轻松搞定Redis面试，只需掌握这几点(附答案)

• Redis 和 Memcached 的区别是什么？

mc 可缓存图片和视频。rd 支持除 k/v 更多的数据结构;

rd 可以使用虚拟内存，rd 可持久化和 aof 灾难恢复，rd 通过主从支持数据备份;

rd 可以做消息队列。

• Redis 主从复制如何实现？redis 的集群模式如何实现?redis 的 key 是如何寻址的?

主从复制实现:主节点将自己内存中的数据做一份快照，将快照发给从节点，从节点将数据恢复到内存中。之后每次增加新数据的时候，主节点以类似于mysql的二进制日志方式将语句发送给从节点，从节点拿到主节点发送过来的语句进行重放。

分片方式:

客户端分片

基于代理的分片

Twemproxy

codis

路由查询分片:

Redis-cluster(本身提供了自动将数据分散到 Redis Cluster不同节点的能力，整个数据集合的某个数据子集存储在哪个节点对于用户来说是透明的) redis-cluster分片原理:Cluster中有一个16384长度的槽(虚拟槽)，编号分别为0-16383。每个Master节点都会负责一部分的槽，当有某个key被映射到某个Master负责的槽，那么这个Master负责为这个key提供服务，至于哪个Master节点负责哪个槽，可以由用户指定，也可以在初始化的时候自动生成，只有Master才拥有槽的所有权。Master节点维护着一个16384/8 字节的位序列，Master节点用bit来标识对于某个槽自己是否拥有。比如对于编号为1的槽，Master只要判断序列的第二位(索引从0开始)是不是为1即可。这种结构很容易添加或者删除节点。比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点A、B、C中的部分槽到D上。

• 使用Redis设计分布式锁

线程A setnx(上锁的对象,超时时的时间戳t1)，如果返回true，获得锁。

线程B用get获取t1,与当前时间戳比较,判断是是否超时,没超时false,若超时执行第3步;

计算新的超时时间t2,使用getset命令返回t3(该值可能其他线程已经修改过),如果t1==t3，获得锁，如果t1!=t3说明锁被其他线程获取了。

获取锁后，处理完业务逻辑，再去判断锁是否超时，如果没超时删除锁，如果已超时，不用处理(防止删除其他线程的锁)。

• Redis持久化方式有哪些？

RDB(Redis DataBase:在不同的时间点将Redis的数据生成的快照同步到磁盘等介质上):内存到硬盘的快照，定期更新。

缺点:耗时，耗性能(fork+io操作)，易丢失数据。

AOF(Append Only File:将Redis所执行过的所有指令都记录下来，在下次Redis重启时，只需要执行指令就可以了):写日志。

缺点:体积大，恢复速度慢。

bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave 会消耗比较长的时间，不够实时，在停机的时候会导致大量的数据丢失，需要aof来配合，在redis实例重启时，优先使用aof 来恢复内存的状态，如果没有aof日志，就会使用rdb文件来恢复。Redis会定期做aof重写，压缩aof文件日志大小。Redis4.0之后有了混合持久化的功能，将bgsave的全量和aof的增量做了融合处理，这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安性。 bgsave的原理，fork和cow,fork是指redis通过创建子进程来进行bgsave操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。

• redis过期策略有哪些？

定时过期(一key一定时器)

惰性过期:只有使用key时才判断 key是否已过期，过期则清除

定期过期:前两者折中

• 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的解决方案？

缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB去查询，可能导致DB挂掉。

解决方案:

查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存，但过期时间会比较短;

布隆过滤器:将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对DB的查询。

缓存击穿：对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把DB压垮。

解决方案:

使用互斥锁:当缓存失效时，不立即去load db，先使用如Redis的setnx去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db的操作并回设缓存，否则重试get缓存的方法。

永远不过期:物理不过期，但逻辑过期(后台异步线程去刷新)。

缓存雪崩：设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

与缓存击穿的区别：雪崩是很多key，击穿是某一个key缓存。

解决方案：将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

• 主从数据库不一致如何解决

场景描述，对于主从库，读写分离，如果主从库更新同步有时差，就会导致主从库数据的不一致

忽略这个数据不一致，在数据一致性要求不高的业务下，未必需要时时一致性

强制读主库，使用一个高可用的主库，数据库读写都在主库，添加一个缓存，提升数据读取的性能。

选择性读主库，添加一个缓存，用来记录必须读主库的数据，将哪个库，哪个表，哪个 主键，作为缓存的 key,设置缓存失效的时间为主从库同步的时间，如果缓存当中有这个数 据，直接读取主库，如果缓存当中没有这个主键，就到对应的从库中读取。

• Redis 常见的性能问题和解决方案

master最好不要做持久化工作，如RDB内存快照和AOF 日志文件

如果数据比较重要，某个slave开启AOF备份，策略设置成每秒同步一次

为了主从复制的速度和连接的稳定性，master和Slave 最好在一个局域网内

尽量避免在压力大的主库上增加从库

主从复制不要采用网状结构，尽量是线性结构，Master<--Slave1<----Slave2 ....

• Redis基本数据结构

字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合 SortedSet。

• Redis 如何实现延时队列

使用sortedset，使用时间戳做score, 消息内容作为key,调用zadd来生产消息，消费者使用zrangbyscore获取n秒之前的数据做轮询处理。

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