分享30道Redis面试题，面试官能问到的我都找到了

柔光的暖阳◎ 2021-12-12 21:55 247阅读 0赞

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转自：[https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/9700706.html][https_www.cnblogs.com_lfs2640666960_p_9700706.html]

**1、什么是Redis？简述它的优缺点？**

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。

因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能。

比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。

另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

**2、Redis相比memcached有哪些优势？**

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

**3、Redis支持哪几种数据类型？**

String、List、Set、Sorted Set、hashes

**4、Redis主要消耗什么物理资源？**

内存。

**5、Redis的全称是什么？**

Remote Dictionary Server。

**6、Redis有哪几种数据淘汰策略？**

noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）

allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。

volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。

allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。

volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。

volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

**7、Redis官方为什么不提供Windows版本？**

因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。

**8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？**

512M

**9、为什么Redis需要把所有数据放到内存中？**

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。

所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。

在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

**10、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？**

1.codis。

目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。

2.redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

**11、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？**

有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。

**12、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？**

redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

**13、Redis有哪些适合的场景？**

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。

所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user\_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user\_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！

**14、Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？**

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

**15、Redis和Redisson有什么关系？**

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

**16、Jedis与Redisson对比有什么优缺点？**

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；

Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

**17、Redis如何设置密码及验证密码？**

设置密码：config set requirepass 123456

授权密码：auth 123456

**18、说说Redis哈希槽的概念？**

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

**19、Redis集群的主从复制模型是怎样的？**

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

**20、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？**

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

**21、Redis集群之间是如何复制的？**

异步复制

**22、Redis集群最大节点个数是多少？**

16384个。

**23、Redis集群如何选择数据库？**

Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。

**24、怎么测试Redis的连通性？**

ping

**25、Redis中的管道有什么用？**

一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。

这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多POP3协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。

**26、怎么理解Redis事务？**

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

**27、Redis事务相关的命令有哪几个？**

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

**28、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？**

EXPIRE和PERSIST命令。

**29、Redis如何做内存优化？**

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。

比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

**30、Redis回收进程如何工作的？**

一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。

一个新的命令被执行，等等。

所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

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转自：[https://www.cnblogs.com/hwisecn/p/5912374.html][https_www.cnblogs.com_hwisecn_p_5912374.html]

**1. 使用redis有哪些好处？**

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

**2. redis相比memcached有哪些优势？**

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

**3. redis常见性能问题和解决方案：**

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

**4. mySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据**

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db\[i\].expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db\[i\].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db\[i\].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

**5. Memcache与Redis的区别都有哪些？**

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

**6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？**

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

**7, redis 最适合的场景**

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。  
2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。  
3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

### （1）、会话缓存（Session Cache） ###

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

### （2）、全页缓存（FPC） ###

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为[全页缓存后端][Link 1]。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 [wp-redis][]，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

### （3）、队列 ###

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从[这里][Link 2]去查看。

### （4），排行榜/计数器 ###

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user\_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user\_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

### （5）、发布/订阅 ###

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。

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转自：[https://www.cnblogs.com/xiugeng/p/11041880.html][https_www.cnblogs.com_xiugeng_p_11041880.html]

**1、什么是Redis?简述它的优缺点？**

Redis 的全称是：**Remote Dictionary.Server**，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。

因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高性能的 tag 系统等等。

另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached 来用。

Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

**2、Redis 与 memcached 相比有哪些优势？**

memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型。

redis 的速度比 memcached 快很多 redis 的速度比 memcached 快很多。

redis 可以持久化其数据。

**3、Redis 支持哪几种数据类型？**

String、List、Set、Sorted Set、hashes。

**4、Redis 主要消耗什么物理资源？**

内存。

**5、Redis 官方为什么不提供 Windows 版本？**

因为目前 Linux 版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发 windows 版本，反而会带来兼容性等问题。

**6、Redis 有哪几种数据淘汰策略？**

*  noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。
 *  allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
 *  volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
 *  allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
 *  volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
 *  volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

**7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？**

512M。

**8、为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？**

Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征，如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度会严重影响 redis 的性能。

在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎， 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

**9、Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？**

codis：目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新 hash 节点。

redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

在业务代码层实现，起几个毫无关联的 redis 实例，在代码层，对 key 进行 hash 计算，然后去对应的redis 实例操作数据。这种方式对 hash 层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

**10、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？**

有 A，B，C 三个节点的集群，在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000 这个范围的槽而不可用。

**11、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？**

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

**12、Redis 有哪些适合的场景？**

（1）会话缓存(Session Cache)

最常用的使用Redis 的情景是会话缓存（sessioncache），用 Redis 缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis 提供持久化。

随着Redis这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。

（2）全页缓存(FPC)

除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实例，因为磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大的改进，类似PHP本地FPC。

Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。

（3）队列

Redis 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的消息队列平台来使用。

Redis 作为队列使用的操作，类似于python对 list 的 push/pop 操作。搜索“Redis queue”可以找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。

（4）排行榜/计算器

Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现得非常好。集合（Set）和有序集合（SortedSet）也使得我们在执行这些操作的时候变得非常简单，Redis中仅提供这两种数据结构。

（5）发布/订阅

Redis 的发布/订阅功能。可以在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统。

**13、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？官方推荐？**

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用 Redisson。

**14、Redis 和 Redisson 有什么关系？**

**15、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？**

Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持；

Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis 相比，功能较简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。

Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离，从而让使用者能将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

**16、说说 Redis 哈希槽的概念？**

Redis 集群没有使用一致性 hash，而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有16384个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。

**17、Redis 集群的主从复制模型是怎样的？**

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型，每个节点都会有N-1个复制品。

**18、Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？**

Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味着在实际集群在特定条件下可能会丢失写操作。

**19、Redis 集群之间是如何复制的？**

异步复制。

**20、Redis 集群最大节点个数是多少？**

16384个。

**21、Redis 集群如何选择数据库？**

Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。

**22、Redis 中的管道有什么用？**

一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应，这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。

例如许多 POP3 协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。

**23、怎么理解 Redis 事务？**

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行，事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

**24、Redis 事务相关的命令有哪几个？**

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。

**25、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？**

EXPIRE 和 PERSIST 命令。

**26、Redis 如何做内存优化？**

尽可能使用散列表（hashes），散列表使用的内存非常小，所以应尽可能将数据模型抽象到一个散列表内。

比如在一个web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称、姓氏、邮箱、密码设置单独的key，而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

**27、Redis 回收进程如何工作的？**

一个客户端运行了新的命名，添加了新的数据。Redis 检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制，则根据设定好的策略进行回收。

不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界一下。如果一个命令导致大量内存被使用，不用多久内存限制就会被内存使用量超越。

**28、加锁机制**

**29、锁互斥机制**

**30、watch dog自动延期机制**

**31、可重入加锁机制**

**32、释放锁机制**

**33、上述Redis分布式锁的缺点**

**34、使用过 Redis 分布式锁吗？它是怎么实现的？**

先用setnx来争抢锁，抢到后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记释放。

若在setnx之后执行expire之前进程以外crash或者重启维护会如何？

set 指令有非常复杂的参数，这个可以同时把setnx和expire合成一条指令来使用。

**35、使用过 Redis 做异步队列吗？如何使用？什么缺点？**

使用list结构作为队列，rpush生成消息，lpop消费消息。当lpop没有消息时，要适当sleep一会再重试。

缺点：

在消费者下线的情况下，生成的消息会丢失，得使用专业的消息队列如 rabbitmq等。

不能生产一次消费多次

使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1：N的消息队列。

**36、什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？如何避免？**

缓存穿透：

一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key，请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

缓存穿透避免：

1.对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert之后清理缓存。

2.对一定不存在的key进行过滤，可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。

缓存雪崩：

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大的压力。导致系统崩溃。

缓存雪崩避免：

1.缓存失效后，通过加锁或队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

2.做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期；

3.不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

**37、redis 和 memcached什么区别？为什么高并发下有时单线程的redis比多线程的memcached效率要高？**

**38、使用 redis 如何设计分布式锁？说一下实现思路？使用zk可否实现？两种方式有什么区别？**

**39、知道 redis 的持久化吗？底层是如何实现的？有什么优点缺点？**

**40、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案？**

**41、在选择缓存时，什么时候选择 redis，什么时候选择memcached?**

**42、Redis常见的性能问题和解决方案？**

**43、Redis的数据淘汰策略有哪些？**

**44、Redis当中有哪些数据结构？**

**45、使用 Redis 做过异步队列吗？是如何实现的？**

**46、Redis 如何实现延时队列？**

[https_www.cnblogs.com_lfs2640666960_p_9700706.html]: https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/9700706.html
[https_www.cnblogs.com_hwisecn_p_5912374.html]: https://www.cnblogs.com/hwisecn/p/5912374.html
[Link 1]: https://github.com/colinmollenhour/Cm_Cache_Backend_Redis
[wp-redis]: https://wordpress.org/plugins/wp-redis/
[Link 2]: http://celery.readthedocs.org/en/latest/getting-started/brokers/redis.html
[https_www.cnblogs.com_xiugeng_p_11041880.html]: https://www.cnblogs.com/xiugeng/p/11041880.html