redis面试八股文总结

1.为什么使用缓存？

mysql：关系型数据库，基于磁盘存储

redis：非关系型数据库；基于内存存储；读写速度快，极大地提高应用的响应速度和吞吐量。

2 使用缓存会带来哪些问题？

1. 数据不一致：指缓存中的数据与数据库中的数据不一致
   ✅更新数据库后，缓存未更新：导致读取到旧数据。
   ✅缓存更新成功，数据库更新失败：缓存中有新数据，数据库中是旧数据。
   ✅并发更新：多个操作同时更新同一数据，导致数据不一致。
   2.缓存穿透：大量请求查询不存在的数据，导致请求直接打到数据库。

✅请求的key在缓存和数据库中都不存在。

✅恶意攻击者可能使用大量不存在的key进行查询。
解决方案

缓存空数据：查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存

布隆过滤器：检查一个元素是否在一个集合中，拦截不存在的数据
3.缓存击穿：某个热点key在过期瞬间，大量请求同时访问，导致请求直接打到数据库，导致瞬间压力过大
解决方案

添加互斥锁：一个线程查询未命中，获取互斥锁后查询数据库重建缓存数据，其他线程获取锁失败只能休眠一会重试

逻辑过期：
4.缓存雪崩：由于大量缓存同时过期或Redis宕机，导致数据库面临巨大访问压力
解决方案

给不同key的TTL添加随机值：尽量不让key同时过期

利用redis集群提高服务的可用性：防止宕机

给缓存业务添加降级限流策略：ngxin等当中设置限流规则

给业务添加多级缓存：预防大量key过期

3 redis为什么这么快？

1. 内存存储：所有数据存储在内存中，内存的读写速度远快于磁盘
2. 单线程模型：在任何时刻只有一个命令在执行，避免了线程切换和锁竞争带来的消耗。
   ⚠️：Redis6.0+:多线程只用于网络IO，命令执行仍然是单线程
   单线程运行快的原因：避免多线程带来的开销。多线程需要切换上下文，还可能有锁竞争的问题，都会消耗额外的资源。
3. 高效的数据结构-散列表，通过key去查找value String字符串、 Hash字典、 List列表、 Set集合、 zSet有序集合
4. I/O 多路复用 （如 epoll、kqueue、select）来同时监听多个 socket 的读写事件。当某个 socket 有事件发生时，Redis 会处理该事件，这样就能使用一个线程处理大量的并发连接。

4. redis数据结构的底层实现

1. string

2. list 底层是压缩列表（ziplist）

   当列表较长时，会变成双向链表（linkedlist）
   

3. Hash 内容少，用ziplist 内容多，底层是哈希表（hash table）。使用拉链法避免冲突；redis obj会有两个map结构：ht0和ht1。一般只用到一个，当需要扩容和缩容的时候，才会用到另外一个。
   

4. set 数据少的时候使用整数集合（intset） 数据多，使用哈希表

5. sorted 数据少 ziplist 数据多 跳表（skip list）可参考

5.redis数据类型使用场景

1. string字符串。
   缓存功能、计数、共享session、限速
2. hash键值对，key是字符串，value是Map集合。比如value = {name: '沉默王二', age: 18}，name 和 age 属于字段 field，沉默王二 和 18 属于值 value。
   缓存用户信息、缓存对象
3. list字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
   消息队列、文章列表
4. set集合-字符串的无序集合，集合中元素唯一。
   标签（tag）、共同关注
5. sorted set 有序集合，比 set 多了一个排序属性 score（分值）
   用户点赞统计、用户排序

6.持久化

6.1 为什么要持久化

redis是基于内存存储的，速度快但易失数据。为确保数据在突发事件中不会丢失。Redis提供了三种持久化机制：RDB、AOF和混合持久化。

6.2 RDB 二进制快照持久化

在指定的时间间隔内，将内存中的数据集快照写进磁盘。

可通过 save 和 bgsave 命令两个命令来手动触发 RDB 持久化操作
save 命令：会同步 地将 Redis 的所有数据保存到磁盘上的一个 RDB 文件中。这个操作会阻塞所有客户端请求直到 RDB文件被完全写入磁盘。

当 Redis 数据集较大时，使用 SAVE 命令会导致 Redis 服务器停止响应客户端的请求 。

不推荐在生产环境中使用，除非数据集非常小，或者可以接受服务暂时的不可用状态。
bgsave 命令：会在后台异步 地创建 Redis 的数据快照，并将快照保存到磁盘上的 RDB 文件中。这个命令会立即返回，Redis 服务器可以继续处理客户端请求。

在 BGSAVE 命令执行期间，Redis 会继续响应客户端的请求，对服务的可用性影响较小。快照的创建过程是由一个子进程完成的，主进程不会被阻塞。是在生产环境中执行 RDB 持久化的推荐方式。

6.3 AOF 日志持久化

当 AOF 持久化功能被启用时，Redis 服务器会将接收到的所有写命令（比如 SET, LPUSH, SADD 等修改数据的命令）追加 到 AOF 缓冲区（buffer）的末尾。
always ：每次写命令都会同步到 AOF 文件，这提供了最高的数据安全性，但可能因为磁盘 I/O 的延迟而影响性能。
everysec （默认）：每秒同步一次，这是一种折衷方案，提供了较好的性能和数据安全性。如果系统崩溃，最多可能丢失最后一秒的数据。
no：只会在 AOF 关闭或 Redis 关闭时执行， 或由操作系统内核触发。在这种模式下，如果发生宕机，那么丢失的数据量由操作系统内核的缓存冲洗策略决定。

6.4 混合持久化 RDB+AOF（redis4.0+）

7.redis到底是单线程还是多线程

redis 6.0版本之前的单线程是指：其网络I/O和键值对读写是由一个线程完成的

redis 6.0引入的多线程是指：网络请求过程采用了多线程，而键值对读写命令仍然是单线程处理

8. 布隆过滤器是如何解决缓存穿透的？有何优缺点？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于快速检查一个元素是否存在于一个集合中。布隆过滤器由一个长度为 m 的位数组和 k 个哈希函数组成。

但是布隆过滤器也有一定的缺点，因为是通过哈希函数计算的，所以存在哈希冲突的问题，可能会导致误判。

9. redis与mysql双写一致性

9.1 读取数据逻辑

1.尝试读取缓存，有数据--返回

2.没有数据--查询mysql数据库并将返回数据，同时将数据存储在redis中，设置过期时间（避免占用redis内存

9.2 写数据流程

延迟双删：删除缓存；在修改数据库；（延迟一会）；删除缓存

10. redis过期键删除策略

1. 惰性删除：当访问key时，才判断key是否过期，过期则删除
   优点：对CPU友好，用不到的key不用浪费时间检查
   缺点：对内存不友好，一个key已经过期，但一直没有使用，该key就会一直在内存中永远不释放
2. 定期删除：每隔一段时间，对key进行检查，删除里面过期的key（从一定数量的数据库取一定量的key）
   优点：可以通过限制删除频率和时长减少对CPU影响
   缺点：难以确定频率和时长

11. redis缓存淘汰算法

1. 先进先出FIFO：根据缓存存储时间，离当前最远的数据优先被淘汰
2. 最近最少使用LRU：根据最近被使用的时间，离当前最远的数据优先被淘汰
3. 最不经常使用LFU：在一段时间内，缓存数据被使用次数最少的优先淘汰

12. redis主从复制

主从复制：将一台redis服务器的数据，复制到其他的redis服务器。前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave）。

数据的复制是单向的，只能从主节点到从节点。一个数据库可以有多个从节点，但是只能有一个主节点。

Redis主从复制分为全量复制和增量复制。

1. 全量复制
   当从节点第一次连接主节点时，会触发全量复制。
   主节点会生成一个RDB快照文件发送给从节点，同时将期间的写命令缓存在内存中；等RDB文件发送完成后，再发送缓存中的写命令给从节点。
   从节点先清空自己的旧数据，然后加载RDB文件，再执行缓存的写命令。
2. 增量复制
   当主从节点之间网络断开重连后，如果条件允许，主节点会将断开期间收到的写命令发送给从节点，从而保持数据一致。

过程原理

13. redis哨兵模式

主从复制存在一个问题，没法完成自动故障转移。哨兵就可以解决。

它由两部分组成：哨兵节点和数据节点

1. 哨兵节点： 哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的 Redis 节点，不存储数据，对数据节点进行监控
2. 数据节点： 主节点和从节点都是数据节点

哨兵功能

• 集群监控：负责监控redis的主从进程是否正常运行
• 消息通知：某个redis实例有故障，哨兵负责发送信息作为报警 通知给管理员
• 故障转移：主节点挂了，自动转移到从节点上
• 配置中心：发生故障转移，通知客户端新的主节点地址

哨兵模式实现原理

• 监控：
  每个 Sentinel 以 1s/次 的频率向它所监控的主节点、从节点以及其他 Sentinel 实例发送 PING 命令。
• 主观下线和客观下线
  当这些节点超过 down-after-milliseconds 没有进行有效回复，Sentinel 会将该实例标记为主观下线
  当 Sentinel 将一个主节点判断为主观下线后，它会向其他 Sentinel询问，看它们是否也认为该主节点主观下线。当足够数量的 Sentinel 在指定时间范围内都报告主节点主观下线，那么该主节点会被标记为客观下线
• 选举领导者 Sentinel
  客观下线之后，Sentinel 通过 Raft 算法选举一个领导者 Sentinel 来进行故障转移。
• 故障转移
  在已下线主节点的从节点中，挑选一个作为新的主节点。挑选规则：优先级高and复制偏移量大

14. redis集群（Cluster）

• 数据分区
  采用 哈希槽（Hash Slot） 进行数据分布，无需手动分片。redis cluster 有16384个槽。
  每个键通过哈希算法（CRC16）映射到这些槽上，每个集群节点负责管理一定范围内的槽。
• 高可用
  集群支持主从复制和主节点的 自动故障转移 （与哨兵类似），当任一节点发生故障时，集群仍然可以对外提供服务。

15. redis集群方案

主从复制、哨兵模式、集群

16.redis分布式锁

分布式锁需要满足：

• 互斥性 - 同一时刻只有一个客户端能持有锁
• 防死锁 - 锁必须有超时机制，避免持有者崩溃后锁无法释放
• 安全性 - 只能由加锁者自己解锁（防误删）
• 高可用 - Redis 集群故障时仍能正常工作

实现方案

1. SET NX EX（推荐

SET lock_key unique_value NX EX 10

2. SETNX + EXPIRE（不推荐

SETNX lock_key unique_value
EXPIRE lock_key 10

问题与解决

• 锁提前过期，业务还在执行（看门狗机制，自动续期）
• 加锁和释放锁不是同一个线程的问题（在value中存入uuid-线程唯一标识。删除锁时判断该标识，使用lua保证原子性）
• 主从切换导致锁丢失（使用redLock解决）

17. 热key

在很短时间内被频繁访问的键。比如，热门新闻或热门商品。

解决方案：

• 本地缓存（多级缓存）
  将热key缓存在应用服务器的本地内存中（如Guava Cache、Caffeine），减少对Redis的访问。
• 热key拆分
  将一个热key拆分为多个key，分散到不同节点。
• 读写分离
  主节点处理写请求
  多个从节点处理读请求，分摊读压力

18.大key

• 大 key 指的是存储了大量数据的键，比如：单个简单的 key 存储的 value 很大，size 超过 10KB
  hash，set，zset，list 中存储过多的元素（以万为单位）
• 大 key 会造成什么问题呢？
  客户端耗时增加，甚至超时
  对大 key 进行 IO 操作时，会严重占用带宽和 CPU，造成 Redis 集群中数据倾斜
  主动删除、被动删等，可能会导致阻塞
• 大 Key 的检测
  使用 redis-cli --bigkeys 命令，可以统计最大 key。
  使用第三方工具，如 redis-rdb-tools 分析 RDB 文件。
• 大 Key 的处理
  删除：使用 UNLINK 命令异步删除大 key，避免阻塞。
  拆分：将大 key 拆分为多个小 key。
  压缩：使用压缩算法压缩 value，但会增加 CPU 开销。

19. redis事务机制

redis中事务是一组命令的集合，只保证了正常情况下的原子性-要么全部执行，要么全部不执行；一般不提供回滚机制。

所有命令在执行之前都会被放入一个队列中，直到执行EXEC命令时，所有命令才会按顺序执行。

主要通过 multi、exec、discard、watch等命令来实现：

• multi：标记一个事务的开始 ，，所有的命令都会被放入一个队列中，而不是立即执行。
• exec：按顺序执行执行所有放入队列的命令 。不支持回滚机制，如果在事务执行过程中发生错误，已经执行的命令不会被回滚。
• discard：取消事务，放弃执行事务块内的所有命令
• watch：监视一个或多个 key，如果在事务执行之前这个 key 被其他命令所改动，那么事务将被打断

20.什么情况下redis哨兵模式会产生数据丢失?

• 主从复制的延迟，比如主节点刚接收到新数据，还没来得及同步给从节点，就突然宕机了，那么这部分没同步的数据就丢了。
• 脑裂问题，主节点和哨兵集群之间的网络断了，哨兵误以为主节点宕机，就会选举一个新主节点。这时候旧主节点可能还在运行，接收客户端的写请求，等网络恢复后，旧主节点会被降为从节点，它上面那些没同步到新主节点的数据，就会被覆盖掉，从而导致丢失。

21. redis中的管道有什么用？

Redis中的管道（Pipeline）主要用于批量执行多个命令，用来提高性能和效率。

管道可以将多个命令一次性发给服务器，然后返回多个结果。

22. 看门狗机制的原理是什么？

Redisson 的看门狗机制是一种用于自动续约分布式锁的机制，确保在持有锁的客户端处理完业务逻辑之前，锁不会过期。比如，我们平时使用分布式锁的时候，一般会设置一个锁的过期时间，那么如果锁过期的时候，业务还没执行完怎么办，于是就有了看门狗。

原理

• 初始锁定：
  当客户端获取到锁时，会在 Redis 中设置一个键（代表锁）和一个过期时间（默认30秒）。同时，Redisson 会启动一个后台任务（看门狗），这个任务会定期检查锁的状态。
• 自动续约：
  看门狗任务会每隔一段时间（默认是锁的过期时间的1/3，即10秒）检查锁的状态。如果锁仍然被持有（即客户端还在持有锁且没有释放），看门狗任务会将锁的过期时间重置为初始值（例如，再次设置为30秒）。这样，锁的过期时间不断被延长，直到客户端明确释放锁或者客户端挂掉。
• 释放锁：
  当客户端完成业务逻辑后，会显式地调用unlock()方法释放锁。一旦锁被释放，看门狗任务会停止续约，锁在 Redis 中的键会被删除或自然过期。

23. 本地缓存与分布式缓存的区别?

	本地缓存 cacffine/guava cache	redis
速度	快	可能会增加额外的网络开销，导致访问速度略低于本地缓存。
存储	存储在一个节点中，多个应用实例之间无法共享缓存数据。数据随应用进程的重启而丢失。	通过将数据分片存储在多个节点上，提高了缓存的容量和可扩展性。部分数据会被复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和可用性
容量	容量受到内存大小的限制，一旦超过容量限制，可能会导致性能下降或者数据丢失。无法动态扩展。	根据需求动态添加和删除节点，以适应数据量的变化和访问负载的增加。redis 水平扩展。

当并发巨大的时候，如果 redis 的网络和 cpu 成为了瓶颈，一般可以增加一层本地缓存来进行缓冲。也就是我们说的多级缓存。