redis面試題匯總

2022-08-15 11:36 更新

  redis是一個基于內(nèi)存的高性能key-value數(shù)據(jù)庫,目前職場中對這方面的人才還是有較高的需求。今天W3Cschool為大家整理了一些關于Redis方面的經(jīng)典面試題,希望可以幫到還在求職路上的童鞋們。


  相關閱讀:

  Redis教程

  Redis開發(fā)運維實踐指南

  Redis 設計與實現(xiàn)


  1、redis是什么?

  Redis是一個開源(BSD許可)的,內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結構存儲系統(tǒng),它可以用作數(shù)據(jù)庫、緩存和消息中間件。


  2、Redis有什么特點

  Redis是一個Key-Value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,和memcached有點像,整個數(shù)據(jù)庫都是在內(nèi)存當中進行加載操作,定期通過異步操作把數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)flush到硬盤上進行保存。Redis的性能很高,可以處理超過10萬次/秒的讀寫操作,是目前已知性能最快的Key-Value DB。

  除了性能外,Redis還支持保存多種數(shù)據(jù)結構,此外單個value的最大限制是1GB,比memcached的1MB高太多了,因此Redis可以用來實現(xiàn)很多有用的功能,比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表,實現(xiàn)一個輕量級的高性 能消息隊列服務,用他的Set可以做高性能的tag系統(tǒng)等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間,因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。

  當然,Redis也有缺陷,那就是是數(shù)據(jù)庫容量受到物理內(nèi)存的限制,不能用作海量數(shù)據(jù)的高性能讀寫,因此Redis比較適合那些局限在較小數(shù)據(jù)量的高性能操作和運算上。


  3.使用redis有哪些好處?

  (1) 速度快,因為數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中,類似于HashMap,HashMap的優(yōu)勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)

  (2) 支持豐富數(shù)據(jù)類型,支持string,list,set,sorted set,hash

  (3) 支持事務,操作都是原子性,所謂的原子性就是對數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行

  (4) 豐富的特性:可用于緩存,消息,按key設置過期時間,過期后將會自動刪除


  4.redis相比memcached有哪些優(yōu)勢?

  (1) memcached所有的值均是簡單的字符串,redis作為其替代者,支持更為豐富的數(shù)據(jù)類型

  (2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其數(shù)據(jù)


  5.Memcache與Redis的區(qū)別都有哪些?

  1)、存儲方式 Memecache把數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存之中,斷電后會掛掉,數(shù)據(jù)不能超過內(nèi)存大小。 Redis有部份存在硬盤上,這樣能保證數(shù)據(jù)的持久性。

  2)、數(shù)據(jù)支持類型 Memcache對數(shù)據(jù)類型支持相對簡單。 Redis有復雜的數(shù)據(jù)類型。

  3)、使用底層模型不同 它們之間底層實現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應用協(xié)議不一樣。 Redis直接自己構建了VM 機制 ,因為一般的系統(tǒng)調用系統(tǒng)函數(shù)的話,會浪費一定的時間去移動和請求。


  6.redis常見性能問題和解決方案:

  1).Master寫內(nèi)存快照,save命令調度rdbSave函數(shù),會阻塞主線程的工作,當快照比較大時對性能影響是非常大的,會間斷性暫停服務,所以Master最好不要寫內(nèi)存快照。

  2).Master AOF持久化,如果不重寫AOF文件,這個持久化方式對性能的影響是最小的,但是AOF文件會不斷增大,AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括內(nèi)存快照和AOF日志文件,特別是不要啟用內(nèi)存快照做持久

  化,如果數(shù)據(jù)比較關鍵,某個Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù),策略為每秒同步一次。

  3).Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件,AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內(nèi)存資源,導致服務load過高,出現(xiàn)短暫服務暫?,F(xiàn)象。

  4). Redis主從復制的性能問題,為了主從復制的速度和連接的穩(wěn)定性,Slave和Master最好在同一個局域網(wǎng)內(nèi)


  7. mySQL里有2000w數(shù)據(jù),redis中只存20w的數(shù)據(jù),如何保證redis中的數(shù)據(jù)都是熱點數(shù)據(jù)

  相關知識:redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候,就會施行數(shù)據(jù)淘汰策略(回收策略)。redis 提供 6種數(shù)據(jù)淘汰策略:

  volatile-lru:從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

  volatile-ttl:從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰

  volatile-random:從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

  allkeys-lru:從數(shù)據(jù)集(server.db[i].dict)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

  allkeys-random:從數(shù)據(jù)集(server.db[i].dict)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

  no-enviction(驅逐):禁止驅逐數(shù)據(jù)


  8.請用Redis和任意語言實現(xiàn)一段惡意登錄保護的代碼,限制1小時內(nèi)每用戶Id最多只能登錄5次。具體登錄函數(shù)或功能用空函數(shù)即可,不用詳細寫出。

  用列表實現(xiàn):列表中每個元素代表登陸時間,只要最后的第5次登陸時間和現(xiàn)在時間差不超過1小時就禁止登陸.用Python寫的代碼如下:

#!/usr/bin/env python3
import redis  
import sys  
import time  
 
r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)  
try:       
    id = sys.argv[1]
except:      
    print(‘input argument error’)    
    sys.exit(0)  
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:      
    print(“you are forbidden logining”)
else:       
    print(‘you are allowed to login’)    
    r.lpush(id, time.time())    
    # login_func()

  9.為什么redis需要把所有數(shù)據(jù)放到內(nèi)存中?

  Redis為了達到最快的讀寫速度將數(shù)據(jù)都讀到內(nèi)存中,并通過異步的方式將數(shù)據(jù)寫入磁盤。所以redis具有快速和數(shù)據(jù)持久化的特征。如果不將數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中,磁盤I/O速度為嚴重影響redis的性能。在內(nèi)存越來越便宜的今天,redis將會越來越受歡迎。

  如果設置了最大使用的內(nèi)存,則數(shù)據(jù)已有記錄數(shù)達到內(nèi)存限值后不能繼續(xù)插入新值。


  10.Redis是單進程單線程的

  redis利用隊列技術將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問,消除了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫串行控制的開銷


  11.redis的并發(fā)競爭問題如何解決?

  Redis為單進程單線程模式,采用隊列模式將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問。Redis本身沒有鎖的概念,Redis對于多個客戶端連接并不存在競爭,但是在Jedis客戶端對Redis進行并發(fā)訪問時會發(fā)生連接超時、數(shù)據(jù)轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連接等問題,這些問題均是

  由于客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法:

  1.客戶端角度,為保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通信,對連接進行池化,同時對客戶端讀寫Redis操作采用內(nèi)部鎖synchronized。

  2.服務器角度,利用setnx實現(xiàn)鎖。

  注:對于第一種,需要應用程序自己處理資源的同步,可以使用的方法比較通俗,可以使用synchronized也可以使用lock;第二種需要用到Redis的setnx命令,但是需要注意一些問題。


  12.redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實現(xiàn)樂觀鎖 )?

  和眾多其它數(shù)據(jù)庫一樣,Redis作為NoSQL數(shù)據(jù)庫也同樣提供了事務機制。在Redis中,MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現(xiàn)事務的基石。相信對有關系型數(shù)據(jù)庫開發(fā)經(jīng)驗的開發(fā)者而言這一概念并不陌生,即便如此,我們還是會簡要的列出

  Redis中

  事務的實現(xiàn)特征:

  1). 在事務中的所有命令都將會被串行化的順序執(zhí)行,事務執(zhí)行期間,Redis不會再為其它客戶端的請求提供任何服務,從而保證了事物中的所有命令被原子的執(zhí)行。

  2). 和關系型數(shù)據(jù)庫中的事務相比,在Redis事務中如果有某一條命令執(zhí)行失敗,其后的命令仍然會被繼續(xù)執(zhí)行。

  3). 我們可以通過MULTI命令開啟一個事務,有關系型數(shù)據(jù)庫開發(fā)經(jīng)驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之后執(zhí)行的命令都將被視為事務之內(nèi)的操作,最后我們可以通過執(zhí)行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內(nèi)的所有操作。這兩

  個Redis命令可被視為等同于關系型數(shù)據(jù)庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。

  4). 在事務開啟之前,如果客戶端與服務器之間出現(xiàn)通訊故障并導致網(wǎng)絡斷開,其后所有待執(zhí)行的語句都將不會被服務器執(zhí)行。然而如果網(wǎng)絡中斷事件是發(fā)生在客戶端執(zhí)行EXEC命令之后,那么該事務中的所有命令都會被服務器執(zhí)行。

  5). 當使用Append-Only模式時,Redis會通過調用系統(tǒng)函數(shù)write將該事務內(nèi)的所有寫操作在本次調用中全部寫入磁盤。然而如果在寫入的過程中出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰,如電源故障導致的宕機,那么此時也許只有部分數(shù)據(jù)被寫入到磁盤,而另外一部分數(shù)據(jù)卻已經(jīng)丟失。

  Redis服務器會在重新啟動時執(zhí)行一系列必要的一致性檢測,一旦發(fā)現(xiàn)類似問題,就會立即退出并給出相應的錯誤提示。此時,我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具,該工具可以幫助我們定位到數(shù)據(jù)不一致的錯誤,并將已經(jīng)寫入的部

  分數(shù)據(jù)進行回滾。修復之后我們就可以再次重新啟動Redis服務器了。


  13.WATCH命令和基于CAS的樂觀鎖:

  在Redis的事務中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假設我們通過WATCH命令在事務執(zhí)行之前監(jiān)控了多個Keys,倘若在WATCH之后有任何Key的值發(fā)生了變化,EXEC命令執(zhí)行的事務都將被放棄,同時返回Null multi-bulk應答以通知調用者事務

  執(zhí)行失敗。例如,我們再次假設Redis中并未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增,如果要實現(xiàn)該功能,我們只能自行編寫相應的代碼。其偽碼如下:

  val = GET mykey
  val = val + 1
  SET mykey $val

  以上代碼只有在單連接的情況下才可以保證執(zhí)行結果是正確的,因為如果在同一時刻有多個客戶端在同時執(zhí)行該段代碼,那么就會出現(xiàn)多線程程序中經(jīng)常出現(xiàn)的一種錯誤場景--競態(tài)爭用(race condition)。比如,客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值,假設該值為10,此后兩個客戶端又均將該值加一后set回Redis服務器,這樣就會導致mykey的結果為11,而不是我們認為的12。為了解決類似的問題,我們需要借助WATCH命令的幫助,見如下代碼:

  WATCH mykey
  val = GET mykey
  val = val + 1
  MULTI
  SET mykey $val
  EXEC

  和此前代碼不同的是,新代碼在獲取mykey的值之前先通過WATCH命令監(jiān)控了該鍵,此后又將set命令包圍在事務中,這樣就可以有效的保證每個連接在執(zhí)行EXEC之前,如果當前連接獲取的mykey的值被其它連接的客戶端修改,那么當前連接的EXEC命令將執(zhí)行失敗。這樣調用者在判斷返回值后就可以獲悉val是否被重新設置成功。


  14.redis持久化的幾種方式

  1、快照(snapshots)

  缺省情況情況下,Redis把數(shù)據(jù)快照存放在磁盤上的二進制文件中,文件名為dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略,例如數(shù)據(jù)集中每N秒鐘有超過M次更新,就將數(shù)據(jù)寫入磁盤;或者你可以手工調用命令SAVE或BGSAVE。

  工作原理

 ?。?nbsp;Redis forks.

  . 子進程開始將數(shù)據(jù)寫到臨時RDB文件中。

 ?。?nbsp;當子進程完成寫RDB文件,用新文件替換老文件。

 ?。?nbsp;這種方式可以使Redis使用copy-on-write技術。

  2、AOF

  快照模式并不十分健壯,當系統(tǒng)停止,或者無意中Redis被kill掉,最后寫入Redis的數(shù)據(jù)就會丟失。這對某些應用也許不是大問題,但對于要求高可靠性的應用來說,

  Redis就不是一個合適的選擇。

  Append-only文件模式是另一種選擇。

  你可以在配置文件中打開AOF模式

  3、虛擬內(nèi)存方式

  當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因為這樣節(jié)約的內(nèi)存比較大.

  當你的key不小時,可以考慮使用一些非常方法將很大的key變成很大的value,比如你可以考慮將key,value組合成一個新的value.

  vm-max-threads這個參數(shù),可以設置訪問swap文件的線程數(shù),設置最好不要超過機器的核數(shù),如果設置為0,那么所有對swap文件的操作都是串行的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對數(shù)據(jù)完整性有很好的保證.

  自己測試的時候發(fā)現(xiàn)用虛擬內(nèi)存性能也不錯。如果數(shù)據(jù)量很大,可以考慮分布式或者其他數(shù)據(jù)庫


  15.redis的緩存失效策略和主鍵失效機制

  作為緩存系統(tǒng)都要定期清理無效數(shù)據(jù),就需要一個主鍵失效和淘汰策略.

  在Redis當中,有生存期的key被稱為volatile。在創(chuàng)建緩存時,要為給定的key設置生存期,當key過期的時候(生存期為0),它可能會被刪除。

  1、影響生存時間的一些操作

  生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除,或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數(shù)據(jù),也就是說,修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以后,當前數(shù)據(jù)的生存時間不同。

  比如說,對一個 key 執(zhí)行INCR命令,對一個列表進行LPUSH命令,或者對一個哈希表執(zhí)行HSET命令,這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面,如果使用RENAME對一個 key 進行改名,那么改名后的 key的生存時間和改名前一樣。

  RENAME命令的另一種可能是,嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ,這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除,然后舊的 key 會改名為 another_key ,因此,新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下,移除 key 的生存時間,讓 key 重新成為一個persistent key 。

  2、如何更新生存時間

  可以對一個已經(jīng)帶有生存時間的 key 執(zhí)行EXPIRE命令,新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經(jīng)被控制在1ms之內(nèi),主鍵失效的時間復雜度是O(1),

  EXPIRE和TTL命令搭配使用,TTL可以查看key的當前生存時間。設置成功返回 1;當 key 不存在或者不能為 key 設置生存時間時,返回 0 。

  最大緩存配置

  在 redis 中,允許用戶設置最大使用內(nèi)存大小

  server.maxmemory

  默認為0,沒有指定最大緩存,如果有新的數(shù)據(jù)添加,超過最大內(nèi)存,則會使redis崩潰,所以一定要設置。redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候,就會實行數(shù)據(jù)淘汰策略。

  redis 提供 6種數(shù)據(jù)淘汰策略:

 ?。?nbsp;volatile-lru:從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

  . volatile-ttl:從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰

 ?。?nbsp;volatile-random:從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

  . allkeys-lru:從數(shù)據(jù)集(server.db[i].dict)中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

 ?。?nbsp;allkeys-random:從數(shù)據(jù)集(server.db[i].dict)中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

  . no-enviction(驅逐):禁止驅逐數(shù)據(jù)

  注意這里的6種機制,volatile和allkeys規(guī)定了是對已設置過期時間的數(shù)據(jù)集淘汰數(shù)據(jù)還是從全部數(shù)據(jù)集淘汰數(shù)據(jù),后面的lru、ttl以及random是三種不同的淘汰策略,再加上一種no-enviction永不回收的策略。

    使用策略規(guī)則:

  1、如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)冪律分布,也就是一部分數(shù)據(jù)訪問頻率高,一部分數(shù)據(jù)訪問頻率低,則使用allkeys-lru

  2、如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平等分布,也就是所有的數(shù)據(jù)訪問頻率都相同,則使用allkeys-random

  三種數(shù)據(jù)淘汰策略:

  ttl和random比較容易理解,實現(xiàn)也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略,設計上會對key 按失效時間排序,然后取最先失效的key進行淘汰。

  以上就是W3Cschool為大家?guī)淼膔edis面試題匯總,希望對大家有所幫助。


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