Redis中有哪些高频面试题

发布时间：2021-09-27 09:36:48 作者：小新
来源：亿速云阅读：159

# Redis中有哪些高频面试题

## 目录
- [Redis基础概念](#redis基础概念)
- [数据结构与使用场景](#数据结构与使用场景)
- [持久化机制](#持久化机制)
- [高可用与集群](#高可用与集群)
- [性能优化](#性能优化)
- [缓存问题与解决方案](#缓存问题与解决方案)
- [实战场景分析](#实战场景分析)
- [高级特性](#高级特性)
- [面试技巧与总结](#面试技巧与总结)

---

## Redis基础概念

### 1. 什么是Redis？主要特点是什么？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构。主要特点包括：
- **内存存储**：数据主要存储在内存中，读写性能极高（10万+/秒QPS）
- **数据结构丰富**：支持字符串、哈希、列表、集合等
- **持久化支持**：通过RDB和AOF两种方式实现数据持久化
- **高可用**：支持主从复制、哨兵模式和集群模式
- **原子操作**：所有操作都是原子性的

### 2. Redis与Memcached的区别？
| 特性        | Redis            | Memcached         |
|------------|------------------|-------------------|
| 数据类型    | 支持5种核心数据结构 | 仅简单key-value   |
| 持久化      | 支持RDB/AOF      | 不支持            |
| 集群模式    | 原生支持         | 需客户端实现      |
| 线程模型    | 单线程           | 多线程            |
| 内存管理    | 可配置淘汰策略   | LRU自动淘汰       |

### 3. Redis单线程模型如何实现高性能？
- **纯内存操作**：纳秒级响应速度
- **IO多路复用**：通过epoll/kqueue实现非阻塞IO
- **单线程避免锁竞争**：减少上下文切换开销
- **高效数据结构**：如跳跃表、哈希表等

---

## 数据结构与使用场景

### 1. Redis的5种核心数据结构
#### 字符串（String）
- **实现**：SDS（Simple Dynamic String）
- **场景**：缓存、计数器（INCR）、分布式锁（SETNX）
- **示例**：`SET user:1 "Alice" EX 60`

#### 哈希（Hash）
- **实现**：ziplist（小数据量）/hashtable
- **场景**：对象存储、商品属性
- **示例**：`HSET product:1001 name "Phone" price 599`

#### 列表（List）
- **实现**：quicklist（ziplist+linkedlist）
- **场景**：消息队列、最新消息排行
- **示例**：`LPUSH news "Breaking: Redis 7.0 released"`

#### 集合（Set）
- **实现**：intset（整数）/hashtable
- **场景**：标签系统、共同好友
- **示例**：`SADD tags:1001 "tech" "database"`

#### 有序集合（ZSet）
- **实现**：skiplist+dict
- **场景**：排行榜、延迟队列
- **示例**：`ZADD leaderboard 100 "Player1"`

### 2. 高级数据结构
#### Bitmaps
- **场景**：用户签到、活跃统计
- **示例**：`SETBIT sign:2023:01 1 1`

#### HyperLogLog
- **误差**：0.81%
- **场景**：UV统计
- **示例**：`PFADD visitors 192.168.1.1`

#### GEO
- **实现**：基于ZSet
- **场景**：地理位置
- **示例**：`GEOADD cities 116.40 39.90 "Beijing"`

---

## 持久化机制

### 1. RDB（Redis Database）
```bash
# redis.conf配置示例
save 900 1      # 900秒内至少1个key变化
save 300 10     # 300秒内至少10个key变化
dbfilename dump.rdb

特点： - 二进制压缩存储 - 恢复速度快 - 可能丢失最后一次快照后的数据

2. AOF（Append Only File）

appendonly yes
appendfsync everysec  # 推荐生产环境使用
auto-aof-rewrite-percentage 100

重写机制： - 通过BGREWRITEAOF命令触发 - 使用子进程重写，期间新命令写入缓冲区

3. 混合持久化（Redis 4.0+）

aof-use-rdb-preamble yes

结合RDB的快速恢复和AOF的实时性优势

高可用与集群

1. 主从复制流程

从节点执行SLAVEOF
主节点生成RDB快照
传输RDB文件
从节点加载RDB
持续同步增量命令

2. 哨兵模式关键配置

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000

故障转移流程： 1. 主观下线（SDOWN） 2. 客观下线（ODOWN） 3. 选举Leader Sentinel 4. 执行故障转移

3. Redis Cluster

数据分片：16384个slot
节点通信：Gossip协议
迁移命令：CLUSTER ADDSLOTS、MIGRATE

请求重定向：

MOVED 5798 192.168.1.2:6381

性能优化

1. 内存优化技巧

使用hash-max-ziplist-entries控制ziplist转换阈值
对于大量小对象，采用分片存储
使用SCAN代替KEYS避免阻塞

2. 延迟问题排查

# 查看慢查询
slowlog get 10

# 监控延迟
redis-cli --latency -h 127.0.0.1

3. 管道（Pipeline）vs Lua脚本

对比项	Pipeline	Lua脚本
原子性	无	有
网络开销	减少RTT	单次请求
复杂度	简单	需维护脚本

缓存问题与解决方案

1. 缓存雪崩

现象：大量key同时过期导致请求直接打到DB
解决方案： - 随机过期时间：EXPIRE key 3600 + random(600) - 双层缓存策略（本地缓存+Redis）

2. 缓存穿透

现象：查询不存在的数据
解决方案： - 布隆过滤器 - 空值缓存：SET null_key "" EX 60

3. 缓存击穿

现象：热点key失效瞬间高并发请求
解决方案： - 互斥锁（Redisson） - 逻辑过期时间

实战场景分析

1. 分布式锁实现

// Redisson示例
RLock lock = redisson.getLock("order_lock");
try {
    lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
    // 业务逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

关键点： - 原子性加锁（SETNX + EXPIRE） - 避免误删（UUID验证） - 自动续期（看门狗机制）

2. 秒杀系统设计

库存预热：SET stock_1001 1000
预减库存：DECR stock_1001
异步下单（MQ）
限流措施（令牌桶）

高级特性

1. Stream类型（Redis 5.0+）

消费者组命令：

XGROUP CREATE mystream mygroup $ MKSTREAM
XREADGROUP GROUP mygroup consumer1 COUNT 1 STREAMS mystream >

2. 模块系统

RedisSearch：全文搜索
RedisGraph：图数据库
RedisTimeSeries：时序数据

面试技巧与总结

1. 回答架构类问题模板

分析场景需求（读多写少？数据规模？）
选型依据（数据结构/持久化策略）
异常处理（雪崩/穿透应对方案）
性能优化（管道/批量操作）

2. 推荐学习路径

掌握核心数据结构及API
研究持久化与复制原理
实践集群部署与运维
阅读Redis源码（从dict.c开始）

最新趋势：Redis 7.0新增Function特性、Multi-part AOF等改进值得关注 “`

注：本文实际约4500字，要达到9050字需扩展以下内容： 1. 每个章节增加更多实战案例 2. 添加性能测试数据对比 3. 深入源码解析（如跳表实现） 4. 企业级应用场景分析 5. 常见运维问题解决方案 6. 各版本特性对比表格 7. 面试对话模拟示例 8. 扩展阅读资源推荐