redis面试cheatsheet

本文总结一下redis面试中常见考点，如果细节不懂可以自行搜索相关文章进行详细了解。

后续如果还有其他常见题还会进行补充，欢迎大家持续关注。

redis的几种数据结构？

string、list、hash、set、sorted set

string是二进制安全的，底层用的是sds(简单动态字符串，自己实现的数据结构)

list可以支持左右插入和删除，底层是双向链表

hash、set底层是hashtable，通过挂链表解决冲突问题

sorted set有一个score来进行排序，底层是跳表

ziplist对数据做了一些编码，提高内存使用率，在list，hash，sorted set初始时都是ziplist存储，达到某些条件才转换成正常数据结构。

redis脚本如何使用？

使用lua解释器来执行脚本，使用eval命令

脚本可以方便地实现很多功能，比如唯一队列

lua可以保证命令的原子性

redis实现分布式锁？

加锁：setnx，注意要有过期时间，防止一直死锁

过期时间可以随机，防止雪崩

set key value ex nx

释放锁：get & del，为了保证原子性，放在lua里执行

java常用的redis客户端？

jedis：阻塞IO，同步，线程不安全，需要连接池，仅支持基本数据类型

lettuce：异步，线程安全，基于netty框架的事件驱动，可以用单个lettuce连接来完成各种操作。

redission：和lettuce类似，还提供了很多分布式服务。

springboot中用rest template，底层默认是lettuce。

redis单线程？

redis在进行数据操作的时候是单线程，用队列将并行变成串行，因为数据都在内存中，单线程操作不需要切换上下文，不需要加锁，效率最高。

对于数据在磁盘或者网络这种IO比较慢的可以考虑多线程。

redis过期策略？

惰性删除，过期了不删，get的时候删除。缺点是如果不get就会一直留在内存中。

定期删除，可以在redis.conf里面配置频率或者内存最大值。

redis采用惰性删除+定期删除

redis持久化方案？

首先，redis的优势不在持久化，而在缓存功能，强依赖持久化可以用数据库，放在redis的数据必须考虑它可能会丢失。

RDB：定期存储，保存数据本身

AOF：保存写操作日志

AOF一般大于RDB，性能更低。

redis雪崩，击穿？

击穿：key过期，key被淘汰。从数据库重新load值。

雪崩：大量key在同一时间过期。

如果key过期与时间无关，可以用随机过期时间

如果不行，根据业务，第一个线程更新所有key

redis发布订阅底层如何实现的？

subcribe channel

publish channel message

服务端进程中有一个字典，保存了每个channel订阅的client list，publish channel message的时候，服务端会找到所有订阅channel的client，进行消息发送。

redis运维常用方法

连接可以用cli，没装cli也可以用telnet连接

info memory查看内存

线上keys *等命令非常危险，数据量大的时候容易阻塞，可以通过重命名或者禁用危险命令。

redis做了哪些提升性能的事情？

redis单线程模型

redis管道，多条命令打包一次性发送给服务端

ziplist提高存储效率

redis集群模式

主从模式：master读写，slave只读，master同步数据到slave，master挂了不会再提供写服务，也不会重新选举master，只能等master恢复

哨兵模式：基于主从模式之上，加入哨兵，哨兵会重新选举master。哨兵也可以是集群，哨兵每秒发送PING命令给master，slave和哨兵。哨兵发现PING命令没有返回会认为主观下线，向其他哨兵确认，超过一定数量主观下线后会认为客观下线。在这种模式下，客户端连接哨兵。

集群模式：如果数据量过大，单机放不下，就需要集群模式，该模式会将数据分片。

现在大家一般用云上redis，很少自己搭建集群了。

考点：一致性Hash，问集群模式的时候可能会问到一致性Hash。

数据Hash对2^32取模，节点Hash对2^32取模，映射到Hash环上，数据顺时针找到最近节点进行存储。主要解决节点增加或者减少，不会导致大量数据缓存失效，造成雪崩。数据倾斜问题可以用虚拟节点解决。

redis适用场景？

分布式锁

session共享，如单点登录

分布式业务缓存

排行榜sorted set

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