【Redis面试】基础题总结（上）

1.Redis是单线程还是多线程？

答：redis6.0版本之前的单线程指的是其网络i/o和键值对读写是由一个线程完成的 redis6.0引入的多线程是指网络请求过程采用了多线程，而键值对的读写仍然是单线程，所以redis依然是并发安全的 也即是说只有网络请求模块和数据操作模块是单线程的，而它的持久化，集群数据同步等，其实是额外的线程执行的。

2.redis单线程为什么还能这么快？

1.命令执行是基于内存的，一条命令在内存里才操作的时间是几十纳秒 2.命令执行是单线程的，没有线程切换的开销 3.基于多路复用机制提升redis的i/o利用率 4.高效的数据存储结构：全局hash表以及多种高级数据结构。比如：跳表，压缩列表，链表等等。

4.redis底层是如何用调表来存储的？

答：调表：将有序链表改造为近似折半查找算法，可以快速进行插入，删除，查找操作。

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5.redis设置的key过期了为什么没有释放内存？

答：1.在设置key的时候，设置了过期时间，在key还没有过期的这段时间内，重新设置了这个key的值，没有设置过期时间，那么这个key就永久存在了。 2.redis对于过期的key的处理一般有惰性删除和定时删除两种策略 惰性删除：当读写一个已过期的key时，会触发惰性策略，判断key是否过期，如果过期了直接删掉。 定时删除：由于惰性删除无法保证冷数据及时的被删除掉，所以redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典中，并对该字典每秒进行10次 的扫描，扫描不会全部扫描， 这里采用的时一种简单的贪心策略。逻辑如下： a.从过期字典中随机选择20个key b.删除20个中已过期的lkey c.如果已过期key的比例超过25%，则重复步骤a。

6.redis中key没设置过期时间，为啥被redis主动删除了？

答：当redis已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略 主动清理策略在redis4.0之前，有6中，4.0之后又加了两种共8种。 针对设置了过期时间的key的处理策略： 1.volatile-ttl：在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后顺序进行删除。 2.volatile-random：在设置了过期时间的key中进行随机删除 3.volatile-lru：会使用LRU算法筛选设置了过期时间的键值对进行删除 4.volatile-lfu：会使用lfu算法 针对所有key进行处理 5.allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据 6.allkeys-lru：使用LRU算法在所有数据中删除 7.allkeys-lfu：使用lfu算法 8.noeviction：不会剔除任何数据，拒绝所有的写入操作，并返回客户端信息错误“OOM command not allowed when used memory”，此时redis只响应读操作。 LRU（Least Recently Used）是按照最近最少使用原则来筛选数据，即最不常用的数据会被筛选出来！

7.redis淘汰key的算法LRU与LFU

LRU算法：（Least Recently Used 最近最少使用），淘汰很久没被访问的数据，以最近一次访问时间作为参考） LFU算法：（Least Frequently Used 最不经常使用），淘汰最近一段时间访问次数最少的数据，以次数作为参考。 绝大多数采用LRU策略，当存在大量热点缓存数据时，LUF可能更好 标准LRU：把所有的数据组成一个链表，表头和表尾分别表示MRU和LRU端，即最常使用端和最少使用端。刚被访问的数据会被移动到MRU端，而新增的数据也是刚被访问的数据，也会被移动到MRU端。当链表的空间被占满时，它会删除LRU端的数据。

近似LRU：Redis会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（LRU）。Redis执行写入操作时，若发现内存超出maxmemory，就会执行一次近似LRU淘汰算法。近似LRU会随机采样N个key，然后淘汰掉最旧的key，若淘汰后内存依然超出限制，则继续采样淘汰。可以通过maxmemory_samples配置项，设置近似LRU每次采样的数据个数，该配置项的默认值为5。

LRU算法的不足之处在于，若一个key很少被访问，只是刚刚偶尔被访问了一次，则它就被认为是热点数据，短时间内不会被淘汰。

LFU算法正式用于解决上述问题，LFU（Least Frequently Used）是Redis4新增的淘汰策略，它根据key的最近访问频率进行淘汰。LFU在LRU的基础上，为每个数据增加了一个计数器，来统计这个数据的访问次数。当使用LFU策略淘汰数据时，首先会根据数据的访问次数进行筛选，把访问次数最低的数据淘汰出内存。如果两个数据的访问次数相同，LFU再比较这两个数据的访问时间，把访问时间更早的数据淘汰出内存。

8.redis的主从同步是如何实现的？

从版本2.8开始。redis使用psync命令来完成主从数据同步，同步过程分为全量复制和部分复制，全量复制一般用于初次复制的场景，部分复制用于处理网络中断等原因造成的数据丢失的场景，psync命令需要以下参数的支持： 1.复制偏移量：主节点处理写命令后，会把命令长度做累加记录，从节点在接收到写命令后，也会做累加，从节点会每秒上报一次自身的复制偏移量给主节点，而主节点会保存从节点的复制偏移量 2.挤压缓冲区：保存在主节点上的一个固定长度队列，默认为1m，当主节点有连接的从节点时被创建，主节点处理写命令时，不但会把命令发送给从节点，还会写如挤压缓冲区，缓存区是先进先出的队列。可以保存最近已复制的数据，用于部分复制和命令丢失时的数据补救。 3.主节点运行id：每个redis节点启动之后都会动态分配一个40位的16进制字符串作为运行id，如果使用ip和端口的方式标识主节点，那么主节点重启后变更了数据集（RDB/AOF），从节点再基于复制偏移量复制数据是不安全的，因此当主节点的id变化后，从节点将做全量复制。 psync命令的执行过程及返回结果，如下图： a，若回复+FULLRESYNC,则从节点将触发全量复制； b，若回复+CONHTINUE，则从节点触发部分复制； c，若回复-err，说明主节点版本过低，无法识别psync命令

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9.如何实现redis的高可用？

实现redis的高可用主要有哨兵模式和集群两种方式： 哨兵： redis sentinel 是一个分布式架构，它包含若干个哨兵节点和数据节点。每个哨兵节点会对数据节点和其余哨兵节点进行监控，当发现节点不可达时会对节点做下标识。如果被标识的是主节点，它就会与其他哨兵节点进行协商，当多数哨兵节点认为主节点不可达时，他们会选举一个哨兵节点来完成自动故障转移的工作，同时还会将这个变化实时的通知给应用方，整个过程是自动的，不需要人工介入，有效解决了redis的高可用问题。 哨兵模式的特征： 1.会定期监控数据节点，其他哨兵节点是否可达 2.会将故障转移的结果通知给应运方 3.可以将从节点晋升为主节点，并维护后续的主从关系 4.哨兵模式下，客户端连接的是哨兵节点集合，从中获取主节点的信息 5.节点的故障判断是由多个哨兵共同完成的，可以防止误判 6.哨兵节点集合是由多个哨兵节点组成的，即使个别节点不可以，整个集合依然是健壮的 7.哨兵节点也是独立的redis节点，他们不存储数据，只支持部分命令 集群： redis集群采用虚拟槽区分来实现数据分片，它把所有的键根据哈希函数映射到0-16383整数槽内，计算公式为slot=CRC165（key）&16383，每一个节点负责维护一部分槽及槽所映射的键值数据， 虚拟槽区分具有的特点： 1.解耦数据和节点之间的关系，简化了节点扩容和收缩的难度 2.节点自身维护槽的映射关系，不需要客户端或代理服务维护槽分区元数据 3.支持节点，槽，键之间的映射查询，用于数据路由，在线伸缩等场景。

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10.缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩有什么区别，该如何解决？

缓存穿透： 问题描述：客户端查询根本不存在的数据，使得请求直达存储层，导致其负载过大，甚至宕机。出现这种状况的原因，可能是业务层将缓存和库中的数据删除了，也可能是人为恶意攻击，专门访问不存在的数据。 解决方案：1.缓存空对象，存储层未命中后，仍将空值存入缓冲层，客户端再次访问数据时，缓冲层会直接返回空值。 2.布隆过滤器：将数据存入布隆过滤器，访问缓存之前以过滤器拦截，若请求的数据不存在直接返回空值。 缓存击穿： 问题描述：一份热点数据，它 的访问量非常大，在其缓存失效的瞬间，大量请求直达存储层，导致服务崩溃。 解决方案：1.永不过期：热点数据不设置过期时间，这是物理层上的永不过期。或者为每个数据设置逻辑过期时间，当发现数据逻辑过期时，使用单独的线程重新缓存。 2.加互斥锁：对数据的访问加互斥锁，当一个线程访问数据时，其他线程只能等待，这个线程访问过后，缓存中的数据将被重建，届时其他线程就可以直接从缓存中获取 缓存雪崩： 问题描述：在某一时刻缓存层无法继续提供服务，导致所有的请求直达存储层，导致数据库宕机。可能时缓存中大量数据同时过期，也可能是redis节点发生故障，导致大量请求无法的到处理。 解决方案：1.避免数据同时过期：设置过期时间时，附加一个随机数，避免大量key同时过期。 2.启用降级和熔断措施：在发生雪崩时，若访问的数据不是核心数据，则直接返回预定义信息/空值/错误信息。或者在发生雪崩时，对于访问缓存接口的请求，客户端并不会把请求发给redis，而是直接返回。 3.构建高可用的redis服务：采用哨兵或集群模式，部署多个redis实例，个别节点宕机，依然可以保持服务的整体可用。

11.redis的持久化策略

redis支持rdb持久化，aof持久化，rdb-aof混合持久化三种

RDB： redis DataBase，是redis默认采用的持久化方式，它以快照的方式将数据持久化到硬盘中，rdb会创建一个经过压缩的二进制文件，以.rdb结尾，内部存储了各个数据库的键值对数据等信息，rdb持久化的触发方式有两种： 1.手动触发;通过SAVE和BGSAVE命令触发rdb持久化操作，创建.rdb文件； 2.自动触发：通过配置选项。让服务器在满足指定条件时自动执行BGSAVE命令。 其中SAVE命令执行期间，redis服务器将阻塞，知道.rdb文件创建完毕为止，而BGSAVE命令是异步版本的SAVE命令，它会使用redis服务器进程的子进程，创建.rdb文件。BGSAVE命令在创建子进程时会存在短暂的阻塞，之后服务器便可以继续处理其他客户端的请求。总之，BGSAVE命令是针对SAVE阻塞问题做的优化。redis内部所有涉及RDB的操作都采用BGSAVE的方式，而save命令已废弃 RDB持久化的优缺点如下： 优：RDB生成紧凑的压缩的二进制文件，体积小，使用该文件恢复数据的速度非常快 缺：BGSAVE每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，不宜频繁执行 所以RDB持久化没办法做到实时的持久化

AOF： Append Only File，解决了数据持久化的实时性，是目前redis持久化的主流方式，aof以独立日志的方式，记录了每次写入命令，重启时重新执行aof文件中的命令来恢复数据。工作流程为： 命令写入（append），文件同步（sync），文件重写（rewrite），重写加载（load）

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aof以文本协议格式写入命令，eg：

*3\r\n$3\r\nset\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n

文本协议的优点： 1.具有很好的兼容性 2.直接采用文本协议格式，可以避免二次处理的开销 3.文本协议具有可读性，方便直接处理和修改 AOF持久化的同步机制： 为了提高程序的写入性能，现代操作系统会把针对磁盘的多次操作优化为一次操作 1.当程序调用write对文件写入时，系统不会直接写入硬盘，而是写入缓冲区 2.当达到指定时间周期或缓冲区写满时，系统才会执行flush操作，将缓冲区中的数据洗至磁盘中 这种优化机制虽然提高了性能，但是给程序的写入带来了不确定性 1.对于aof这样的持久化功能来说，冲洗机制将直接影响aof持久化的安全性 2.为了消除不确定性，redis向用户提供了appendfsync选项，来控制系统冲洗aof的频率； 3.linux的glibc提供了fsync函数，可以将指定文件强制从缓冲区刷到硬盘，上诉选项正是基于此函数

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AOF的优缺点： 优：与RDB持久化可能丢失大量数据相比，aof持久化安全性更高，通过everysec选项，用户可以将数据丢失的时间窗口限制在1秒以内 缺：文本协议比二进制大得多，aof需要通过执行aof文件中的命令来恢复数据库，其恢复速度比rdb慢，aof在进行重写时也需要创建子进程，在数据库体积较大时将占用大量资源，会导致服务器短暂阻塞。

RDB-AOF混合持久化： 从4.0开始引入，这种模式是基于aof持久化构建而来的，用户可以通过配置文件的aof-user-preamble yes配置项开启aof混合持久化，redis服务器在执行aof重写操作时，会按如下原则处理数据： 1.像执行BGSAVE一样，根据数据库当前状态生成对应的rdb数据，并写入aof中 2.对于重新之后执行的redis命令，则以协议文本的方式追加到aof文件的末尾，即rdb数据之后 通过使用混合持久化，用户可以同时获得rdb持久化和aof的优点，服务器可以通过aof文件包含rdb数据来实现快速的数据恢复操作，又可以通过aof文件包含的aof数据来将丢失数据的时间窗口设置在1s内。

12.redis线上数据如何备份？

1.写crontab定时调度脚本，每小时都copy一份rdb或aof到另外一台机器中去，保持最近48小时的备份 2.每天都保留一份当日的数据备份到一个目录中去，可以保留最近一个月的 3.每次copy的时候，都把太旧的备份给删了

13.如何保证缓存与数据库的双写一致性？

四种同步策略： 要想保证缓存与数据库的双写一致，有四种： 1.先更新缓存，在更新数据库 2.先更新数据库，再更新缓存 3.先删除缓存，再更新数据库 4.先更新数据库，再删除缓存 问题1：更新与删除缓存哪种方式更合适？ 更新： 优：每次数据变化都及时更新，所以查询时不容易出现未命中的情况 缺：更新缓存消耗大，数据需要经过复杂的计算再写入缓存，频繁的更新操作就会影响服务器的性能，如果是写入数据频繁的业务场景，那么可能频繁的更新缓存时，却没有业务读取该数据 删除： 优：操作简单，无论更新是否复杂，都将缓存中数据删除 缺：删除缓存后，下一次查询缓存会出现未命中，这时需要重新读取一次数据库 从上面的比较来看，一般情况下，删除缓存是更优的方案。 问题2：先操作数据库还是先操作缓存？ 在两步操作都正常的情况下： a：删除缓存，再更新数据库 1.进程A删除缓存 2.进程B读取缓存失败 3.进程B读取数据库成功，得到旧的数据库 4.进程B将旧的数据更新到缓存 5.进程A将新的数据更新到数据库 最终：数据库和缓存二者数据不一致 b：更新数据库，再删除缓存： 1.进程A更新数据库 2.进程B查询缓存成功 3.进程A删除缓存 可见最终缓存和数据库的内容时是一致的虽然B读到了旧的数据，但是这两步的执行速度快影响不大 最终结论：先更新，再删除缓存是影响更小的方案。 当然如果根据实际情况不得不使用先删除，再更新，则可以通过延时双删的策略解决，具体如下： 1.删除缓存； 2.更新数据库； 3.sleepN毫秒； 4.再次删除缓存； 阻塞一段时间后，再次删除缓存，就可以把这个过程中缓存的不一致数据删掉。 如果是读写分离的结构：

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进程A先删除缓存，再更新数据库，然后主同步到从，而在同步之前，可能会有进程B访问了缓存，当发现数据不存在时，会从数据库访问，然后同步到缓存，这样也会导致不一样，这个问题解决方案依然时采用双删的策略，但是在评估延长时间的时候，要考虑主从数据库同步的时间。 第二次删除失败了则么办？ 依然增加重试的次数，但次数要有限制，超出限制后要采用报错，记日志，发邮件提醒等措施。

如果两步中出现失败时，无法判断哪个更好。出现失败时采用重试机制解决。

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以先更新，再删除为例： 1.更新数据库成功； 2.删除缓存失败； 3.将此数据加入消息队列； 4.业务代码消费这条数据； 5.业务代码根据这条消息的内容，发起重试机制，即从缓存中删除这条记录。