redis常见面试题

redis是一个高性能的key-value 数据库，它可以用来存储字符串，哈希，列表，集合，有序集合。

1. redis常见数据结构

1 String

String 是redis中最基础的数据结构，主要用在常规计数，如：统计网站访问数据量，当前在线人数等

1.应用场景

1 单值缓存

127.0.0.1:6379> set key1 "zhangsan"

2 计数器

127.0.0.1:6379> set article:readcount:mysql-tutorial 12

3. 分布式系统全局序列号

INCRBY orderId 1000 //redis批量生成序列号提升性能

127.0.0.1:6379> incrby orderId  1000

4. 分布式锁(redisson)

• SETNX product:10001
• 执行业务操作。。。
• DEL product:10001。 //执行完业务释放锁
• SET product:10001 true ex 10 nx //防止程序意外终止导致死

SETNX（ SET if Not eXists ）

• 在指定的 key 不存在时，为 key 设置指定的值，这种情况下等同 SET 命令。当 key存在时，什么也不做。

• 返回值

  • 1 如果key被设置了
  • 0 如果key没有被设置

2. hash

Hash是一个field 和value 的映射表，特别适合存储对象，比如存储用户信息，商品信息等。

1. 优缺点：

• 优点
  • 同类数据归类整合储存，方便数据管理
  • 相比string操作消耗内存与cpu更小
  • 相比string储存更节省空间
• 缺点
  • 过期功能不能使用在field上，只能用在key上

2. 应用场景

1 对象缓存

127.0.0.1:6379> HMSET  user  1:name  zhuge 1:balance  1888

2 电商购物车

• 以用户id为key； 商品id为field； 商品数量为value；
• 购物车操作
  • 添加商品 hset cart:user2 "apple" 1
  • 增加数量 hincrby cart:user2 "apple" 3
  • 商品总数 hlen cart:user2
  • 删除商品 hdel cart:user2 "apple"
  • 获取购物车所有商品 hgetall cart:user2

3. list

list是一个链表结构，主要功能是push和pop（添加和弹出集合元素），获取一个范围的值等。常用于：粉丝列表，最新消息排行。

1. 应用场景

1. 微博消息和微信公号消息

张三关注了2 个订阅号，美食专栏和娱乐周边

• 美食专栏发推送

  lpush msg:zhangSan "apple is yammy!"

• 娱乐周边发推送.

  lpush msg:zhangSan "YangMi is beautiful!"

• 查看张三关注的最新订阅号消息.

  lrange msg:zhangSan 0 5

4 set

Redis 中的set集合是无序且不可重复的，它最大的优势可以进行交集，丙级，差集等，常用来求共同好友等。

1. 应用场景

1 微信抽奖小程序

• 点击参与抽奖加入集合

​ sadd iphone13 zhangsan

• 查看参与抽奖所有用户

​ smembers iphone13

• 抽取count名中奖者

  • 返回集合中2个随机数.

    srandmember iphone13 2

  • 移除并返回集合中的2个随机元素

    spop iphone13 2

2. 微信微博点赞，收藏，标签

• 点赞
  SADD like:{消息ID} {用户ID}
• 取消点赞
  SREM like:{消息ID} {用户ID}
• 检查用户是否点过赞
  SISMEMBER like:{消息ID} {用户ID}
• 获取点赞的用户列表
  SMEMBERS like:{消息ID}
• 获取点赞用户数
  SCARD like:{消息ID}

2.集合操作

• 交集：SINTER set1 set2 set3
• 并集：SUNION set1 set2 set3
• 差集：SDIFF set1 set2 set3

127.0.0.1:6379> sadd set1 1 2 3 4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> sadd set2 1 3 5 6
(integer) 4
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2
1) "1"
2) "3"
127.0.0.1:6379> sunion set1 set2
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
5) "5"
6) "6"
127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2
1) "2"
2) "4"

5 zset

在set的基础上，增加了一个权重系数score，使集合中的元素可以按照score进行有序排列，常用于实现排行榜。

1. 应用场景

1. Zset集合操作实现排行榜

• 点击新闻

  ZINCRBY  hotNews:20190819  1  守护香港

• 展示当日排行前十

  ZREVRANGE  hotNews:20190819  0  10  WITHSCORES 

• 七日搜索榜单计算

  ZUNIONSTORE  hotNews:20190813-20190819  7 
  hotNews:20190813  hotNews:20190814... hotNews:20190819

  [ZUNIONSTORE destination numkeys key key …]
  计算给定的一个或多个有序集的并集，并存储在新的 key 中

• 展示七日排行前十

  ZREVRANGE hotNews:20190813-20190819 0 10 WITHSCORES

  [ ZREVRANGE key start stop WITHSCORES] 返回有序集中指定区间内的成员，通过索引，分数从高到低

2. redis 为什么快

Redis 是一个高性能的键值存储数据库，以其快速的读写速度而著称。其速度主要得益于以下几个关键因素：

1. 内存存储

Redis 将所有数据存储在内存中（RAM），而不是传统数据库那样存储在磁盘上。内存的读写速度远远快于磁盘，因此 Redis 的操作速度非常快。

2. 简单的数据结构

Redis 提供了一些简单且高效的数据结构，例如字符串、哈希、列表、集合、有序集合、位图、HyperLogLog、地理空间索引和流。每种数据结构都经过优化，可以快速地执行常见操作。

3. 单线程架构

Redis 使用单线程模型处理客户端请求。这种设计避免了多线程环境中的上下文切换和竞态条件，从而减少了复杂性和开销。尽管单线程可能看起来是个瓶颈，但由于 Redis 的核心操作非常快且大部分是在内存中完成的，因此单线程模型在大多数情况下性能非常高。

4. 非阻塞 I/O

Redis 使用了基于事件驱动的 I/O 多路复用机制（如 epoll 和 kqueue），使得它能够同时处理大量客户端连接而不会出现阻塞。这种非阻塞 I/O 模型使得 Redis 能够有效地处理并发请求。

5. 紧凑的内存管理

Redis 对内存使用进行了高度优化。例如，它使用了一种高效的内存分配机制来最小化内存碎片，并提供了一些数据压缩选项（如 ziplist 和 quicklist）来节省内存空间。

6. 高效的序列化和反序列化

Redis 的 RDB 和 AOF 两种持久化机制都经过优化，可以快速地将数据从内存保存到磁盘并恢复。这种高效的序列化和反序列化过程减少了持久化操作对性能的影响。

7. 高效的网络协议

Redis 使用了一个简单、高效的二进制协议 RESP（Redis Serialization Protocol），来进行客户端和服务器之间的数据交换。这个协议设计简单，解析速度非常快，进一步提高了 Redis 的性能。

8. 本地化的数据处理

Redis 提供了丰富的原子操作，可以在服务器端完成复杂的数据处理任务，减少了网络往返次数。例如，可以在 Redis 内部执行复杂的集合操作，而不需要将数据传输到客户端进行处理。

9. 数据分片（Sharding）

虽然 Redis 本身是单线程的，但它支持数据分片（sharding），即将数据分布在多个 Redis 实例上。通过这种方式，Redis 能够水平扩展，处理更大的数据量和更高的并发请求。

3. Redis 内存淘汰策略

在 Redis 中，淘汰策略（也称为内存回收策略）决定了在 Redis 实例达到内存限制时，应该如何处理新写入的数据。主要包括以下几种：

• noeviction：对于写请求不再提供服务，会直接返回错误。这是默认策略。

• allkeys-random：从所有key中随机移除某个键。

• volatile-random：从设置了过期时间的键中随机移除某个键。

• volatile-ttl：从设置了过期时间的键中移除剩余寿命最短的键（即将过期的键）。

• allkeys-lru：使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法，从所有key中选取使用最少的进行淘汰。

• volatile-lru：使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法，从设置了过期时间的key中移除最近最少使用的键。

• allkeys-lfu: 使用LFU（Least Frequently Used，最不经常使用），从所有key中选择某段时间之内使用频次最少的键值对清除

• volatile-lfu: 使用LFU（Least Frequently Used，最不经常使用），从设置了过期时间的key中选择某段时间之内使用频次最小的键值对清除掉

Redis 的淘汰算法有多种:

• 随机
• TTL: 从设置了过期时间的 Keys 中获取最早过期的 一批 Keys
• LRU (Least Recently Used) 算法: 所有的 Keys 都根据最后被访问的时间来进行排序的，所以在淘汰时只需要按照所有 Keys 的最后被访问时间，由小到大来进行即可
• LFU（Least Frequently Used）算法: 照被访问次数降序排列，访问次数相同的按最近访问时间降序排列，链表满的时候从链表尾部移出数据。

4. Redis 常见使用场景

1. 缓存: DB缓存，减轻DB服务器压力, 提高系统响应。需保证缓存内容与数据库的一致性
2. 分布式锁：利用Redis的SETNX key value这个命令获取锁，并设置过期时间。需处理：a.增加ID的复杂性，满足安全性 b.合理设置一个超时时间, 不要太长或太短，还需考虑锁续命。推荐使用第三方库redisson
3. 分布式ID：利用Redis的原子性递增操作，生成分布式唯一ID。优点速度快，缺点需保证redis的高可用和持久化
4. 计数器：利用incr方法，实现文章的阅读量，微博点赞数，IP限流等
5. 排行榜：利用zset, 记录条目的同时，记录成绩
6. 实现消息队列：利用list/set