经典Redis面试题(一)(2020最新版)

大纲

一、概述

  1. 什么是Redis

  2. Redis有哪些优缺点

  3. 为什么要用 Redis /为什么要用缓存

  4. 为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

  5. Redis为什么这么快

二、数据类型

  1. Redis有哪些数据类型

  2. Redis的应用场景

三、持久化

  1. 什么是Redis持久化?

  2. Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

  3. 如何选择合适的持久化方式

  4. Redis持久化数据和缓存怎么做扩容?

一、概述

1.1 什么是Redis

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

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,因此 redis 被广泛应用于缓存方向,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。另外,Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外,Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

1.2 Redis有哪些优缺点

优点

读写性能优异, Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。

支持数据持久化,支持AOF和RDB两种持久化方式。

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。

数据结构丰富,除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。

支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离。

缺点

数据库容量受到物理内存的限制,不能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高性能操作和运算上。

Redis 不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。

主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性。

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。为避免这一问题,运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间,这对资源造成了很大的浪费。

1.3 为什么要用 Redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。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存在数缓存中,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。操作缓存就是直接操作内存,所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后,同步改变缓存中相应的数据即可!

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高并发

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的,所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去,这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

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1.4 为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存,在多实例的情况下,各实例共用一份缓存数据,缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用,整个程序架构上较为复杂。

1.5 Redis为什么这么快

1、完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。数据存在内存中,类似于 HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1);

2、数据结构简单,对数据操作也简单,Redis 中的数据结构是专门进行设计的;

3、采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗;

4、使用多路 I/O 复用模型,非阻塞 IO;

5、使用底层模型不同,它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样,Redis 直接自己构建了 VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求;

二、数据类型

2.1 Redis有哪些数据类型

Redis主要有5种数据类型,包括String,List,Set,Zset,Hash,满足大部分的使用要求

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2.2 Redis的应用场景

总结一

计数器

可以对 String 进行自增自减运算,从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高,很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中,设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息,也就不再具有状态,一个用户可以请求任意一个应用服务器,从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似,也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效,而缓存的内容可以失效,因为缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表,可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现

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。

其它

Set 可以实现交集、并集等操作,从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作,从而实现排行榜等功能。

总结二

Redis相比其他缓存,有一个非常大的优势,就是支持多种数据类型。

数据类型说明string字符串,最简单的k-v存储hashhash格式,value为field和value,适合ID-Detail这样的场景。list简单的list,顺序列表,支持首位或者末尾插入数据set无序list,查找速度快,适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set

其实,通过上面的数据类型的特性,基本就能想到合适的应用场景了。

string——适合最简单的k-v存储,类似于memcached的存储结构,短信验证码,配置信息等,就用这种类型来存储。

hash——一般key为ID或者唯一标示,value对应的就是详情了。如商品详情,个人信息详情,新闻详情等。

list——因为list是有序的,比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的,适合根据写入的时间来排序,如:最新的***,消息队列等。

set——可以简单的理解为ID-List的模式,如微博中一个人有哪些好友,set最牛的地方在于,可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如:查找两个人共同的好友等。

Sorted Set——是set的增强版本,增加了一个score参数,自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

如上所述,虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构,但是,也能适合很多场景,比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景,不仅有利于提升开发效率,也能有效利用Redis的性能。

三、持久化

3.1 什么是Redis持久化?

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务宕机了内存数据丢失。

3.2 Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制:

RDB持久化

RDB:是Redis DataBase缩写快照

RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中,对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

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优点:

1、只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。

2、容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。

3、性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis 的高性能

4.相对于数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。

缺点:

1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)

2、AOF(Append-only file)持久化方式:是指所有的命令行记录以 redis 命令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

AOF:持久化

AOF持久化(即Append Only File持久化),则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中,当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。

当两种方式同时开启时,数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

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优点:

1、数据安全,aof 持久化可以配置 appendfsync 属性,有 always,每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。

2、通过 append 模式写文件,即使中途服务器宕机,可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。

3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前(文件过大时会对命令 进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的 flushall))

缺点:

1、AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢。

2、数据集大的时候,比 rdb 启动效率低。

RDB和AOF优缺点是什么?

AOF文件比RDB更新频率高,优先使用AOF还原数据。

AOF比RDB更安全也更大

RDB性能比AOF好

如果两个都配了优先加载AOF

1.3 如何选择合适的持久化方式

一般来说, 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性,你应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下,当 Redis 重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

如果你非常关心你的数据, 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失,那么你可以只使用RDB持久化。

有很多用户都只使用AOF持久化,但并不推荐这种方式,因为定时生成RDB快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快,除此之外,使用RDB还可以避免AOF程序的bug。

如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。

1.4 Redis持久化数据和缓存怎么做扩容?

如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。

出处:https://blog.csdn.net/ThinkWon/java/article/details/103522351