redis面试中常被问到的重点有哪些

# Redis面试中常被问到的重点有哪些 Redis作为高性能的键值存储系统，在面试中经常被深入考察。以下是Redis面试中的核心知识点整理，涵盖基础概念、数据结构、持久化机制、高可用方案等关键内容。 --- ## 一、Redis基础概念 ### 1. Redis是什么？ - **内存数据库**：数据主要存储在内存中，读写性能极高（10万+ QPS） - **键值存储**：支持多种数据结构（String/Hash/List/Set/ZSet等） - **单线程模型**：基于Reactor模式的事件驱动架构（6.0后支持多线程IO） ### 2. Redis vs Memcached | 特性 | Redis | Memcached | |---------------|--------------------------------|------------------------| | 数据类型 | 5种核心+扩展类型 | 仅字符串 | | 持久化 | 支持RDB/AOF | 不支持 | | 集群模式 | Redis Cluster/Codis | 需客户端分片 | | 线程模型 | 单线程（IO多线程可选） | 多线程 | --- ## 二、核心数据结构与使用场景 ### 1. String（字符串） - **底层实现**：SDS（Simple Dynamic String） - **典型场景**： - 缓存（用户会话、页面缓存） - 计数器（`INCR article:readcount:1001`） - 分布式锁（`SETNX lock:order 1 EX 30`） ### 2. Hash（哈希表） - **底层结构**：ziplist（元素少时）/ hashtable - **使用示例**： ```bash HSET user:1001 name "张三" age 28 HGETALL user:1001 

3. List（列表）

• 实现方式：quicklist（ziplist链表）
• 应用场景：
  • 消息队列（LPUSH+BRPOP）
  • 最新消息排行（LTRIM保持固定长度）

4. Set（集合）

• 特点：无序、元素唯一
• 实际应用：
  • 共同好友（SINTER user:1001:friends user:1002:friends）
  • 抽奖活动（SRANDMEMBER lottery:users 3）

5. Sorted Set（有序集合）

• 底层结构：ziplist + skiplist
• 经典案例：
  • 排行榜（ZADD leaderboard 95 "player1"）
  • 延迟队列（score设为执行时间戳）

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三、持久化机制

1. RDB（快照）

• 触发方式：
  • 手动执行SAVE/BGSAVE
  • 配置自动保存（save 900 1）
• 优缺点：
  • ✅ 恢复速度快
  • ❌ 可能丢失最后一次快照后的数据

2. AOF（追加日志）

• 写回策略：
  • appendfsync always（每次写操作）
  • appendfsync everysec（默认，每秒）
  • appendfsync no（由系统决定）
• 重写机制：
  • BGREWRITEAOF压缩日志文件

3. 混合持久化（Redis 4.0+）

• 结合RDB和AOF优势：
  • 定期全量备份（RDB）
  • 增量写入AOF日志

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四、高可用架构

1. 主从复制

• 复制流程：
  1. 从节点执行SLAVEOF 127.0.0.1 6379
  2. 主节点生成RDB文件发送给从节点
  3. 后续通过传播写命令保持同步

2. Sentinel（哨兵）

• 核心功能：
  • 监控节点状态
  • 自动故障转移（选举新主节点）
  • 配置中心（通知客户端新主节点地址）
• 部署建议：至少3个Sentinel实例

3. Redis Cluster

• 数据分片：
  • 16384个哈希槽（0-16383）
  • CLUSTER ADDSLOTS分配槽位
• 节点通信：
  • Gossip协议交换信息
  • 每秒1次PING/PONG

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五、性能优化

1. 内存管理

• 内存淘汰策略：
  • volatile-lru：从已设置过期时间的键中淘汰最近最少使用的
  • allkeys-lru：从所有键中淘汰LRU
• 优化建议：
  • 使用SCAN替代KEYS
  • 控制Hash/List的元素数量

2. 管道（Pipeline）

# Python示例 pipe = r.pipeline() for i in range(1000): pipe.set(f"key:{i}", i) pipe.execute() 

3. 慢查询分析

• 配置阈值（毫秒）：

   slowlog-log-slower-than 10 slowlog-max-len 128 

• 查看慢日志：

   SLOWLOG GET 5 

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六、事务与Lua脚本

1. 事务特性

• ACID表现：
  • 原子性：单条命令原子执行，事务整体不保证
  • 隔离性：串行执行
• 命令序列：

   MULTI SET book:1 "Redis实战" INCR sales:count EXEC 

2. Lua脚本

• 优势：
  • 减少网络开销（多个操作合并）
  • 原子性执行
• 示例：

   -- 限流脚本 local key = KEYS[1] local limit = tonumber(ARGV[1]) local current = tonumber(redis.call('GET', key) or 0 if current + 1 > limit then return 0 else redis.call('INCR', key) return 1 end 

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七、缓存问题解决方案

1. 缓存穿透

• 现象：大量查询不存在的数据
• 解决方案：
  • 布隆过滤器（BF.ADD）
  • 缓存空值（SET null 60）

2. 缓存雪崩

• 预防措施：
  • 随机过期时间（EXPIRE key 3600 + rand(600)）
  • 多级缓存（本地缓存+Redis）

3. 缓存击穿

• 热点Key处理：
  • 互斥锁（SETNX lock:key 1）
  • 永不过期策略（逻辑过期时间）

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八、生产环境实践

1. 监控指标

• 关键指标：
  • 内存使用率（used_memory）
  • 命中率（keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)）
  • 连接数（connected_clients）

2. 安全配置

• 必要措施：
  • 启用密码（requirepass）
  • 禁用危险命令：

  rename-command FLUSHALL "" rename-command CONFIG "" 

3. 版本选择

• 建议：
  • 生产环境使用稳定版（偶数版本如7.2.x）
  • 新特性关注：
    • Redis 6.0：多线程IO
    • Redis 7.0：Function API

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九、高频面试题示例

1. Redis为什么快？

   • 内存操作
   • IO多路复用
   • 单线程避免锁竞争

2. 如何实现分布式锁？

   • SETNX + EXPIRE（Redlock算法）
   • 对比Zookeeper/Etcd方案

3. BigKey如何处理？

   • 拆分（HSCAN分批删除）
   • 使用Lazy Free（UNLINK）

4. 集群数据如何迁移？

   • MIGRATE命令
   • 第三方工具（redis-shake）

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掌握以上知识点后，建议通过以下方式深化理解： 1. 动手搭建Redis集群环境 2. 使用redis-benchmark进行压测 3. 阅读Redis核心源码（如dict.c/ae.c） “`