Redis的面試問題總結，來學習下吧

又到了春招跳槽高峰期，各位程式設計師是不是都耐不住心思敲程式碼，開始要朝著漲薪的方向出發了！今天就來跟大家總結下redis的面試問題吧！

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##1.什麼是redis?

Redis影片教學）（建議2：mysql教學）

2.Reids的特色　　

# Redis本質上是一個Key-Value類型的記憶體資料庫，很像memcached，整個資料庫統統載入在記憶體當中進行操作，定期透過非同步操作把資料庫資料flush到硬碟上進行保存。因為是純記憶體操作，Redis的效能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知效能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之處不僅僅是效能，Redis最大的魅力是支援保存多種資料結構，此外單一value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的數據，因此Redis可以用來實現很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鍊錶，實作一個輕量級的高效能訊息佇列服務，用他的Set可以做高效能的tag系統等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設定expire時間，因此也可以當作一 個功能加強版的memcached來用。

Redis的主要缺點是資料庫容量受到實體記憶體的限制，不能用作海量資料的高效能讀寫，因此Redis適合的場景主要限制在較小資料量的高效能操作和運算上。

　　 (1) 速度快，因為資料存在記憶體中，類似HashMap，HashMap的優點就是尋找操作的時間複雜度都是O(1) 

# (2 ) 支援豐富資料型，支援string，list，set，sorted set，hash 

 (3) 支援事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是資料的變更要麼全部執行，要麼全部不執行 

 (4) 豐富的功能：可用於緩存，訊息，按key設定過期時間，過期後將會自動刪除

(1) memcached所有的值都是簡單的字串，redis作為其替代者，支援更為豐富的資料型別 

(2) redis的速度比memcached快很多(3) redis可以持久化其資料

5.Memcache與Redis的差異都有哪些？     

1)、儲存方式 Memecache把資料全部存在記憶體之中，斷電後會掛掉，資料不能超過記憶體大小。 Redis有部份存在硬碟上，這樣能確保資料的持久性。 

2)、資料支援類型 Memcache對資料型別支援相對簡單。 Redis有複雜的資料類型。 

3)、使用底層模型不同 它們之間底層實作方式 以及與客戶端之間通訊的應用協定不一樣。 Redis直接自己建構了VM 機制 ，因為一般的系統呼叫系統函數的話，會浪費一定的時間去移動和請求。

　　1).Master寫記憶體快照，save指令調度rdbSave函數，會阻塞主執行緒的工作，當快照比較大時對效能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫記憶體快照。

2).Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。 Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日誌文件，特別是不要啟用內存快照做持久化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。

3).Master呼叫BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和記憶體資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。

4). Redis主從複製的效能問題，為了主從複製的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個區域網路內

volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰

allkeys-lru：從資料集（server.db[i] .dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰

allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料

8.請用Redis和任何語言實作一段惡意登入保護的程式碼，限制1小時內每用戶Id最多只能登入5次。具體登入函數或功能用空函數即可，不用詳細寫出。

9.為什麼redis需要把所有資料放到記憶體中?　

Redis為了達到最快的讀寫速度將資料都讀到記憶體中，並透過非同步的方式將資料寫入磁碟。所以redis具有快速和資料持久化的特徵。如果不將資料放在記憶體中，磁碟I/O速度為嚴重影響redis的效能。在記憶體越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。

如果設定了最大使用的內存，則資料已有記錄數達到內存限值後不能繼續插入新值。

10.Redis是單進程單線程的

redis利用隊列技術將並發訪問變為串行訪問，消除了傳統資料庫串行控制的開銷

11.redis的並發競爭問題如何解決?

Redis為單一進程單執行緒模式，採用佇列模式將並發存取變成串列存取。 Redis本身沒有鎖定的概念，Redis對於多個客戶端連線並不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行並發存取時會發生連線逾時、資料轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連線等問題，這些問題均是

由於客戶端連線混亂造成。對此有2種解決方法：

1.客戶端角度，為確保每個客戶端間正常有序與Redis進行通信，對連接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作採用內部鎖synchronized。

2.伺服器角度，利用setnx實作鎖定。

註：對於第一種，需要應用程式自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx指令，但是需要注意一些問題。

12.redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實現樂觀鎖)?

和眾多其它資料庫一樣，Redis作為NoSQL資料庫也同樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現交易的基石。相信對有關係型資料庫開發經驗的開發者而言這一概念並不陌生，即便如此，我們還是會簡要的列出Redis中事務的實現特徵：

#1). 在事務中的所有命令都會被串行化的順序執行，在事務執行期間，Redis不會再為其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的所有命令被原子的執行。

2). 和關係型資料庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執行失敗，其後的命令仍然會被繼續執行。

3). 我們可以透過MULTI指令開啟一個事務，有關係型資料庫開發經驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之後執行的命令都會被視為事務之內的操作，最後我們可以透過執行EXEC/DISCARD指令來提交/回滾該交易內的所有操作。這兩個Redis指令可被視為等同於關係型資料庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。

4). 在交易開啟之前，如果客戶端與伺服器之間出現通訊故障並導致網路斷開，其後所有待執行的語句都將不會被伺服器執行。然而如果網路中斷事件是發生在客戶端執行EXEC命令之後，那麼該事務中的所有命令都會被伺服器執行。

5). 當使用Append-Only模式時，Redis會透過呼叫系統函數write將該交易內的所有寫入操作在本次呼叫中全部寫入磁碟。然而如果在寫入的過程中出現系統崩潰，如電源故障導致的宕機，那麼此時也許只有部分資料被寫入到磁碟，而另外一部分資料卻已經遺失。

Redis伺服器會在重新啟動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現類似問題，就會立即退出並給出相應的錯誤提示。此時，我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具可以幫助我們定位到資料不一致的錯誤，並將已經寫入的部分資料回滾。修復之後我們就可以再次重新啟動Redis伺服器了。

13.WATCH指令與基於CAS的樂觀鎖定：　

在Redis的交易中，WATCH指令可用於提供CAS(check-and-set)功能。假設我們透過WATCH指令在事務執行之前監控了多個Keys，倘若在WATCH之後有任何Key的值發生了變化，EXEC命令執行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知呼叫者事務

執行失敗。例如，我們再次假設Redis中並未提供incr指令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實作該功能，我們只能自行編寫對應的程式碼。其偽碼如下：

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

以上程式碼只有在單一連線的情況下才可以保證執行結果是正確的，因為如果在同一時刻有多個客戶端同時執行該段程式碼，那麼就會出現多執行緒程式中常出現的一種錯誤場景--競態爭用(race condition)。例如，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值為10，此後兩個客戶端又均將該值加一後set回Redis伺服器，這樣就會導致mykey的結果為11，而不是我們認為的12。為了解決類似的問題，我們需要藉助WATCH指令的協助，請看以下程式碼：

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

和先前程式碼不同的是，新程式碼在取得mykey的值之前先透過WATCH指令監控了該鍵，此後又將set指令包圍在交易中，這樣就可以有效的保證每個連線在執行EXEC之前，如果目前連線取得的mykey的值被其它連線的客戶端修改，那麼目前連線的EXEC指令將執行失敗。這樣呼叫者在判斷回傳值後就可以獲悉val是否重新設定成功。

14.redis持久化的幾種方式

1、快照（snapshots）

預設情況下，Redis把資料快照存放在磁碟上的二進位檔案中，檔案名為dump.rdb。你可以設定Redis的持久化策略，例如資料集中每N秒鐘有超過M次更新，就將資料寫入磁碟；或者你可以手動呼叫指令SAVE或BGSAVE。

工作原理

． Redis forks.

．子進程開始將資料寫到臨時RDB檔案中。

．當子進程完成寫RDB文件，用新文件取代老文件。

．這種方式可以讓Redis使用copy-on-write技術。

2、AOF

快照模式並不十分健壯，當系統停止，或無意間Redis被kill掉，最後寫入Redis的資料就會遺失。這對某些應用也許不是大問題，但對於要求高可靠性的應用來說，

Redis就不是一個合適的選擇。

Append-only檔案模式是另一個選擇。

你可以在設定檔中開啟AOF模式

3、虛擬記憶體方式

當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因為這樣節約的內存比較大.

當你的key不小時,可以考慮使用一些非常方法將很大的key變成很大的value,比如你可以考慮將key,value組合成一個新的value.

vm-max-threads這個參數,可以設定存取swap檔的執行緒數,設定最好不要超過機器的核數,如果設定為0,那麼所有對swap檔的操作都是串列的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對資料完整性有很好的保證.

自己測試的時候發現用虛擬記憶體效能也不錯。如果資料量很大，可以考慮分散式或其他資料庫

15.redis的快取失效策略和主鍵失效機制

作為快取系統都要定期清理無效數據，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.

在Redis當中，有生存期的key被稱為volatile。在建立快取時，要為給定的key設定生存期，當key過期的時候（生存期為0），它可能會被刪除。

1、影響生存時間的一些操作

生存時間可以透過使用DEL 指令來刪除整個key 來移除，或是被SET 和GETSET 指令覆寫原來的數據，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以後，當前資料的生存時間不同。

比如說，對一個 key 執行INCR指令，對一個清單進行LPUSH指令，或是對一個雜湊表執行HSET指令，這類運算不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那麼改名後的 key的生存時間和改名前一樣。

RENAME指令的另一種可能是，試著將一個帶生存時間的key 改名成另一個帶生存時間的another_key ，這時舊的another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然後舊的key 會改名為another_key ，因此，新的another_key 的生存時間也和原本的key 一樣。使用PERSIST指令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新變成一個persistent key 。

2、如何更新生存時間

可以對一個已經帶有生存時間的 key 執行EXPIRE指令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精確度已經被控制在1ms之內，主鍵失效的時間複雜度是O（1），

EXPIRE和TTL指令搭配使用，TTL可以查看key的目前存活時間。設定成功返回 1；當 key 不存在或無法為 key 設定生存時間時，返回 0 。

最大快取配置

在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小

server.maxmemory

默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一定要设置。redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略。

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

注意这里的6种机制，volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。

使用策略规则：

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random

三种数据淘汰策略：

ttl和random比较容易理解，实现也会比较简单。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，设计上会对key 按失效时间排序，然后取最先失效的key进行淘汰

16.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）

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。

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