Redis常见面试题总结(上)

Redis 基础
什么是 Redis?

Redis （REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。

为了满足不同的业务场景，Redis 内置了多种数据类型实现（比如 String、Hash、Sorted Set、Bitmap、HyperLogLog、GEO）。并且，Redis 还支持事务、持久化、Lua 脚本、发布订阅模型、多种开箱即用的集群方案（Redis Sentinel、Redis Cluster）。

Redis 没有外部依赖，Linux 和 OS X 是 Redis 开发和测试最多的两个操作系统，官方推荐生产环境使用 Linux 部署 Redis。

Redis为什么这么快？

Redis 内部做了非常多的性能优化，比较重要的有下面 3 点：

1. Redis 基于内存，内存的访问速度比磁盘快很多；
2. Redis 基于 Reactor 模式设计开发了一套高效的事件处理模型，主要是单线程事件循环和 IO 多路复用（Redis 线程模式后面会详细介绍到）；
3. Redis 内置了多种优化过后的数据类型/结构实现，性能非常高。
4. Redis 通信协议实现简单且解析高效。

除了 Redis，你还知道其他分布式缓存方案吗?

• Dragonfly：一种针对现代应用程序负荷需求而构建的内存数据库，完全兼容 Redis 和 Memcached 的 API，迁移时无需修改任何代码，号称全世界最快的内存数据库。
• KeyDB： Redis 的一个高性能分支，专注于多线程、内存效率和高吞吐量。

说一下 Redis和 Memcached 的区别和共同点

共同点：

1. 都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
2. 都有过期策略。
3. 两者的性能都非常高。

区别：

1. 数据类型：Redis 支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）。Redis 不仅仅支持简单的 k/v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Memcached 只支持最简单的 k/v 数据类型。
2. 数据持久化：Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，而 Memcached 把数据全部存在内存之中。也就是说，Redis 有灾难恢复机制而 Memcached 没有。
3. 集群模式支持：Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 Redis 自 3.0 版本起是原生支持集群模式的。
4. 线程模型：Memcached 是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型；Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型。 （Redis 6.0 针对网络数据的读写引入了多线程）
5. 特性支持：Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持。并且，Redis 支持更多的编程语言。
6. 过期数据删除：Memcached 过期数据的删除策略只用了惰性删除，而 Redis 同时使用了惰性删除与定期删除。

为什么要用 Redis?

1. 高性能与低延迟：
   • Redis使用内存作为主存储介质，这使得读写操作非常快速，通常达到微秒级响应时间。
   • 它采用了多种优化策略，如多路复用IO和基于事件驱动的异步机制，进一步提升了性能。
2. 丰富的数据结构支持：
   • Redis不仅支持基本的键值对存储，还提供了列表、集合、有序集合、哈希表等多种数据结构。
   • 这为复杂的数据模型提供了便利，使得开发者能更灵活地处理数据。
3. 持久化机制：
   • 虽然Redis主要在内存中操作数据，但它提供了RDB（快照）和AOF（追加文件）两种持久化方式。
   • 这确保了数据不会因为服务器故障而丢失，提高了数据的可靠性和持久性。
4. 高可用性：
   • 通过复制（Replication）、哨兵（Sentinel）和集群（Cluster）模式，Redis能够实现数据的高可用性和自动故障转移。
   • 这增强了系统的稳定性和可靠性，即使在部分节点故障的情况下也能保证服务的连续性。
5. 消息队列与发布/订阅：
   • Redis可以作为简单的消息队列使用，利用发布/订阅模式进行消息的异步传递。
   • 这非常适合解耦系统组件，实现不同服务之间的异步通信。
6. 缓存：
   • Redis是最常用的缓存解决方案之一，能够显著加速数据读取速度，减少数据库负载。
   • 无论是网页缓存、会话缓存还是计算结果缓存，Redis都能提供良好支持。
7. 会话管理：
   • 网站或应用可以将用户会话信息存储在Redis中，以减少对后端数据库的频繁访问。
   • 这提高了响应速度，并简化了会话管理。
8. 实时数据分析与统计：
   • 利用Redis的有序集合，可以快速进行计数、排序等操作。
   • 这适用于实时排名、计数器等需求，为数据分析提供了有力支持。
9. 限流与防刷：
   • 利用Redis的原子操作特性，可以简单有效地实现访问频率限制。
   • 这有助于防止恶意刷请求，保护系统的安全性。
10. 分布式锁：
    • Redis提供SETNX、MULTI/EXEC等命令，可以方便地实现分布式环境下的锁机制。
    • 这解决了并发控制问题，确保了多个节点之间共享资源的一致性。

什么是 Redis Module?有什么用?

目前，被 Redis 官方推荐的 Module 有：

• RediSearch：用于实现搜索引擎的模块。
• RedisJSON：用于处理 JSON 数据的模块。
• RedisGraph：用于实现图形数据库的模块。
• RedisTimeSeries：用于处理时间序列数据的模块。
• RedisBloom：用于实现布隆过滤器的模块。
• RedisAI：用于执行深度学习/机器学习模型并管理其数据的模块。
• RedisCell：用于实现分布式限流的模块。

Redis 应用

• 分布式锁：通过 Redis 来做分布式锁是一种比较常见的方式。通常情况下，我们都是基于 Redisson 来实现分布式锁。关于 Redis 实现分布式锁的详细介绍，可以看我写的这篇文章：分布式锁详解 。
• 限流：一般是通过 Redis + Lua 脚本的方式来实现限流。如果不想自己写 Lua 脚本的话，也可以直接利用 Redisson 中的 RRateLimiter 来实现分布式限流，其底层实现就是基于 Lua 代码+令牌桶算法。
• 消息队列：Redis 自带的 List 数据结构可以作为一个简单的队列使用。Redis 5.0 中增加的 Stream 类型的数据结构更加适合用来做消息队列。它比较类似于 Kafka，有主题和消费组的概念，支持消息持久化以及 ACK 机制。
• 延时队列：Redisson 内置了延时队列（基于 Sorted Set 实现的）。
• 分布式 Session ：利用 String 或者 Hash 数据类型保存 Session 数据，所有的服务器都可以访问。
• 复杂业务场景：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 Bitmap 统计活跃用户、通过 Sorted Set 维护排行榜。

如何基于 Redis 实现分布式锁?

一、基于SETNX和EXPIRE命令

1. SETNX命令：SETNX（Set if Not Exists）是Redis的一个原子操作，用于在key不存在时设置值。如果key已存在，则不做任何操作。这是实现分布式锁的关键命令，因为它能确保在同一时间只有一个客户端能够获得锁。
2. EXPIRE命令：EXPIRE命令用于为key设置过期时间。这对于避免死锁非常重要，因为即使某个客户端崩溃，锁也会在一定时间后自动释放。

实现步骤：

1. 客户端尝试使用SETNX命令设置锁key。
2. 如果SETNX命令返回成功（即key被成功设置），则客户端获得锁，并使用EXPIRE命令为锁key设置过期时间。
3. 如果SETNX命令返回失败（即key已存在），则客户端未获得锁，可以等待一段时间后重试。

注意事项：

• SETNX和EXPIRE命令需要原子性执行，以避免在SETNX成功但EXPIRE失败时导致的死锁问题。通常可以通过Lua脚本来保证这两个命令的原子性。

二、基于SET命令的扩展参数

Redis的SET命令支持多个扩展参数，包括NX、EX/PX等，这些参数可以方便地实现分布式锁。

• NX：表示key不存在时才能设值成功，即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁后才能获取锁。
• EX/PX：用于设置key的过期时间，EX以秒为单位，PX以毫秒为单位。

实现步骤：

1. 客户端使用SET key value NX EX/PX命令尝试获取锁。
2. 如果命令返回成功，则客户端获得锁。
3. 如果命令返回失败，则客户端未获得锁，可以等待一段时间后重试。

三、Redisson分布式锁

Redisson是一个在Redis基础上实现的Java驻内存数据网格，它提供了高效的分布式锁机制。

实现原理：

1. Redisson使用Lua脚本来保证加锁和解锁操作的原子性。
2. 在加锁时，Redisson会生成一个随机值作为锁的唯一标识，并将其与锁key一起存储。
3. 解锁时，Redisson会检查锁的唯一标识是否匹配，只有匹配时才会释放锁。
4. Redisson还提供了看门狗机制，用于在锁持有者崩溃或失联时自动延长锁的持有时间，防止死锁。

使用步骤：

1. 引入Redisson的依赖。
2. 配置Redisson客户端。
3. 使用Redisson提供的锁API（如RLock）进行加锁和解锁操作。

四、RedLock算法

RedLock是Redis官方推荐的一种基于多个Redis实例的分布式锁算法，旨在提供更高的安全性和容错能力。

实现原理：

1. 客户端向多个Redis实例发送加锁请求。
2. 如果大部分（通常是过半数）Redis实例都成功返回加锁结果，则客户端认为加锁成功。
3. 解锁时，客户端需要向所有参与加锁的Redis实例发送解锁请求。

注意事项：

• RedLock算法需要多个Redis实例的支持，并且这些实例之间需要保持一定的独立性（如部署在不同的物理节点上）。
• 在使用RedLock算法时，需要注意网络分区和Redis实例故障等异常情况的处理。

Redis 可以做搜索引擎么?

• 数据量限制：Elasticsearch 可以支持 PB 级别的数据量，可以轻松扩展到多个节点，利用分片机制提高可用性和性能。RedisSearch 是基于 Redis 实现的，其能存储的数据量受限于 Redis 的内存容量，不太适合存储大规模的数据（内存昂贵，扩展能力较差）。
• 分布式能力较差：Elasticsearch 是为分布式环境设计的，可以轻松扩展到多个节点。虽然 RedisSearch 支持分布式部署，但在实际应用中可能会面临一些挑战，如数据分片、节点间通信、数据一致性等问题。
• 聚合功能较弱：Elasticsearch 提供了丰富的聚合功能，而 RediSearch 的聚合功能相对较弱，只支持简单的聚合操作。
• 生态较差：Elasticsearch 可以轻松和常见的一些系统/软件集成比如 Hadoop、Spark、Kibana，而 RedisSearch 则不具备该优势。

如何基于 Redis 实现延时任务?

Redisson 内置的延时队列具备下面这些优势：

1. 减少了丢消息的可能：DelayedQueue 中的消息会被持久化，即使 Redis 宕机了，根据持久化机制，也只可能丢失一点消息，影响不大。当然了，你也可以使用扫描数据库的方法作为补偿机制。
2. 消息不存在重复消费问题：每个客户端都是从同一个目标队列中获取任务的，不存在重复消费的问题。

Redis 数据类型

Redis 中比较常见的数据类型有下面这些：

• 5 种基础数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
• 3 种特殊数据类型：HyperLogLog（基数统计）、Bitmap （位图）、Geospatial (地理位置)。

String 的应用场景有哪些?

String 的常见应用场景如下：

• 常规数据（比如 Session、Token、序列化后的对象、图片的路径）的缓存；
• 计数比如用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数；
• 分布式锁(利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁)；
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