Java面试题-redis4
mhr18 2024-11-26 12:00 27 浏览 0 评论
又是一年招聘季，整理一些面试题，为自己也为大家整理点资料，希望大家成功上岸。这些整理的是针对面试。因平台单日有发布数量限制，超出限制的只能粉丝查看，需要的请关注后自行获取，谢谢。
1、说一说Redis的Key和Value的数据结构组织?
全局哈希表
为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。
哈希桶中的 entry 元素中保存了key和value指针，分别指向了实际的键和值，这样一来，即使值是一个集合，也可以通过value指针被查找到。因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。
哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对：我们只需要计算键的哈希值，就可以知道它所对应的哈希桶位置，然后就可以访问相应的 entry 元素。
但当你往 Redis 中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。
当你往哈希表中写入更多数据时，哈希冲突是不可避免的问题。这里的哈希冲突，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。
Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
2、渐进式rehash听过没？讲一讲！
Redis是当然如果这个数组一直不变，那么hash冲突会变很多，这个时候检索效率会大打折扣，所以Redis就需要把数组进行扩容（一般是扩大到原来的两倍），但是问题来了，扩容后每个hash桶的数据会分散到不同的位置，这里涉及到元素的移动，必定会阻塞IO，所以这个ReHash过程会导致很多请求阻塞。
渐进式rehash
为了避免这个问题，Redis 采用了渐进式 rehash。
首先、Redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash。
- 给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍
- 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中
- 释放哈希表 1 的空间
在上面的第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis 就无法快速访问数据了。
在Redis 开始执行 rehash，Redis仍然正常处理客户端请求，但是要加入一个额外的处理：
- 处理第1个请求时，把哈希表 1中的第1个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中
- 处理第2个请求时，把哈希表 1中的第2个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中
- 如此循环，直到把所有的索引位置的数据都拷贝到哈希表 2 中。
这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
所以这里基本上也可以确保根据key找value的操作在O（1）左右。
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