redis的一些常见面试题

1 、在项目中缓存是如何使用的？

2、为啥在项目里要用缓存呢？

用缓存，主要用途，高性能和高并发

高性能：

场景举例：假如有这么一个操作，用户发起请求，操作数据库，查出结果，耗时600ms，然后这个结果，在一段时间内都不会改变，或者说改变了也不用立即向用户反馈，那么这个时候就可以用缓存了，把查出来的结果直接放到缓存里，下次再有人来请求，就直接在缓存里通过key value键值对给到用户，性能提高！

简单的说就是，把一个复杂耗时的操作的结果，后面不怎么需要改变的结果，但是有很多的读取操作，就可以使用缓存，后面读取的时候直接从缓存中读就可以了。

高并发：因为数据库不支持高并发，像mysql最高也就支持到2000，然后我们把数据放到缓存中去，轻轻松松的十几万的并发，是mysql的几十倍。

3 、使用缓存有什么缺点？

1）缓存与数据库双写不一致

2）缓存雪崩

3）缓存穿透

4）缓存并发竞争

4、redis和memcached有什么区别？

redis：线程模型是单线程NIO异步的工作模型。

数据结构：redis拥有更多的数据结构和更多的数据结构，很多复杂的操作跟高效

2.集群redis官方就是支持redis cluster集群模式，而menacahe不支持，需要依赖客户端。

5、redis都有哪些数据类型？

String

用来抢购，用来限制库存数量做一个计数器，就可以用string类型

分布式锁

string类型的setnx的作用是“当key不存在时，设值并返回1，当key已经存在时，不设值并返回0”，“判断key是否存在”和“设值”两个操作是原子性地执行的，因此可以用string类型作为分布式锁，返回1表示获得锁，返回0表示没有获得锁。

list

是一个有序列表，

可以用来做简单的点对点消息队列，和可以用来做粉丝列表，评论列表，

还可以通过lrange命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于list实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于redis实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走

set

无序集合，自动去重

可以用于去重，将需要去重的数据放进去。自动去重，

如果需要对一些数据进行进行快速的全局去重，可以使用jvm的hashSet进行去重，但是如果是在多台机器上的话就需要用redis的set进行去重，

也可以基于set对数据进行交集，并集，差集操作。比如，微博里的粉丝可以做一个交集，就可以查看两个人的共同好友

黑名单/白名单

sorted set

可以去重，有序。

可以用来做排行榜，比如商品的销量排行收藏排行等

hash

这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。比如项目中可以哟来做购物车用户id为key 商品id为field，商品数量为value；

结构：

key=150

value={

“id”: 150,

“name”: “zhangsan”,

“age”: 20

}

6、redis的过期策略都有哪些？

设置过期时间定期删除和惰性删除最后走内存淘汰机制

7、内存淘汰机制都有哪些？

1）noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用

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（这个是最常用的）

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，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊

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（这个一般不太合适）

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

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

8、手写一下LRU代码实现？

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    
private final int CACHE_SIZE;

    // 这里就是传递进来最多能缓存多少数据
    public LRUCache(int cacheSize) {
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小，同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据
    }

}

9、如何保证redis的高并发以及高可用？

redis单机的瓶颈能够承受的QPS大概就是在1万到几万

使用redis replication 主从实现读写分离支撑10万+的高并发，将架构做成主从架构，一主多从，主负责写，将数据同步到从节点上，从节点负责读，所有的读取请求都走从节点，这个架构支持水平扩容，只需要再在增加从节点就OK

10、redis replication的核心机制

（1）redis采用异步方式复制数据到slave节点，不过redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量（2）一个master node是可以配置多个slave node的（3）slave node也可以连接其他的slave node （4）slave node做复制的时候，是不会block master node的正常工作的（5）slave node在做复制的时候，也不会block对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了（6）slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量slave，高可用性，有很大的关系

11、master持久化对于主从架构的安全保障的意义

如果采用了主从架构，那么建议必须开启master node的持久化！

不建议用slave node作为master node的数据热备，因为那样的话，如果你关掉master的持久化，可能在master宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制，salve node数据也丢了

master -> RDB和AOF都关闭了 -> 全部在内存中

master宕机，重启，是没有本地数据可以恢复的，然后就会直接认为自己的数据是空的

master就会将空的数据集同步到slave上去，所有slave的数据全部清空

100%的数据丢失

master节点，必须要使用持久化机制

第二个，master的各种备份方案，要不要做，万一说本地的所有文件丢失了; 从备份中挑选一份rdb去恢复master; 这样才能确保master启动的时候，是有数据的

即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node可以自动接管master node，但是也可能sentinal还没有检测到master failure，master node就自动重启了，还是可能导致上面的所有slave node数据清空故障

12、主从架构的核心原理

当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node

如果这时slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据; 否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization

开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。

slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save操作，用一份数据服务所有slave node。

2、主从复制的断点续传

从redis 2.8开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份

master node会在内存中常见一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制

但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization

3、无磁盘化复制

master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了

repl-diskless-sync repl-diskless-sync-delay，等待一定时长再开始复制，因为要等更多slave重新连接过来

4、过期key处理

slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。

13、redis主从架构下如何实现高可用？

主备切换。或者叫故障转移，需要我们在主从架构中加入entinal node（哨兵）负责监控master node 和slave node的进程是否正常工作。一旦检查到master挂掉之后，就会发送消息通知到管理员，同时将其中一个salve升级为master 提供写和同步的功能，因为salve上的数据和master上的数据是一样的。最后通知client客户端新的master地址

哨兵作为维护主从架构的高可用，其自身是一个分布式的，并且至少需要3个哨兵实例来保证自己的健壮性

其次：哨兵+redis主从架构，是不会保证数据不丢失，只能保证redis集群的高可用性。