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Redis面试总结

时间:2019-11-27 20:39

前言

1 什么是redis?

 

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充,有理解错误或不足欢迎指正)

 

经过长达一周的奔波和面试,电话面试,回首今天终于成功的入职了,总共面试了大概10家公司,包括阿里,京东,IBM等等,京东技术过了,学历因为非统招就被pass了,阿里面了2次电话面试就没下文了,估计是我当时最后提问题的时候减分了吧,其他的也有一些offer,不是不想去,就是了无音讯了,眼看年关将近,也由不得我挑挑拣拣了,就直接进了我现在这家公司,主要是感觉公司人不错,薪水这方面也就没有计较太多。好了,书归正文,今天小编就大家送上我精心准备的关于Redis方面的面试题,希望可以帮到还在求职路上的你们。

2 Reids的特点

 

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。

图片 1

1.什么是redis?

3 Redis支持的数据类型

 

Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set 
hashes

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。

4 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。

 

2.Reids的特点  

5 Redis是单进程单线程的

redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

 

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

6 虚拟内存

 

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

 

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大,可以考虑分布式或者其他数据库

 

能最快的Key-Value DB。

7 分布式

 

redis支持主从的模式。原则:Master会将数据同步到slave,而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。

 

这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据,slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量

 

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

8 读写分离模型

 

通过增加Slave DB的数量,读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障,集群一般都会采用两台Master DB做双机热备,所以整个集群的读和写的可用性都非常高。

读写分离架构的缺陷在于,不管是Master还是Slave,每个节点都必须保存完整的数据,如果在数据量很大的情况下,集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力,而且对于Write-intensive类型的应用,读写分离架构并不适合。

                                        

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。

9 数据分片模型

 

为了解决读写分离模型的缺陷,可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master,然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型,可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

 

10 Redis的回收策略

 

volatile-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

 

11. 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

 

12. 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

 

13. 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。

 

14. 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

 

15. 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

 

16. 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

图片 2

17, 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:

  • 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。

  • Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

  • 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)

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!(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。

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。

3.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

4.使用redis有什么缺点

分析:大家用redis这么久,这个问题是必须要了解的,基本上使用redis都会碰到一些问题,常见的也就几个。

回答:主要是四个问题

(一)缓存和数据库双写一致性问题

(二)缓存雪崩问题

(三)缓存击穿问题

(四)缓存的并发竞争问题

这四个问题,我个人是觉得在项目中,比较常遇见的。

5.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

6.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。

7.redis常见性能问题和解决方案:   

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

8. 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(回收策略)。redis 提供 6种数据淘汰策略:

  • volatile-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

9.请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码,限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可,不用详细写出。

用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下:

#!/usr/bin/env python3
import redis 
import sys 
import time 

r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1′, port=6379, db=0) 
try: 
 id = sys.argv[1]
except: 
 print(‘input argument error') 
 sys.exit(0) 
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600: 
 print(“you are forbidden logining”)
else: 
 print(‘you are allowed to login') 
 r.lpush(id, time.time()) 
 # login_func()

10.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。

11.Redis是单进程单线程的

redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

12.redis的并发竞争问题如何解决?

Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念,Redis对于多个客户端连接并不存在竞争,但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题,这些问题均是

由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法:

1.客户端角度,为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信,对连接进行池化,同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。

2.服务器角度,利用setnx实现锁。

注:对于第一种,需要应用程序自己处理资源的同步,可以使用的方法比较通俗,可以使用synchronized也可以使用lock;第二种需要用到Redis的setnx命令,但是需要注意一些问题。

13.redis事物的了解CAS(check-and-set 操作实现乐观锁 )?

和众多其它数据库一样,Redis作为NoSQL数据库也同样提供了事务机制。在Redis中,MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH这四个命令是我们实现事务的基石。相信对有关系型数据库开发经验的开发者而言这一概念并不陌生,即便如此,我们还是会简要的列出Redis中事务的实现特征:

     1). 在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行,事务执行期间,Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务,从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。

     2). 和关系型数据库中的事务相比,在Redis事务中如果有某一条命令执行失败,其后的命令仍然会被继续执行。

     3). 我们可以通过MULTI命令开启一个事务,有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为"BEGIN TRANSACTION"语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作,最后我们可以通过执行EXEC/DISCARD命令来提交/回滚该事务内的所有操作。这两个Redis命令可被视为等同于关系型数据库中的COMMIT/ROLLBACK语句。

     4). 在事务开启之前,如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开,其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后,那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。

     5). 当使用Append-Only模式时,Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。然而如果在写入的过程中出现系统崩溃,如电源故障导致的宕机,那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘,而另外一部分数据却已经丢失。

Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测,一旦发现类似问题,就会立即退出并给出相应的错误提示。此时,我们就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具,该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误,并将已经写入的部分数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了。

14.WATCH命令和基于CAS的乐观锁: 

在Redis的事务中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys,倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化,EXEC命令执行的事务都将被放弃,同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务执行失败。例如,我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增,如果要实现该功能,我们只能自行编写相应的代码。其伪码如下:

  val = GET mykey
  val = val + 1
  SET mykey $val

以上代码只有在单连接的情况下才可以保证执行结果是正确的,因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码,那么就会出现多线程程序中经常出现的一种错误场景--竞态争用(race condition)。比如,客户端A和B都在同一时刻读取了mykey的原有值,假设该值为10,此后两个客户端又均将该值加一后set回Redis服务器,这样就会导致mykey的结果为11,而不是我们认为的12。为了解决类似的问题,我们需要借助WATCH命令的帮助,见如下代码:

  WATCH mykey
  val = GET mykey
  val = val + 1
  MULTI
  SET mykey $val
  EXEC

和此前代码不同的是,新代码在获取mykey的值之前先通过WATCH命令监控了该键,此后又将set命令包围在事务中,这样就可以有效的保证每个连接在执行EXEC之前,如果当前连接获取的mykey的值被其它连接的客户端修改,那么当前连接的EXEC命令将执行失败。这样调用者在判断返回值后就可以获悉val是否被重新设置成功。

15.redis持久化的几种方式

1、快照(snapshots)

缺省情况情况下,Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中,文件名为dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略,例如数据集中每N秒钟有超过M次更新,就将数据写入磁盘;或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。