Redis 面试题

1. Redis 是什么？

Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。

2. Redis 有哪些数据类型？

  • 5 种基础数据结构：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（哈希）、Zset（有序集合）。
  • 3 种特殊数据结构：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)。

String 是最常用的数据类型，String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。

2.1. 缓存对象

使用 String 来缓存对象有两种方式：

  • 直接缓存整个对象的 JSON，命令例子： SET user:1 '{"name":"xiaolin", "age":18}'。
  • 采用将 key 进行分离为 user:ID:属性，采用 MSET 存储，用 MGET 获取各属性值，命令例子： MSET user:1:name xiaolin user:1:age 18 user:2:name xiaomei user:2:age 20。

2.2. 使用 Redis 实现分布式锁

SET 命令有个 NX 参数可以实现「key不存在才插入」，可以用它来实现分布式锁：

  • 如果 key 不存在，则显示插入成功，可以用来表示加锁成功；
  • 如果 key 存在，则会显示插入失败，可以用来表示加锁失败。

一般而言，还会对分布式锁加上过期时间，分布式锁的命令如下：

SET lock_key unique_value NX PX 10000
  • lock_key 就是 key 键；
  • unique_value 是客户端生成的唯一的标识；
  • NX 代表只在 lock_key 不存在时，才对 lock_key 进行设置操作；
  • PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s，这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。(也可用 EX，单位为秒)

而解锁的过程就是将 lock_key 键删除，但不能乱删，要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以，解锁的时候，我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端，是的话，才将 lock_key 键删除。这里提一点：如何保证解锁的客户端为加锁客户端呢？可以给 key 再加一个随机不重复的 id，这样 key 唯一了，只有加锁的客户端才能解锁。

可以看到，解锁是有两个操作，这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性，因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，保证了锁释放操作的原子性。

// 释放锁时，先比较 unique_value 是否相等，避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

这样一来，就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。

3. 为什么用 Redis 作为 MySQL 的缓存？

主要是因为 Redis 具备「高性能」和「高并发」两种特性。

  1. 高性能：假如用户第一次访问 MySQL 中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据缓存在 Redis 中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了，操作 Redis 缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。
  2. 高并发：单台设备的 Redis 的 QPS（Query Per Second，每秒钟处理完请求的次数） 是 MySQL 的 10 倍。Redis 单机的 QPS 能轻松破 10w，而 MySQL 单机的 QPS 很难破 1w。

4. Redis为何这么快？

Redis 内部做了非常多的性能优化，比较重要的有下面 3 点：

  1. Redis 基于内存，内存的访问速度是磁盘的上千倍；
  2. Redis 基于 Reactor 模式设计开发了一套高效的事件处理模型，主要是单线程事件循环和 IO 多路复用；
  3. Redis 内置了多种优化过后的数据结构实现，性能非常高。

5. 开发中常用的 Redis 命令有哪些？

  • set：设置值，比如：set key value
  • get：获取值，比如：get key
  • exists：检查给定 key 是否存在，比如：exists key_name
  • del：删除 key，比如：del key_name
  • expire：为给定 key 设置过期时间，以秒为单位，比如： expire key_name time_in_seconds
  • ttl：以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间
  • mset：同时 set 多个值，比如：mset key1 value1 key2 value2 .. keyN valueN
  • mget：获取所有(一个或多个)给定 key 的值，比如：mget key1 key2 .. keyN
  • hset：hash 命令，一个 key 对应一个哈希表。比如：hset key field1 value1 field2 value2
  • hget：获取哈希表。比如：hget key
  • hexists：判断哈希表 key 是否存在
  • hdel：删除哈希表 key

6. Redis 如何实现数据不丢失？

Redis 共有三种数据持久化的方式：

  • AOF 日志：Redis 在执行完一条写操作命令后，就会把该命令以追加的方式写入到一个文件里，然后 Redis 重启时，会读取该文件记录的命令，然后逐一执行命令的方式来进行数据恢复。
  • RDB 快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘；
  • 混合持久化方式：Redis 4.0 新增的方式，集成了 AOF 和 RBD 的优点；

7. 什么是缓存穿透、击穿、雪崩？

7.1 缓存穿透

用户请求的数据，在缓存和数据库中都没有，导致所有该请求都到数据库了，给数据库增大压力。本来缓存就是用来快速响应和缓解数据库压力的。
解决方案：

  1. 加强业务校验：严格控制请求参数范围，控制非法请求。
  2. 缓存不存在的数据。如果查询的数据为空，就缓存一个空字符串对象并返回，并设置一个较短的过期时间，比如 60s 或 30s，防止非法数据不断请求数据库。
  3. 布隆过滤器：布隆过滤器是一种数据结构。对于缓存击穿，我们可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而避免下一步对数据库的压力。

7.2 缓存击穿

Redis 中一个热点 key 在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。
解决方案：

  1. 设置热点数据永不过期。对于某个需要频繁获取的信息，缓存在Redis中，并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴，对于某些业务场景是不适合的。

  2. 定时更新。比如这个热点数据的过期时间是1h，那么每到59minutes时，通过定时任务去更新这个热点key，并重新设置其过期时间。

  3. 互斥锁。这是解决缓存穿透比较常用的方法。互斥锁简单来说就是在 Redis 中根据 key 获得的 value 值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该 key 时，发现获取锁失败，则睡眠一段时间（比如100ms）后重试。

7.3 缓存雪崩

Redis 中缓存的数据大面积同时失效（比如同时过期了），或者 Redis 宕机，从而会导致大量请求直接到数据库，压垮数据库。
解决方案：

  1. 规划过期时间，均匀分布
  2. 数据预热。对局即将到来的请求高峰，提前查一遍库，更新一下缓存。
  3. 保证 Redis 高可用。
posted @ 2023-06-08 15:57  xfcoding  阅读(68)  评论(0)  编辑  收藏  举报