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【面试题系列】（一）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/njpkhuan/article/details/132471673 2024/9/20 13:51:43

Redis有哪些数据结构？其底层是怎么实现的？

Redis 系列（一）：深入了解 Redis 数据类型和底层数据结构

字符串（String）： 用于存储文本或二进制数据。可以执行字符串的基本操作，如设置、获取、增加、减少等。
哈希表（Hash）： 存储键值对集合，类似于关联数组。适用于存储对象属性或配置信息。
列表（List）： 使用双向链表实现的有序集合，允许插入和删除元素。可以用于实现队列、栈等数据结构。
集合（Set）： 存储不重复的无序元素集合。支持求交集、并集、差集等操作，适用于数据去重和关联性操作。
有序集合（Sorted Set）： 类似于集合，但每个元素都有一个分数（score），并根据分数进行排序。适用于排行榜、优先级队列等场景。
位图（Bitmap）： 使用字符串来表示位的数据结构，支持位操作。适用于标记、计数等场景。
HyperLogLog： 用于估计集合中唯一元素的个数，占用固定的内存空间，适用于基数统计场景。
地理空间（GeoSpatial）： 存储地理位置信息，支持距离计算和位置查询。

什么是缓存击穿？什么原因？如何解决？

缓存击穿是指在高并发情况下，一个缓存中不存在但是频繁被请求的数据，导致请求直接打到数据库，增加数据库的负载和延迟。这通常发生在以下情况下：

热点数据失效： 当某个热点数据过期或被移除时，大量的并发请求同时访问该数据，导致请求绕过缓存直接访问数据库。
分布式系统中的节点失效： 在分布式缓存环境下，如果一个或多个缓存节点失效，会导致请求无法命中缓存，从而打到后端数据库。

解决缓存击穿的方法有多种，其中常见的包括：

设置热点数据永不过期： 对于热点数据，可以设置永不过期，确保数据始终可用。但要注意，这会占用缓存空间，可能导致其他数据的驱逐。
使用互斥锁（Mutex Lock）： 在缓存失效时，使用互斥锁来控制只有一个请求能够从数据库加载数据，其他请求在等待中，避免并发访问数据库。
提前异步加载： 在数据即将过期时，启动一个异步任务去加载数据到缓存，避免过期时直接请求数据库。
使用分布式锁： 在分布式环境下，可以使用分布式锁来保护缓存数据的加载过程，确保只有一个节点进行加载。
使用布隆过滤器： 布隆过滤器是一种用于判断元素是否存在于集合中的数据结构，可以用来判断某个数据是否需要去数据库加载，减少无效的请求。
热点数据预加载： 提前在系统启动时加载热点数据到缓存，避免在运行时因为缓存失效而引起的问题。

选择哪种方法取决于具体的业务场景和需求，通常需要根据系统的特点和访问模式来综合考虑。

什么是缓存雪崩？什么原因？如何解决？

缓存雪崩是指缓存在某个时间段内大面积失效，导致大量请求直接访问后端数据库，造成数据库压力激增和系统性能下降的情况。通常发生在以下情况下：

大量缓存同时失效： 当多个缓存数据在同一个时间段内同时失效，导致大量请求直接打到后端数据库。
缓存服务器宕机： 如果缓存服务器宕机，缓存数据不可用，请求会直接访问后端数据库。
业务高峰期： 在业务高峰期，访问量剧增，缓存失效导致数据库请求激增。

解决缓存雪崩的方法包括：

使用多级缓存： 引入多级缓存，将数据同时存储在多个缓存层，降低某个缓存层失效的风险。
设置随机过期时间： 对于相同类型的数据，设置随机的过期时间，避免大量数据同时失效。
缓存数据永不过期： 对于热点数据，可以设置永不过期，确保数据始终可用。
异步加载缓存： 在缓存失效时，启动异步任务去加载数据，避免在缓存失效时直接访问数据库。
限流降级： 在高峰期限制请求的并发数，将部分请求降级处理，避免对后端服务造成过大压力。
熔断策略： 根据系统负载情况，实施熔断策略，避免系统崩溃。
缓存预热： 在系统启动时，预先加载热点数据到缓存，避免系统启动时的大量请求。
分布式部署： 将缓存服务器分布在不同的节点上，降低单点故障的风险。

综合考虑业务需求和系统特点，可以采用上述方法来解决缓存雪崩问题，保障系统的稳定性和性能。

Redis持久化机制了解吗？

Redis 系列（二）：深入解读 Redis 的两种持久化方式

是的，Redis具有两种主要的持久化机制：RDB（Redis Database）快照和AOF（Append-Only File）日志。这些机制用于将内存中的数据持久化到硬盘上，以防止数据丢失。

RDB快照：
- RDB持久化通过将内存中的数据快照保存到一个二进制文件（例如 dump.rdb）中来实现。
- 可以手动执行RDB快照，也可以通过配置项定期自动执行。
- 优点是文件小，适合备份和恢复，对性能影响较小。
- 缺点是数据可能在两次快照之间发生丢失，不适合数据实时性要求较高的场景。
AOF日志：
- AOF持久化记录每个写操作（例如SET、DEL）到一个追加的日志文件（例如 appendonly.aof）中。
- AOF文件以文本方式记录，可以随时对其进行追加、更新和重写。
- 可以通过配置项设置不同的AOF策略： always（每次写操作都记录）、 everysec（每秒记录一次）、 no（不记录）。
- 优点是可以实现更高的数据实时性，适合对数据安全性要求较高的场景。
- 缺点是AOF文件相对较大，恢复速度可能较慢。

在实际应用中，可以根据业务需求选择合适的持久化机制，甚至可以同时使用RDB和AOF，以提高数据的安全性和可靠性。另外，Redis还提供了混合持久化的方式（默认使用AOF来恢复数据，而RDB用于备份），以充分发挥两种持久化机制的优势。

Redis应用场景有哪些？

缓存： 最常见的用途，将热门数据存储在内存中，以提高访问速度，减轻数据库负担。适用于读取频繁、数据量较大的场景。
会话存储： 将用户会话数据存储在Redis中，实现分布式会话管理，以避免单点故障和状态共享问题。
计数器和统计： Redis的原子操作可以实现计数器功能，用于统计页面访问、点赞、评论等。
排行榜/热门内容： 利用有序集合（Sorted Set）数据结构，存储并排名用户、文章、商品等，以实现排行榜或展示热门内容。
发布订阅： Redis的发布订阅机制允许实时地将消息发布给订阅者，用于构建实时通知、聊天室等功能。
分布式锁： 利用Redis的原子操作和过期时间设置，实现分布式环境下的锁机制，保障资源的互斥访问。
限流器： 利用Redis的令牌桶或漏桶算法，实现请求的限流控制，防止突发流量影响系统稳定性。
缓存穿透防护： 将空值或异常数据存储在缓存中，避免缓存穿透引起的数据库查询压力。
地理位置服务： 利用Redis的地理位置数据类型，存储并查询地理位置信息，用于附近的人、地点等功能。
任务队列： 利用列表数据结构，实现异步任务队列，处理后台任务、消息队列等。
即时数据分析： 将实时产生的数据存储在Redis中，供数据分析使用，如实时监控、实时报表等。

这些只是Redis应用场景的一部分，实际上，由于Redis的高性能、低延迟和丰富的数据结构，它在很多领域都有广泛的应用。根据具体的业务需求，可以灵活选择合适的场景来使用Redis。

Redis为什么这么快？

Redis之所以具有如此高的性能，主要是由于以下几个方面的设计和优化：

内存存储： Redis将数据存储在内存中，内存的读写速度远高于磁盘，因此能够实现极低的读写延迟。
单线程模型： Redis采用单线程模型处理客户端请求，避免了多线程的锁竞争和上下文切换开销，减少了性能损耗。
非阻塞IO： Redis使用非阻塞IO和事件驱动的方式来处理客户端连接和网络通信，有效利用了操作系统提供的异步IO机制，提高了并发能力。
数据结构优化： Redis内置了多种高效的数据结构，如哈希表、有序集合、跳表等，针对不同的应用场景选择最合适的数据结构，提高了数据操作的效率。
持久化策略： Redis支持多种持久化方式，如RDB快照和AOF日志，可以根据需求选择合适的持久化策略，保障数据的可靠性。
多种网络协议支持： Redis支持多种网络协议，如HTTP、RESP（Redis Serialization Protocol）等，方便不同编程语言和应用程序与Redis进行交互。
数据压缩： Redis在存储数据时进行了压缩，减小了内存占用，提高了数据的存储密度。
预分配内存： Redis在启动时预先分配一定数量的内存，减少了内存分配的开销，提高了内存使用效率。
管道技术： Redis的管道（Pipeline）技术允许客户端发送多个命令，在一个连接上连续执行，减少了网络通信的开销。
高效的排序算法： 在有序集合（Sorted Set）中，Redis采用跳表（Skip List）作为底层数据结构，实现了高效的排序和检索。

Redis事务如何实现？

Redis事务是一组命令的集合，可以在一个原子操作内执行多个命令。Redis的事务通过MULTI、EXEC、WATCH、DISCARD等命令来实现，它提供了类似于传统数据库的事务特性，但与传统数据库的事务有一些不同之处。

以下是Redis事务的实现流程：

MULTI命令： 事务开始时，客户端发送MULTI命令，告诉Redis开始记录后续的命令序列。
多个命令： 在MULTI和EXEC之间的命令会被加入到事务队列中，但并不会立即执行。
EXEC命令： 当客户端发送EXEC命令时，Redis会依次执行事务队列中的命令。在执行过程中，Redis会将事务队列中的命令依次执行，如果其中的某个命令执行失败，不会影响其他命令的执行。
事务执行结果： EXEC命令执行完成后，Redis会返回事务中所有命令的执行结果，以数组形式返回。如果事务中的某个命令执行失败，对应的结果将是错误信息。
DISCARD命令： 如果在MULTI和EXEC之间，客户端发送了DISCARD命令，那么事务队列中的所有命令都会被清除，事务被取消。
WATCH命令： 为了实现乐观锁的机制，可以使用WATCH命令监视一个或多个键。如果在事务执行前，有其他客户端修改了被监视的键，整个事务会被取消。

Redis事务的特点：

Redis事务是原子性的：在EXEC执行期间，事务中的所有命令要么都被执行，要么都不被执行。
Redis事务是隔离的：事务的执行过程不会受到其他客户端的影响。
Redis事务是不支持回滚的：即使其中某个命令执行失败，不会回滚前面已经执行的命令。

需要注意的是，虽然Redis事务提供了一种封装多个命令的方式，但是由于Redis的单线程模型，事务中的某些命令可能会因为特定的情况（如阻塞操作）导致整个事务执行的时间较长。因此，在使用Redis事务时，需要考虑事务执行期间可能的性能影响。

Redis过期键删除策略？

在Redis中，有两种主要的过期键删除策略，分别是惰性删除和定期删除，还有一些淘汰策略用于释放内存空间。以下是这些策略的详细说明：

惰性删除（Lazy Expiration）： 这是Redis默认的过期键删除策略。当访问一个已经过期的键时，Redis会立即删除该键并返回空值。这种策略避免了在访问时才删除键，节省了内存和CPU资源。
定期删除（定时任务删除）： Redis会随机抽取一些过期键，并检查它们是否过期。如果过期，就会删除这些键。这种策略通过定期任务进行删除，以避免删除大量过期键对性能造成影响。
内存淘汰策略（Eviction Policies）： 当内存使用达到一定阈值（由maxmemory参数指定）时，Redis会触发淘汰策略来释放空间。常见的淘汰策略包括：
- noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，写入操作会报错。
- allkeys-lru：从所有键中选择最近最少使用的键进行删除。
- volatile-lru：从设置了过期时间的键中选择最近最少使用的键进行删除。
- allkeys-random：随机选择一个键进行删除。
- volatile-random：从设置了过期时间的键中随机选择一个键进行删除。
- volatile-ttl：从设置了过期时间的键中选择剩余时间最短的键进行删除。

这些策略可以通过Redis的配置参数进行设置，例如：

# 设置过期键删除策略为定期删除
config set maxmemory-policy noeviction

需要根据实际场景和需求来选择适合的策略和参数值，以平衡内存使用和性能。

Redis怎么实现消息队列？

Redis可以用作轻量级的消息队列，实现基本的消息发布和订阅功能。以下是在Redis中如何实现消息队列的基本步骤：

发布消息： 在发布者端，使用PUBLISH命令将消息发布到指定的频道（通道）。
```
PUBLISH channel_name message_content
```
订阅消息： 在订阅者端，使用SUBSCRIBE命令订阅一个或多个频道，从中接收发布者发布的消息。
```
SUBSCRIBE channel_name
```
接收消息： 订阅者在订阅了频道后，会实时接收到发布者发布的消息。

通过上述步骤，你可以实现基本的发布-订阅模式的消息队列。然而，需要注意以下几点：

Redis的消息队列不支持消息持久化，即如果没有订阅者在线时，消息会丢失。
如果需要支持持久化、多个消费者、消息确认等高级特性，可能需要考虑使用专门的消息队列中间件，如RabbitMQ、Apache Kafka等。

在实际应用中，如果需要更多的消息队列特性，可以使用Redis的LIST数据结构来实现简单的队列。将发布者发布的消息插入到LIST中，然后消费者从LIST中弹出消息进行处理。但需要注意的是，Redis并不是专门为消息队列设计的，更适合用于一些简单的消息发布-订阅场景。对于高性能、大规模的消息队列需求，建议使用专门的消息队列中间件。

本文由 mdnice 多平台发布