面试官:让我看看你的Redis功力如何

Redis/缓存系统
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2024-08-20
标签   Redis面试

金三银四求职季,我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集,希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。

以下是本文精心挑选的15道Redis面试题。

1、为什么要使用Redis做缓存?

主要是Redis的功能强大。

相较于其他缓存产品,Redis主要具备以下几个优势:

  1. 数据结构丰富:Redis支持多种数据类型,包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。而像其他缓存产品,比如Memcached,只支持简单的key-value数据结构。
  2. 持久化和可靠性:虽然作为一个缓存产品,Redis为防止数据丢失也支持将数据持久化到磁盘。相比之下,Memcache不支持持久化,
  3. 数据淘汰:Redis提供了丰富的数据淘汰策略和过期时间设置,开发者可以更加灵活地管理缓存数据。而Memcache在这方面的支持相对有限。
  4. 实现其他功能:借助Redis可以实现消息队列、分布式锁、布隆过滤器等其他功能。
  5. 分布式与集群:Redis的分布式部署和集群功能可以方便地构建大规模、高可用的缓存集群。而Memcache需要通过一些手段去实现。

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2、为什么Redis单线程模型效率也能那么高?

首先,Redis使用了高度优化的数据结构和算法,比如跳跃表、压缩列表,在访问速度上进行了优化提升了性能。

其次,单线程避免了多线程中常见的上下文切换问题,减少了资源开销,专注干活。

另外,Redis使用了事件驱动的非阻塞IO机制,这意味着Redis能够在等待数据IO时不会阻塞主线程。(主线程负责执行命令)

3、Redis常见数据结构以及使用场景?

以下是Redis的五种主要数据结构及其使用场景:

  1. 字符串(String)
  • 使用场景:存储简单的键值对,如缓存数据、计数器、分布式锁等。
  • 案例:缓存用户信息,如 SET user:1001 "{ 'id': 1001, 'name': 'John Doe', 'age': 30 }"
  1. 哈希(Hash)
  • 使用场景:存储对象,每个对象都有多个字段,适合存储结构化数据。
  • 案例:存储用户信息,如 HSET user:1001 id 1001HSET user:1001 name "John Doe"HSET user:1001 age 30
  1. 列表(List)
  • 使用场景:适合存储有序集合,常用于实现队列、栈等结构。
  • 应用场景:例如,使用列表实现消息队列,用于存储待处理的消息。
  1. 集合(Set)
  • 使用场景:无序集合,可以用于实现交集、并集、差集等操作,常用于去重场景。
  • 案例:存储用户关注的话题标签,利用集合的自动去重特性,避免重复存储。
  1. 有序集合(Zset)
  • 使用场景:与集合类似,但元素是有序的,通过分数进行排序,可以用于实现排行榜等功能。
  • 案例:存储游戏玩家的分数排行榜,根据分数高低进行排序。
  1. HyperLogLog
  • 使用场景:HyperLogLog主要用于进行大规模数据去重或数据集基数估计。
  • 案例:使用HyperLogLog满足UV统计的需求,同时可以节约存储空间。
  1. Geo
  • 使用场景:Geo是Redis中用于地理位置相关的功能的数据结构。
  • 案例:实现附近的人或者地点功能,如找到附近的餐厅、酒店、商店等。
  1. BloomFilter
  • 使用场景:不需要存储数据本身的情况下,判断一个元素是否存在于某个集合中。
  • 案例:使用BloomFilter解决缓存穿透问题。

4、Redis的数据结构是如何组织的?

为了实现从键到值的快速访问,Redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。

哈希表的最大好处很明显,可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。

5、pipeline有什么好处,为什么要用 pipeline?

Redis客户端执行一条命令需要4个步骤:

  1. 发送命令
  2. 命令排队
  3. 命令执行
  4. 返回结果。

其中1和4花费的时间称为Round Trip Time (RTT,往返时间),也就是数据在网络上传输的时间,占用了绝大多的时间。所以才会有Redis性能瓶颈是网络这样的说法。

Pipeline机制能改善上面这类问题。在有需要的时候,客户端可以通过Pipeline一次性发送一组Redis命令,随后Redis再将这组命令的执行结果按顺序返回给客户端。这种方式可以减少网络上传输的时间,从而提高性能。

非Pipeline和Pipeline执行10000次set操作的效果,在执行时间上的比对如下

6、Redis官方为什么不提供 Windows版本?

相比于Windows,Linux/Unix系统在稳定性、并发性上有一定优势,更适合Redis这种高性能数据库系统。提供Windows版本会消耗较多的资源。

7、Redis 持久化方式有哪些?有什么区别?

Redis 提供两种持久化机制 RDB (Redis DataBase)和 AOF(Append-Only File)

  • RDB 是 Redis 默认的持久化方式。会在某个时间点将内存中的数据以二进制格式写入到磁盘的 RDB 文件中。
  • AOF 是将 Redis 的所有写操作(如 set、del 等)以日志的形式追加到文件中。

两者的优缺点也显而易见。

由于RDB是定时快照,所以当意外宕机后,就会丢失最后一次持久化之后的数据。而AOF以日志的形式追加到文件中,只会丢失最后一次的写操作数据,AOF数据安全性较高。也正是因为AOF会把所有的写操作记录下来,所以在重启恢复数据时会执行所有的写操作,数据恢复速度比RDB慢

8、什么是Redis事务?原理是什么?

Redis 中的事务是一组命令的集合,将一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间。multi 命令代表事务开始,exec命令代表事务结束。它可以保证一次执行多个命令,每个事务是一个单独的隔离操作,事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。

但是要注意Redis的事务功能很弱。在事务回滚机制上,Redis只能对基本的语法错误进行判断。

当语法命令错误时,会造成整个事务无法执行,事务内的操作都没有执行。

而当命令错误时,虽然有异常提示,但是事务会执行成功。

9、Redis6.0为什么要引入多线程?

Redis 6.0引入多线程的主要原因是为了解决网络IO的性能瓶颈

传统的单线程模型在处理大量网络请求时,只能串行处理,无法充分利用多核CPU的性能。所以,Redis 6.0引入了多线程,分别是主线程和IO线程。

主线程负责接收这些连接请求并分发给IO线程,IO线程负责读取和解析请求数据,随后将解析出的命令传递给主线程,由主线程负责执行这些命令。

所以,引入多线程主要是为了并行处理网络IO,命令执行仍然是单线程的

10、如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在?

这个问题可以移步至《面试官:如何在海量数据中快速检测某个数据

11、什么是渐进式rehash?

渐进式rehash是Redis中一种用于对hash表进行扩容和缩容的操作方法。

通常在对hash表进行扩容时,需要一下几个步骤:

  1. 创建一个新的hash表,大小通常是原始hash表的两倍。
  2. 将原始hash表中的数据迁移到新hash表中。

这中间会存在一个问题:如果要一次性把哈希表中的数据都迁移完,会造成 Redis 线程阻塞(在迁移期间要保证数据一致性,所以写操作会阻塞)。

为了避免阻塞,Redis在扩容时是这样操作的:

  1. 创建一个新的hash表,大小通常是原始hash表的两倍。
  2. 每次迁移一个槽位的数据。
  3. 新写入的数据直接存储在新hash表中

这样的话,就避免了一次性、集中式地完成rehash动作导致的长时间阻塞,影响用户体验。而在此期间,客户端访问数据时,会同时在两个hash表中查找数据,不会存在因迁移而导致数据不一致问题。

12、Redis有哪些的过期策略?

Redis的过期策略主要包括以下几种:

  1. 立即删除:当键的过期时间到达时,Redis会立即删除该键。但是,如果同一时间有大量键过期,可能会导致Redis线程过于繁忙,从而影响读写指令的处理速度。
  2. 惰性删除:当客户端访问一个已经过期的键时,Redis才会删除该键。如果过期键一直不被访问,那么这些键就会一直占用内存。
  3. 定期删除:Redis定时检查数据库中的过期键,通过随机抽样的方式来删除过期键。平衡立即删除和惰性删除带来的CPU资源或内存空间问题。

13、Redis有哪些的淘汰策略?

Redis的淘汰策略主要有以下几种:

  1. LRU(Least Recently Used)算法:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的键。
  2. LFU(Least Frequently Used)算法:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最不常用的键。
  3. FIFO(First In First Out)算法:最早放入缓存的数据最先被删除。
  4. Random算法:随机移除某个键。

当涉及到设置了过期时间的键时,还有以下策略:

  1. volatile-lru:从设置了过期时间的键中选择最近最少使用的键淘汰。
  2. volatile-lfu:从设置了过期时间的键中选择最不常用的键淘汰。
  3. volatile-random:从设置了过期时间的键中随机选择键淘汰。
  4. volatile-ttl:从设置了过期时间的键中选择离过期时间最近的键淘汰。

14、什么是BigKey?

BigKey是指在Redis中,某个key对应的value所占用的内存空间非常大

如果value是字符串类型,最大可以达到512MB的存储空间。如果value是列表类型,最多可以存储2^32 - 1个元素。一般来说,超过10KB的value就可以被认为是字符串类型的BigKey。

BigKey带来的问题就是:操作BigKey比较耗时,可能导致Redis发生阻塞,从而降低Redis性能。在并发场景下,还会带来网络堵塞问题

假设一个bigkey为1MB,每秒访问量为1000,每秒就会产生1000MB 的流量。对于普通的服务器来说简直是灭顶之灾。

15、什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩?

这个问题可以移步至《面试官:你知道缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩吗?

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