面试中程序员常见的Redis"刁难"问题,值得一读!
导读
在程序员面试过程中Redis相关的知识是常被问到的话题。作为一名在互联网技术行业打击过成百上千名的资深技术面试官,总结了面试过程中经常问到的问题。十分值得一读。

Redis有哪些数据结构?
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
如果你是Redis中高级用户,还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。
如果你说还玩过Redis Module,像BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面试官得眼睛就开始发亮了。
使用过Redis分布式锁么,它是什么回事?
先拿setnx来争抢锁,抢到之后,再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
这时候对方会告诉你说你回答得不错,然后接着问如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了,那会怎么样?
这时候你要给予惊讶的反馈:唉,是喔,这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋,故作思考片刻,好像接下来的结果是你主动思考出来的,然后回答:我记得set指令有非常复杂的参数,这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的!对方这时会显露笑容,心里开始默念:摁,这小子还不错。
假如Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的,如果将它们全部找出来?
使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?
这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。
使用过Redis做异步队列么,你是怎么用的?
一般使用list结构作为队列,rpush生产消息,lpop消费消息。当lpop没有消息的时候,要适当sleep一会再重试。
- 如果对方追问可不可以不用sleep呢?list还有个指令叫blpop,在没有消息的时候,它会阻塞住直到消息到来。
- 如果对方追问能不能生产一次消费多次呢?使用pub/sub主题订阅者模式,可以实现1:N的消息队列。
- 如果对方追问pub/sub有什么缺点?在消费者下线的情况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如rabbitmq等。
- 如果对方追问redis如何实现延时队列?我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话,怎么问的这么详细。
但是你很克制,然后神态自若的回答道:使用sortedset,拿时间戳作为score,消息内容作为key调用zadd来生产消息,消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。
到这里,面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指,在椅子背后。

如果有大量的key需要设置同一时间过期,一般需要注意什么?
如果大量的key过期时间设置的过于集中,到过期的那个时间点,redis可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值,使得过期时间分散一些。
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Redis如何做持久化的?

bgsave做镜像全量持久化,aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间,不够实时,在停机的时候会导致大量丢失数据,所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时,优先使用aof来恢复内存的状态,如果没有aof日志,就会使用rdb文件来恢复。
如果再问aof文件过大恢复时间过长怎么办?
你告诉面试官,Redis会定期做aof重写,压缩aof文件日志大小。如果面试官不够满意,再拿出杀手锏答案,Redis4.0之后有了混合持久化的功能,将bgsave的全量和aof的增量做了融合处理,这样既保证了恢复的效率又兼顾了数据的安全性。这个功能甚至很多面试官都不知道,他们肯定会对你刮目相看。
如果对方追问那如果突然机器掉电会怎样?取决于aof日志sync属性的配置,如果不要求性能,在每条写指令时都sync一下磁盘,就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的,一般都使用定时sync,比如1s1次,这个时候最多就会丢失1s的数据。
Pipeline有什么好处,为什么要用pipeline?
可以将多次IO往返的时间缩减为一次,前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。
是否使用过Redis集群,集群的原理是什么?
Redis Sentinal着眼于高可用,在master宕机时会自动将slave提升为master,继续提供服务。
Redis Cluster着眼于扩展性,在单个redis内存不足时,使用Cluster进行分片存储。
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