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大家好，我是散步 coding, 最近在整顿 2022 年 Redis 最新面试题, 大家也能够通过我上面的博客地址在线浏览, 明天讲讲第 1 篇 – Redis 基础知识。本文首发于公众号: 散步 coding
2022 年 Redis 最新面试题目录
- Redis 基础知识
- Redis 数据结构
- Redis 事务
- Redis 数据长久化
- Redis 集群
- Redis 淘汰策略
- Redis 分布式锁
- Redis 缓存问题
- 运维和部署
Redis 基础知识
- 什么是 Redis, 有哪些优缺点?
- Redis 最适宜的场景, 能够简略的说说吗?
- Redis 相比 Memcached 有哪些劣势？
- 一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
- Redis 读写拆散
什么是 Redis, 有哪些优缺点?
呈现概率: ★★★★
Redis 是一个非关系性数据库, 开源的、应用 C 语言编写、反对网络、可基于内存亦可长久化的日志型、key-value（键值对）数据库，是目前分布式架构中不可或缺的一环。
Redis 服务器程序是 <font color=#FF000 > 单过程模型 </font>，也就是在一台服务器上能够同时启动多个 Redis 过程，而 Redis 的理论处理速度则齐全依附于主过程的的执行效率。若在服务器上只运行一个 Redis 过程，当多个客户端同时拜访时，服务器的解决能力会有肯定水平的降落，若在同一台服务器上开启多个 Redis 过程，Redis 在进步并发解决能力的同时会给服务器的 CPU 造成很大压力。也就是说，在理论生产环境中，须要依据理论的需要来决定开启多少个 Redis 过程。若对高并发要求更高一些，可能会思考在同一台服务器上开启多个过程。若 CPU 资源比拟缓和，采纳单过程即可。
<font color=#FF000 >Redis 长处 </font>：
1)、性能极高, 读写性能优异，从内存当中进行 IO 读写速度快。
2)、反对数据的长久化 (反对 <font color=#FF000 >AOF</font> 和 <font color=#FF000 >RDB</font> 两种长久化形式)，对数据的更新采纳 <font color=#FF000 >Copy-on-write</font> 技术（写拷贝），能够异步的保留在磁盘上
因为 Redis 的数据都寄存在内存中，如果没有配置长久化，redis 重启后数据就全失落了，于是须要开启 redis 的长久化性能，将数据保留到磁 盘上，当 redis 重启后，能够从磁盘中复原数据。
redis 提供两种形式进行长久化，一种是 RDB 长久化: 指在指定的工夫距离内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是 fork 一个子过程，先将数据集写入临时文件，写入胜利后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
还有一种是 AOF 长久化：以日志的模式记录服务器所解决的每一个写、删除操作，查问操作不会记录，以文本的形式记录，能够关上文件看到具体的操作记录。
3)、反对主从复制，主机会主动将数据同步到从机，能够进行读写拆散。
4)、数据结构丰盛：除了反对 string 类型的 value 外还反对 string、hash、set、sortedset、list 等数据结构。
5)、原子性：多个操作通过 MULTI 和 EXEC 指令反对事务
<font color=#FF000 >Redis 毛病 </font>：
1)、主从同步，如果主机宕机，宕机前有一部分数据没有同步到从机，会导致数据不统一。
2)、主从同步，数据同步会有提早。
3)、读写拆散，主机写的负载量太大，也会导致主机的宕机
4)、数据库容量受到物理内存的限度，不能用作海量数据的高性能读写
Redis 最适宜的场景, 能够简略的说说吗?
呈现概率: ★★★★
1、会话缓存（Session Cache）最罕用的一种应用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）, Redis 缓存会话比其余存储（如 Memcached）的劣势在于：Redis 提供长久化。
2、排行榜 / 计数器
Redis 在内存中对数字进行递增或递加的操作实现的十分好。汇合（Set）和有序汇合（Sorted Set）也使得咱们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。
3、公布 / 订阅
Redis 的公布 / 订阅性能。公布 / 订阅的应用场景的确十分多。我已看见人们在社交网络连接中应用，还可作为基于公布 / 订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的公布 / 订阅性能来建设聊天零碎！
4、缓存热数据
能够缓存一些高频读, 低频写的内容，比方 app 首页一些设置等。
5、利用 BitMap 统计用户签到、统计沉闷用户、用户在线状态等
Redis 从 2.2.0 版本开始新增了 setbit,getbit,bitcount 等几个 bitmap 相干命令。尽管是新命令，然而并没有新增新的数据类型，因为 setbit 等命令只不过是在 set 上的扩大。
能够利用 BitMap 统计用户签到、统计沉闷用户、用户在线状态
6、限速，接口拜访频率限度：比方发送短信验证码的接口，通常为了避免他人歹意频刷，会限度用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过 5 次。
假如用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户零碎的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。腾讯 10 亿用户，要几个毫秒内查问到某个用户是否在线，能怎么做？
千万别说给每个用户建设一个 key，而后挨个记（你能够算一下须要的内存会很恐怖，而且这种相似的需要很多。这里要用到位操作——应用 setbit、getbit、bitcount 命令。原理是：
redis 内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是 0 和 1 两个值，而后这个数组的下标 index 用来示意用户 id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0 和 1）来构建一个记忆系统。
Redis key name 约定
$dayKey = 'login:'.\date('Ymd',\time());Redis 数据结构
| key | sign:20220405 | sign:20220405 | sign:20220405 … | |
|---|---|---|---|---|
| offset (UserId) | 1000 | 1001 | 1002 | … |
| value | 0 | 1 | 1 | … |
| status | 未签到 | 已签到 | 已签到 | … |
应用教训
127.0.0.1:6379> setbit 'login-20220405' 2 1
127.0.0.1:6379> setbit 'login-20220405' 100 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setbit 'login-20220405' 200000000 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setbit 'login-20220405' 4290000000 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setbit 'login-20220405' 4300000000 1
(error) ERR bit offset is not an integer or out of range
127.0.0.1:6379> getbit 'login-20220405' 100
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit 'login-20220405' 101
(integer) 0
127.0.0.1:6379>这里须要留神的是 Redis 中字符串限度最大为 512MB，所以位图中最大能够设置 2^32 个不同的位（42.9 亿个）。图位的最小单位是比特 (bit)，每个 bit 的值只能是 0 或 1。同时留神 setbit 时的偏移量，当偏移量很大时，可能会有较大耗时。位图不是相对的好，有时可能更节约空间。
Redis 相比 Memcached 有哪些劣势？
呈现概率: ★★★
如果简略地比拟 Redis 与 Memcached 的区别，大多数都会失去以下观点：
1、数据反对类型 Memcache 对数据类型反对绝对简略。Redis 有简单的数据类型。Redis 不仅仅反对简略的 k / v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。
2、Redis 反对数据的备份，即 master-slave 模式的数据备份。
3、存储形式 Memecache 把数据全副存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。Redis 反对数据的长久化，能够将内存中的数据放弃在磁盘中，重启的时候能够再次加载进行应用。
一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
Redis 中 <font color=#FF000 > 字符串限度最大为 512MB</font>
Redis 读写拆散
呈现概率: ★★★
读取申请 QPS（Queries Per Second）压力较大的服务, 能够采纳 Redis 读写拆散，能够提供高可用、高性能、灵便的读写拆散服务，满足热点数据集中及高并发读取的业务需要，最大化地节约运维老本。
读写拆散版采取 <font color=#FF000 > 链式复制架构 </font>，能够通过扩大只读实例个数使整体实例性能呈线性增长，同时基于源码层面对 Redis 复制流程的定制优化，能够最大水平地晋升线性复制的零碎稳定性，充分利用每一个只读节点的物理资源。
因为数据同步至只读节点存在肯定提早，且采纳链式复制，只读节点数越多，凑近链路末端的只读节点数据提早越大，因而选用此架构时，业务须要能承受肯定水平的脏数据。如果对数据一致性要求较高，举荐选用集群架构。
你晓得怎么用 Redis 实现实现分布式锁?
呈现概率: ★★★★
Redis 官网站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的形式名叫 <font color=#FF000 >Redlock</font>，此种形式比原先的单节点的办法更平安。它能够保障以下个性：
平安个性：互斥拜访，即 <font color=#FF000 > 永远只有一个 client 能拿到锁 </font>
防止死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会呈现死锁的状况，即便本来锁住某资源的 client crash 了或者呈现了网络分区
容错性：只有大部分 Redis 节点存活就能够失常提供服务
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