗时不是特别敏感可以增加重试;如果服务对耗时敏感可以通过异步补偿任务来处理失败的更新,或者短期的数据不一致不会影响业务,那么只要下次更新时可以成功,能保证最终一致性就可以。

    缓存穿透

    缓存穿透。产生这个问题的原因可能是外部的恶意攻击,例如,对用户信息进行了缓存,但恶意攻击者使用不存在的用户id频繁请求接口,导致查询缓存不命中,然后穿透 DB 查询依然不命中。这时会有大量请求穿透缓存访问到 DB。

    解决的办法如下。

    缓存击穿

    缓存击穿,就是某个热点数据失效时,大量针对这个数据的请求会穿透到数据源。

    解决这个问题有如下办法。

    缓存雪崩

    缓存雪崩,产生的原因是缓存挂掉,这时所有的请求都会穿透到 DB。

    解决方法:

    实际场景中,这两种方法会结合使用。

    老朋友都知道为啥我没有大篇幅介绍这个几个点了吧,我在之前的文章实在是写得太详细了,忍不住点赞那种,我这里就不做重复拷贝了。

    考点与加分项

    拿笔记一下!

    考点

    面试的时候问你缓存,主要是考察缓存特性的理解,对 MCRedis 的特点和使用方式的掌握。

    加分项

    如果想要在面试中获得更好的表现,还应了解下面这些加分项。

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    以上就是Redis的那些常见面试题总结(附答案解析)的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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