关于Redis面试题

前言

之前为了准备面试，收集整理了一些面试题。
本篇文章更新时间2023年12月27日。
最新的内容可以看我的原文：https://www.yuque.com/wfzx/ninzck/cbf0cxkrr6s1kniv

Redis

是什么

全名：远程字典服务。这是一个开源的在内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存、消息中间件。

应用场景

在统计方面的场景

有哪些基本数据类型？

有哪些底层数据结构？

sorted set为什么使用跳表而不是平衡树？

首先，跳表实现起来比平衡树简单，插入、删除操作不需要进行平衡，所以性能也比平衡树好些；
其次，从空间效率的角度来看，跳表的索引占用的空间更加少一点，而平衡树还要在在每个节点维护平衡因子；
然后，还有就是并发度，跳表的插入、删除操作，只需要修改相邻节点的指针即可，平衡树还需要调整多个节点，所以，跳表可以支持更多的同时进行修改。

压缩列表的结构

由头部、数据中部、以及一个结尾符号组成。
头部内容包括压缩列表大小、尾节点的偏移量、数据条目的个数。

谈谈redis的对象机制（redisObject)

redisObject是一个通用的基础结构，可以统一的表示各种数据类型，降低复杂度；
同时，配合共享内存池，可以复用redisObject对象，减少内存分配，避免构造对象的开销。

其中，它的结构主要由两大部分组成：元数据 + 数据的指针或实际数据值。

元数据就包括数据类型type、底层树结构encoding、最后一次被访问时间lru，以及引用计数refcount。

处理问题思路导图

为什么要设计sds？

回答这个问题之前，先简单说明一下sds的数据结构，数据结构包括三个属性：记录空闲空间的free，记录当前内容长度的length、以及存储数据的buf数组。

数据结构有哪些

五种数据类型：string、list、sorted set、set、hash
其它数据结构：HyperLogLog、Geo、、Push/sub
其它的还有Redis Moudle、BloomFilter等

单线程还是多线程

Redis6.0+
读写还是单线程（主线程），处理网络请求、结果回写用多线程处理（IO线程并行处理，处理期间主线程阻塞）。

聊聊持久化机制

RDB+AOF

说一下 Copy On Write 技术

多个线程共享内存资源，当发生修改的时候，就复制一份出来。

Redis在使用RDB进行持久化的时候，会fork一个子线程执行持久化工作，子线程跟主线程共享内存，子线程遍历读取数据写入到磁盘，如果数据发生改动，主线程会先复制一份再修改。

缓存淘汰策略

细分的话有8种。
根据情况大体可以分为两类，一类是针对过期的key，另一类是内存满的时候触发。
更具体一点的话，就有随机淘汰、最近最久未使用的、最近最少使用、比较早过期的

MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？

核心思想是LRU：最近最少使用。
将非热点数据淘汰掉。
具体的策略包括针对过期的key进行被动淘汰的策略、以及主动进行缓存淘汰的策略。

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？

scan指令

如何应对Redis变慢

预防：避免单线阻塞操作

大key操作、释放大量内存、聚合计算等
生成快照、AOF刷盘
集群之间传输、加载快照
数据迁移

硬件：CPU结构对性能的影响
观察上下文切换情况：绑核减少切换次数。
在一些处理器架构下，考虑把网络中断程序核Redis主线程绑在一个CPU：避免远端内存访问
注意避免主线程跟子线程竞争CPU。
是否真的变慢了？
使用redis-cli --latency -h host -p port指令查看最大延迟。
真的慢了！重点三个方面入手

自身特性：注意指令的一个时间复杂度、避免大面积key过期
文件系统：避免虚拟内存交换
操作系统：可以考虑关闭内存大页，避免修改10b数据就要拷贝2M内存也的情况

Redis事务的三个阶段

开启事务、加入命令、执行事务

Redis为什么不支持回滚

从设计层面来看，这个可以让redis更简单快速；
对于开发者来说，语法错误的问题应该在开发中就要发现，而不是在生产环境发生。

Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？

默认过期。
如果设置了过期时间，想要设置为永久，可以使用PERSIST命令。

主从库网络断开了怎么办？

从库发送同步（psync）命令给主库，主库会对照当前offset，判断进行全量同步还是增量同步。

Redis 1主4从，5个哨兵，哨兵配置quorum为2，如果3个哨兵故障，当主库宕机时，哨兵能否判断主库“客观下线”？能否自动切换？

能判定客观下线，但是不能进行自动切换。

说说Redis哈希槽的概念？

随着数据量的增加，我们进行一些阻塞主线程的一些操作的时候，操作带来的影响就会越来越明显，比如RDB持久化操作，所以，这时候我们可能需要进行扩展，对数据进行切片，将数据分散到不同的实例上，在这方面，官方提供了redis cluster方案。
redis cluster采用了哈希槽，处理数据和实例之间的映射关系。
客户端在跟集群建立连接的时候，会拿到槽的分配信息，通过计算key映射到那个槽，来定位要发送的实例。