Redis面試

時間 2019-11-16

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學到這裏終於對Redis有個初步的瞭解，今天來看看面試中常常遇到的有關Redis的面試題面試

爲何要用Redis
Redis 和 Memcached 的區別
Redis有哪些數據結構?
什麼是Redis持久化？Redis有哪幾種持久化方式？優缺點是什麼？
使用過Redis分佈式鎖麼，它是怎麼實現的？
什麼是緩存穿透？如何避免？
什麼是緩存雪崩？如何避免？
如何保證緩存與數據庫雙寫時的數據一致性？

爲何要用Redis

加速讀寫
高併發

爲何要用 redis 而不用 map/guava 作緩存?

緩存分爲本地緩存和分佈式緩存。以 Java 爲例，使用自帶的 map 或者 guava 實現的是本地緩存，最主要的特色是輕量以及快速，生命週期隨着 jvm 的銷燬而結束，而且在多實例的狀況下，每一個實例都須要各自保存一份緩存，緩存不具備一致性。redis

使用Redis或Memcached之類的稱爲分佈式緩存，在多實例的狀況下，各實例共用一份緩存數據，緩存具備一致性。缺點是須要保持 redis 或 memcached服務的高可用，整個程序架構上較爲複雜。數據庫

Redis和Memcached 的區別

redis支持更豐富的數據類型（支持更復雜的應用場景）
Redis支持數據的持久化，能夠將內存中的數據保持在磁盤中，重啓的時候能夠再次加載進行使用,而Memecache把數據所有存在內存之中。
memcached沒有原生的集羣模式，須要依靠客戶端來實現往集羣中分片寫入數據；可是 redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
Memcached是多線程，非阻塞IO複用的網絡模型；Redis使用單線程的多路 IO 複用模型。

Redis有哪些數據結構

`String字符串`

格式: set key value
Redis的String能夠包含任何數據。好比jpg圖片或者序列化的對象。
String類型是Redis最基本的數據類型，一個鍵最大能存儲512MB。緩存

`Hash（哈希）`

格式: hmset name key1 value1 key2 value2
Redis hash 是一個鍵值對集合。
Redis hash是一個String類型的field和value的映射表，相似於Java中的Map<String,Map<field,value>>，hash特別適合用於存儲對象。服務器

`List（列表）`

Redis 列表是簡單的字符串列表，按照插入順序排序。你能夠添加一個元素到列表的頭部（左邊）或者尾部（右邊）
格式: lpush name value
在 key 對應 list 的頭部添加字符串元素
格式: rpush name value
在 key 對應 list 的尾部添加字符串元素網絡

`Set（集合）`

格式: sadd name value
Redis的Set是String類型的無序集合。
集合是經過哈希表實現的，因此添加，刪除，查找的複雜度都是O(1)。數據結構

`Zset(sorted set：有序集合)`

格式: zadd name score value
Redis zset 和 set 同樣也是String類型元素的集合,且不容許重複的成員。
不一樣的是每一個元素都會關聯一個double類型的分數。redis正是經過分數來爲集合中的成員進行從小到大的排序。
zset的成員是惟一的,但分數(score)卻能夠重複。多線程

什麼是Redis持久化？Redis有哪幾種持久化方式？優缺點是什麼？

`什麼是Redis持久化？`

持久化就是把內存的數據寫到磁盤中去，防止服務宕機了內存數據丟失。架構

`Redis有哪幾種持久化方式？`

Redis 提供了兩種持久化方式:RDB（默認）和AOF併發

`優缺點是什麼？`

RDB和AOF並不互斥，它倆能夠同時使用。

RDB的優勢：載入時恢復數據快、文件體積小。
RDB的缺點：會必定程度上丟失數據(由於系統一旦在定時持久化以前出現宕機現象，此前沒有來得及寫入磁盤的數據都將丟失。)

AOF的優勢：丟失數據少(默認配置只丟失1秒的數據)。
AOF的缺點：恢復數據相對較慢，文件體積大

若是Redis服務器同時開啓了RDB和AOF持久化，服務器會優先使用AOF文件來還原數據(由於AOF更新頻率比RDB更新頻率要高，還原的數據更完善)

`Redis 4.0 對於持久化機制的優化`

Redis 4.0 開始支持 RDB 和 AOF 的混合持久化（默認關閉，能夠經過配置項aof-use-rdb-preamble開啓）。

若是把混合持久化打開，AOF 重寫的時候就直接把 RDB 的內容寫到 AOF 文件開頭。這樣作的好處是能夠結合 RDB 和 AOF 的優勢, 快速加載同時避免丟失過多的數據。固然缺點也是有的， AOF 裏面的 RDB 部分是壓縮格式再也不是 AOF 格式，可讀性較差。

使用過Redis分佈式鎖麼，它是怎麼實現的？

先拿setnx來爭搶鎖，搶到以後，再用expire給鎖加一個過時時間防止鎖忘記了釋放。

`若是在setnx以後執行expire以前進程意外crash或者要重啓維護了，那會怎麼樣`？

set指令可使用很是複雜的參數同時把setnx和expire合成一條指令來用的！這樣就保證了原子性！

使用過Redis作異步隊列麼，你是怎麼用的？

通常使用list結構做爲隊列，rpush生產消息，lpop消費消息。當lpop沒有消息的時候，要適當sleep一會再重試。

`可不能夠不用sleep呢？`

list還有個指令叫blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。

`能不能生產一次消費屢次呢？`

使用pub/sub主題訂閱者模式，能夠實現1:N的消息隊列。

`pub/sub有什麼缺點？`

在消費者下線的狀況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如rabbitmq等。

`redis如何實現延時隊列？`

使用sortedset，拿時間戳做爲score，消息內容做爲key調用zadd來生產消息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒以前的數據輪詢進行處理。

什麼是緩存穿透？如何避免？

`什麼是緩存穿透？`

通常的緩存系統，都是按照key去緩存查詢，若是不存在對應的value，就到數據庫去查找。一些惡意的請求會故意查詢不存在的key，致使數據庫接收到大量無效請求，就會對服務器形成很大的壓力。這就叫作緩存穿透。

`如何避免`

當咱們從數據庫找不到的時候，咱們也將這個空對象設置到緩存裏邊去。下次再請求的時候，就能夠從緩存裏邊獲取了。這種狀況咱們通常會將空對象設置一個較短的過時時間。
因爲請求的參數是不合法的，因而咱們可使用布隆過濾器(BloomFilter)提早攔截，不合法就不讓這個請求到數據庫層！

什麼是緩存雪崩？如何避免？

`什麼是緩存雪崩？`

大量緩存在同一時間集中過時或者Redis掛掉，都會致使緩存同一時間大面積的失效，因此，後面的請求都會落到數據庫上，形成數據庫短期內承受大量請求而崩掉。

`如何避免`

對於大量緩存在同一時間集中過時，能夠這樣解決：

在緩存的時候給過時時間加上一個隨機值，這樣就會大幅度的減小緩存在同一時間過時。

對於「Redis掛掉了，請求所有走數據庫」這種狀況，咱們能夠有如下的思路：

事發前：實現Redis的高可用(主從架構+Sentinel 或者Redis Cluster)，儘可能避免Redis掛掉這種狀況發生。
事發中：萬一Redis真的掛了，咱們能夠設置本地緩存(ehcache)+限流(hystrix)，儘可能避免咱們的數據庫被幹掉(起碼能保證咱們的服務仍是能正常工做的)
事發後：redis持久化，重啓後自動從磁盤上加載數據，快速恢復緩存數據。

如何保證緩存與數據庫雙寫時的數據一致性？

`緩存與數據庫雙寫一致性`

這裏不一致指的是：數據庫的數據跟緩存的數據不一致

從理論上說，只要咱們設置了鍵的過時時間，咱們就能保證緩存和數據庫的數據最終是一致的。
除了設置過時時間，咱們還須要作更多的措施來儘可能避免數據庫與緩存處於不一致的狀況發生。

通常來講，執行更新操做時，咱們會有兩種選擇：

先更新數據庫，再刪除緩存
先刪除緩存，再更新數據庫

`爲何是刪除緩存而不是更新緩存？`

通常咱們都是採起刪除緩存緩存策略的，由於刪除緩存比更新緩存要簡單得多，頻繁更新緩存的話會消耗必定性能。

舉個例子，一個緩存涉及的表的字段，在 1 分鐘內就修改了 20 次，或者是 100 次，那麼緩存更新 20 次、100 次；可是這個緩存在 1 分鐘內只被讀取了 1 次，有大量的冷數據。實際上，若是你只是刪除緩存的話，那麼在 1 分鐘內，這個緩存不過就從新計算一次而已，開銷大幅度下降。用到緩存纔去算緩存，這也體現了懶加載的思想。