Redis常见面试题

Love The Way You Lie 2023-07-19 05:53 19阅读 0赞

前言：在工作中也有用到Redis，但是只是简单的使用，其实根本没有好好的去研究他，现在趁着找工作，好好温习下Redis的一些基础，和一些原理的东西，对自己还是有帮助的。

Redis的特点：

Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供String，list，set，zset，hash等数据结构的存储。

Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。

原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。

丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, 设置key有效期等等特性。

Redis的数据结构

> String
> 
> 1.set key value：设定key持有指定的字符串value，如果该key存在则进行覆盖操作,总是返回OK  
> 2.get key: 获取key的value。如果与该key关联的value不是String类型，redis将返回错误信息，因为get命令只能用于获取String value；如果该key不存在，返回null。  
> 3.getset key value：先获取该key的值，然后在设置该key的值。  
> 4.incr key：将指定的key的value原子性的递增1. 如果该key不存在，其初始值为0，在incr之后其值为1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执行失败并返回相应的错误信息  
> 5.decr key：将指定的key的value原子性的递减1.如果该key不存在，其初始值为0，在incr之后其值为-1。如果value的值不能转成整型，如hello，该操作将执    行失败并返回相应的错误信息。  
> 6.incrby key increment：将指定的key的value原子性增加increment，如果该key不存在，器初始值为0，在incrby之后，该值为increment。如果该值不能转成    整型，如hello则失败并返回错误信息  
> 7.decrby key decrement：将指定的key的value原子性减少decrement，如果该key不存在，器初始值为0，在decrby之后，该值为decrement。如果该值不能    转成整型，如hello则失败并返回错误信息  
> 8.append key value：如果该key存在，则在原有的value后追加该值；如果该key    不存在，则重新创建一个key/value  
>

> 存储list
> 
> 1.lpush key value1 value2...：在指定的key所关联的list的头部插入所有的values，如果该key不存在，该命令在插入的之前创建一个与该key关联的空链表，之后再向该链表的头部插入数据。插入成功，返回元素的个数。
> 
> 2.rpush key value1、value2…：在该list的尾部添加元素
> 
> 3.lrange key start end：获取链表中从start到end的元素的值，start、end可为负数，若为-1则表示链表尾部的元素，-2则表示倒数第二个，依次类推… 
> 
> 4.lpushx key value：仅当参数中指定的key存在时（如果与key管理的list中没有值时，则该key是不存在的）在指定的key所关联的list的头部插入value。
> 
> 5.rpushx key value：在该list的尾部添加元素
> 
> 6.lpop key：返回并弹出指定的key关联的链表中的第一个元素，即头部元素
> 
> 7.rpop key：从尾部弹出元素
> 
> 8.rpoplpush resource destination：将链表中的尾部元素弹出并添加到头部
> 
> 9.llen key：返回指定的key关联的链表中的元素的数量。 
> 
> 10.lset key index value：设置链表中的index的脚标的元素值，0代表链表的头元素，-1代表链表的尾元素。

> 存储hash
> 
> 1.赋值  
> hset key  field value : 为指定的key设定field/value对
> 
> hmset key field1 value1 field2 value2  field3 value3     为指定的key设定多个field/value对
> 
> 2.取值  
> hget key field : 返回指定的key中的field的值
> 
> hmget key field1 field2 field3 : 获取key中的多个field值
> 
> hkeys key : 获取所有的key
> 
> hvals key :获取所有的value
> 
> hgetall key : 获取key中的所有field 中的所有field-value
> 
> 3.删除  
> hdel key field\[field…\] : 可以删除一个或多个字段，返回是被删除的字段个数
> 
> del key : 删除整个list
> 
> 4.增加数字  
> hincrby key field increment ：设置key中field的值增加increment，如: age增加20  
> hincrby myhash age 5
> 
> 自学命令:  
> hexists key field : 判断指定的key中的field是否存在
> 
> hlen key : 获取key所包含的field的数量
> 
> hkeys key ：获得所有的key   
> hkeys myhash
> 
> hvals key ：获得所有的value  
> hvals myhash  
>

> 存储sortedset
> 
> 1.添加元素  
> zadd key score member score2 member2…:将所有成员以及该成员的分数存放到sorted-set中。如果该元素已经存在则会用新的分数替换原有的分数。返回值是新加入到集合中的元素个数。(根据分数升序排列)
> 
> 2.获得元素  
> zscore key member ：返回指定成员的分数  
> zcard key ：获得集合中的成员数量
> 
> 3.删除元素  
> zrem key member\[member…\] ：移除集合中指定的成员，可以指定多个成员
> 
> 4.范围查询  
> zrange key strat end \[withscores\]：获取集合中角标为start-end的成员，\[withscore\]参数表明返回的成员包含其分数。
> 
> zremrangebyrank key start stop ：按照排名范围删除元素
> 
> zremrangescore key  min max ：按照分数范围删除元素
> 
> 扩展命令  
> zrangebyscore key min max \[withscore\] \[limit offset count\] ：返回分数在\[min,max\]的成员并按照分数从低到高排序。\[withscore\]：显示分数；\[limit offset count\]；offset，表明从脚标为offset的元素开始并返回count个成员
> 
> zincrby key increment member ：设置指定成员的增加分数。返回值是修改后的分数
> 
> zcount key min max：获取分数在\[min，max\]之间的成员个数
> 
> zrank key member：返回成员在集合中的排名(从小到大)
> 
> zrevrank key member ：返回成员在集合中的排名(从大到小)  
>

> key的通用操作    
> keys pattern : 获取所有与pattern匹配的key ，返回所有与该key匹配的keys。 \*表示任意一个或者多个字符， ?表示任意一个字符
> 
> del key1 key2… ：删除指定的key   
> del my1 my2 my3
> 
> exists key ：判断该key是否存在，1代表存在，0代表不存在
> 
> rename key newkey ：为key重命名
> 
> expire key second：设置过期时间，单位秒
> 
> ttl key：获取该key所剩的超时时间，如果没有设置超时，返回-1，如果返回-2表示超时不存在。
> 
> persist key:持久化key   
> 
> 192.168.25.153:6379> expire Hello 100  
> (integer) 1  
> 192.168.25.153:6379> ttl Hello  
> (integer) 77
> 
> type key：获取指定key的类型。该命令将以字符串的格式返回。返回的字符串为string 、list 、set 、hash 和 zset，如果key不存在返回none。  
> 例如:  type newcompany  
> none

熟悉了Redis的一些命令之后，我们要研究下这些数据结构的应用场景：即技术为业务服务的环节

String:

这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。

一般做**一些复杂的计数功能的缓存也可以做session共享，redis分布式系统的全局序列号** incrby orderid 10000**。**

![2020033022032640.png][]

Hash  
这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做**单点登录**的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

购物车模型：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29sZHNoYXVp_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

List  
使用List的数据结构，可以**做简单的消息队列的功能**。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，**做基于redis的分页功能**，性能极佳，用户体验好

![20200330221742587.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29sZHNoYXVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

Set  
因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。  
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29sZHNoYXVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29sZHNoYXVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29sZHNoYXVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

Redis的过期策略以及内存淘汰机制

**分析**:这个问题其实相当重要，到底redis有没用到家，这个问题就可以看出来。比如你redis只能存5G数据，可是你写了10G，那会删5G的数据。怎么删的，这个问题思考过么？还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，有思考过原因么?

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。  
为什么不用定时删除策略?  
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略.  
定期删除+惰性删除是如何工作的呢?  
定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。  
于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。  
采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?  
不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。  
在redis.conf中有一行配置  
\# maxmemory-policy allkeys-lru

该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过？好好反省一下自己)  
1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。应该没人用吧。  
2）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。**推荐使用**。  
3）allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。应该也没人用吧，你不删最少使用Key,去随机删。  
4）volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。这种情况一般是把redis既当缓存，又做持久化存储的时候才用。不推荐  
5）volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。依然不推荐  
6）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。不推荐  
ps：如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

Redis的持久化

Redis持久化,就是将内存数据保存到硬盘，Redis 持久化存储分为 AOF 与 RDB 两种模式，默认开启rdb

RDB持久化  
RDB 是在某个时间点将数据写入一个临时文件dump.rdb，持久化结束后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复，采用二进制文件形式进行存储。

优点：使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能  
缺点：RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候

这里说的这个执行数据写入到临时文件的时间点是可以通过配置来自己确定的，通过配置redis 在 n 秒内如果超过 m 个 key 被修改这执行一次 RDB 操作。这个操作就类似于在这个时间点来保存一次 Redis 的所有数据，一次快照数据。所有这个持久化方法也通常叫做 snapshots。

> RDB 默认开启，redis.conf 中的具体配置参数如下：  
> \#dbfilename：持久化数据存储在本地的文件  
> dbfilename dump.rdb  
> \#dir：持久化数据存储在本地的路径，如果是在/redis/redis-3.0.6/src下启动的redis-cli，则数据会存储在当前src目录下  
> dir ./  
> \#\#snapshot触发的时机，save      
> \#\#如900秒后，至少有一个变更操作，才会snapshot    
> \#\#对于此值的设置，需要谨慎，评估系统的变更操作密集程度    
> \#\#可以通过"save """来关闭snapshot功能    
> \#save时间，以下分别表示更改了1个key时间隔900s进行持久化存储；更改了10个key300s进行存储；更改10000个key60s进行存储。  
> save 900 1  
> save 300 10  
> save 60 10000  
> \#\#当snapshot时出现错误无法继续时，是否阻塞客户端"变更操作"，"错误"可能因为磁盘已满/磁盘故障/OS级别异常等    
> stop-writes-on-bgsave-error yes    
> \#\#是否启用rdb文件压缩，默认为"yes"，压缩往往意味着"额外的cpu消耗"，同时也意味这较小的文件尺寸以及较短的网络传输时间    
> rdbcompression yes

注意：使用rdb模式，如果直接shutdown redis-cli，那么会在关闭后更新一次dump.rdb，因为内存中还存在redis进程，在关闭时会自动备份，但如果是直接杀死进程或直接关机，则redis不会更新dump.rdb，因为redis已从内存中消失。

**如何进行数据备份与恢复呢？**

**实际上，数据备份与恢复跟redis的持久化息息相关。对于rdb来说，dump.rdb就是redis持久化文件，通过dump.rdb实现数据的备份和恢复，如果把dump.rdb删除，则redis中的数据将会丢失。**

**AOF持久化  
Append-only file，将“操作 + 数据”以格式化指令的方式追加到操作日志文件的尾部，在 append 操作返回后(已经写入到文件或者即将写入)，才进行实际的数据变更，“日志文件”保存了历史所有的操作过程；当 server 需要数据恢复时，可以直接 replay 此日志文件，即可还原所有的操作过程。AOF 相对可靠，它和 mysql 中 bin.log、apache.log、zookeeper 中 txn-log 简直异曲同工。AOF 文件内容是字符串，非常容易阅读和解析。**  
优点：可以保持更高的数据完整性，如果设置追加 file 的时间是 1s，如果 redis 发生故障，最多会丢失 1s 的数据；且如果日志写入不完整支持 redis-check-aof 来进行日志修复；aof文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）。  
缺点：AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。  
我们可以简单的认为 AOF 就是日志文件，此文件只会记录“变更操作”(例如：set/del 等)，如果 server 中持续的大量变更操作，将会导致 AOF 文件非常的庞大，意味着 server 失效后，数据恢复的过程将会很长；事实上，一条数据经过多次变更，将会产生多条 AOF 记录，其实只要保存当前的状态，历史的操作记录是可以抛弃的；因为 AOF 持久化模式还伴生了“AOF rewrite”。  
AOF 的特性决定了它相对比较安全，如果你期望数据更少的丢失，那么可以采用 AOF 模式。如果 AOF 文件正在被写入时突然 server 失效，有可能导致文件的最后一次记录是不完整，你可以通过手工或者程序的方式去检测并修正不完整的记录，以便通过 aof 文件恢复能够正常；同时需要提醒，如果你的 redis 持久化手段中有 aof，那么在 server 故障失效后再次启动前，需要检测 aof 文件的完整性。

AOF 默认关闭，开启方法，修改配置文件 reds.conf：appendonly yes

> \#\#此选项为aof功能的开关，默认为"no"，可以通过"yes"来开启aof功能    
> \#\#只有在"yes"下，aof重写/文件同步等特性才会生效    
> appendonly yes    
>    
> \#\#指定aof文件名称    
> appendfilename appendonly.aof    
>    
> \#\#指定aof操作中文件同步策略，有三个合法值：always everysec no,默认为everysec    
> appendfsync everysec    
> \#\#在aof-rewrite期间，appendfsync是否暂缓文件同步，"no"表示"不暂缓"，"yes"表示"暂缓"，默认为"no"    
> no-appendfsync-on-rewrite no    
>    
> \#\#aof文件rewrite触发的最小文件尺寸(mb,gb),只有大于此aof文件大于此尺寸是才会触发rewrite，默认"64mb"，建议"512mb"    
> auto-aof-rewrite-min-size 64mb    
>    
> \#\#相对于"上一次"rewrite，本次rewrite触发时aof文件应该增长的百分比。    
> \#\#每一次rewrite之后，redis都会记录下此时"新aof"文件的大小(例如A)，那么当aof文件增长到A\*(1 + p)之后    
> \#\#触发下一次rewrite，每一次aof记录的添加，都会检测当前aof文件的尺寸。    
> auto-aof-rewrite-percentage 100

AOF 是文件操作，对于变更操作比较密集的 server，那么必将造成磁盘 IO 的负荷加重；此外 linux 对文件操作采取了“延迟写入”手段，即并非每次 write 操作都会触发实际磁盘操作，而是进入了 buffer 中，当 buffer 数据达到阀值时触发实际写入(也有其他时机)，这是 linux 对文件系统的优化，但是这却有可能带来隐患，如果 buffer 没有刷新到磁盘，此时物理机器失效(比如断电)，那么有可能导致最后一条或者多条 aof 记录的丢失。通过上述配置文件，可以得知 redis 提供了 3 中 aof 记录同步选项：

always：每一条 aof 记录都立即同步到文件，这是最安全的方式，也以为更多的磁盘操作和阻塞延迟，是 IO 开支较大。

everysec：每秒同步一次，性能和安全都比较中庸的方式，也是 redis 推荐的方式。如果遇到物理服务器故障，有可能导致最近一秒内 aof 记录丢失(可能为部分丢失)。

no：redis 并不直接调用文件同步，而是交给操作系统来处理，操作系统可以根据 buffer 填充情况 / 通道空闲时间等择机触发同步；这是一种普通的文件操作方式。性能较好，在物理服务器故障时，数据丢失量会因 OS 配置有关。

AOF与RDB区别  
1) AOF 更加安全，可以将数据更加及时的同步到文件中，但是 AOF 需要较多的磁盘 IO 开支，AOF 文件尺寸较大，文件内容恢复数度相对较慢。  
2) rdb，安全性较差，它是“正常时期”数据备份以及 master-slave 数据同步的最佳手段，文件尺寸较小，恢复数度较快。

可以通过配置文件来指定它们中的一种，或者同时使用它们(不建议同时使用)，或者全部禁用，在架构良好的环境中，master 通常使用AOF，slave 使用rdb，主要原因是 master 需要首先确保数据完整性，它作为数据备份的第一选择；slave 提供只读服务(目前 slave 只能提供读取服务)，它的主要目的就是快速响应客户端 read 请求；但是如果你的 redis 运行在网络稳定性差 / 物理环境糟糕情况下，建议你 master 和 slave 均采取 AOF，这个在 master 和 slave 角色切换时，可以减少“人工数据备份”/“人工引导数据恢复”的时间成本；如果你的环境一切非常良好，且服务需要接收密集性的 write 操作，那么建议 master采取 rdb，而 slave 采用 AOF。

redis宕机后，redis的值会失效吗？

答：不会，redis默认开启rdb存储。注明：使用rdb持久化，只有在特定时间达到特定的修改数量，redis的值才会被持久化到dump.rdb中，但断开连接后，会自动更新【无则生成】dump.rdb，实现自动备份。需要注意的是，如果直接杀死进程或者直接关机/重启服务器，数据有可能会丢失，这种情况下不会自动备份dump.rdb

明天接着搞分布式锁和代码的实现，不能只有理论，一切不用代码实践的理论，都是纸上谈兵

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