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java -redis 面试题

2022-02-24 11:34:20  阅读:118  来源: 互联网

标签:面试题 缓存 java 过期 Redis redis key 数据


一、Redis基础概述
1、什么是Redis,有哪些优缺点?

Redis 是一个使用 C 语言编写的,开源的高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

Redis 的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向,每秒可以处理超过 10万次读写操作

Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

整体的回答流程就是概念+基本数据类型+特点+可以做什么

(1)优点

读写速度快、支持持久化、数据结构丰富、支持主从复制。

(2)缺点

受物理内存的限制、不具备自动容错和恢复功能、较难支持在线扩容

2、Redis为什么这么快

(1)完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。

(2)数据结构简单,操作也简单,Redis 中的数据结构是专门进行设计的;

(3)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU,不用去考虑各种锁的问题

(4)使用多路 I/O 复用模型,非阻塞 IO;

(5)使用底层模型不同,它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样,Redis 直接自己构建了 VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求;

3、为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存,在多实例的情况下,各实例共用一份缓存数据,缓存具有一致性。

4、Redis与Memcached的区别

区别很多,有一张表,我觉得记不住,大概下面三种就可以:

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

5、Redis常见性能问题和解决方案?

(1)Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化。

(2)如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

(3)为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内。

(4)尽量避免在压力较大的主库上增加从库

(5)Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

(6)为了Master的稳定性,主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更稳定,即主从关系为:Master<–Slave1<–Slave2<–Slave3…,这样的结构也方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换,也即,如果Master挂了,可以立马启用Slave1做Master,其他不变。

二、数据类型
1、Redis有哪些数据类型,都在哪些场景中使用过?

Redis主要有5种数据类型,包括String,List,Set,Zset,Hash,满足大部分的使用要求。

(1)string:适合最简单的k-v存储,类似于memcached的存储结构,短信验证码,配置信息等,就用这种类型来存储。

(2)hash:一般key为ID或者唯一标示,value对应的就是详情了。如商品详情,个人信息详情,新闻详情等。

(3)list:因为list是有序的,比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的,适合根据写入的时间来排序,如:最新的排名。

(4)set:可以简单的理解为ID-List的模式,如微博中一个人有哪些好友,set最牛的地方在于,可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如:查找两个人共同的好友等。

(5)Sorted Set:是set的增强版本,增加了一个score参数,自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

三、持久化技术(重点)
1、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制:

(1)RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中,对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

优点:

1、只有一个文件 dump.rdb,方便持久化。

2、容灾性好,一个文件可以保存到安全的磁盘。

3、性能最大化,fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis 的高性能

4.相对于数据集大时,比 AOF 的启动效率更高。

缺点:数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)

(2)AOF持久化(即Append Only File持久化),则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中,当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。

优点:数据安全、可以解决数据一致性问题。

缺点:AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢、比 rdb 启动效率低。

2、如何选择合适的持久化方式

(1)应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下,当 Redis 重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。

(2)如果允许部分数据丢失,可以使用RDB方式,并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快,除此之外,使用RDB还可以避免AOF程序的bug。

(3)如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。

3、Redis怎么扩容?

(1)如果Redis被当做缓存使用时,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

(2)如果Redis被当做一个持久化存储使用,使用Redis集群进行扩容。

4、Redis如何做大量数据插入?

Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。

5、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?

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?
这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

6、使用Redis做过异步队列吗,是如何实现的

使用list类型保存数据信息,rpush生产消息,lpop消费消息,当lpop没有消息时,可以sleep一段时间,然后再检查有没有信息,如果不想sleep的话,可以使用blpop, 在没有信息的时候,会一直阻塞,直到信息的到来。redis可以通过pub/sub主题订阅模式实现一个生产者,多个消费者,当然也存在一定的缺点,当消费者下线时,生产的消息会丢失。

7、Redis如何实现延时队列

使用sortedset,使用时间戳做score, 消息内容作为key,调用zadd来生产消息,消费者使用zrangbyscore获取n秒之前的数据做轮询处理。

四、过期删除策略(重点)
1、Redis的过期键的删除策略

过期策略通常有以下三种:

(1)定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

(2)惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。

(3)定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

2、设置过期时间和永久有效的命令是什么?

EXPIRE和PERSIST命令

3、Redis的内存淘汰策略有哪些?

全局的键空间选择性移除

(1)noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

(2)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key。(这个是最常用的)

(3)allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。

设置过期时间的键空间选择性移除

(1)volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。

(2)volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

(3)volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

在2.8.13的版本里,默认是noeviction,在3.2.3版本里默认是volatile-lru。

4、Redis如何做内存优化?

尽可能使用散列表(hashes),散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小,所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象,不要为这个用户的名称,姓氏,邮箱,密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

五、Redis事务
1、Redis事务的概念?

Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结说:redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

2、Redis事务的三个阶段

事务开始 MULTI、命令入队、事务执行 EXEC

3、Redis事务支持隔离性吗?

Redis 是单进程程序,并且它保证在执行事务时,不会对事务进行中断,事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此,Redis 的事务是总是带有隔离性的。

4、Redis事务保证原子性吗,支持回滚吗?

Redis中,单条命令是原子性执行的,但事务不保证原子性,且没有回滚。事务中任意命令执行失败,其余的命令仍会被执行。

如果在一个事务中的命令出现错误,那么所有的命令都不会执行;

如果在一个事务中出现运行错误,那么正确的命令会被执行。

六、Redis集群
1、什么是哨兵

哨兵的介绍

sentinel,中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件,主要有以下功能:

(1)集群监控:负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。

(2)消息通知:如果某个 redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。

(3)故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上。

(4)配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址。
哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。

哨兵的核心知识

(1)哨兵至少需要 3 个实例,来保证自己的健壮性。

(2)哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。

(3)对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构,尽量在测试环境和生产环境,都进行充足的测试和演练。

2、redis 集群模式的工作原理能说一下么?

Redis Cluster是一种服务端Sharding技术,3.0版本开始正式提供。Redis Cluster并没有使用一致性hash,而是采用slot(槽)的概念,一共分成16384个槽。将请求发送到任意节点,接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行。

3、分布式寻址都有哪些算法?

(1)hash 算法(大量缓存重建)

(2)一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡)

(3)redis cluster 的 hash slot 算法

4、节点间如何通信?

集群元数据的维护有两种方式:集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信。

5、Redis Sharding如何实现的?

Redis Sharding是Redis Cluster出来之前,业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列,通过hash函数,特定的key会映射到特定的Redis节点上。Java redis客户端驱动jedis,支持Redis Sharding功能,即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool

6、Redis 主从架构原理

单机的 redis,能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说,一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读高并发。

过程原理

(1)当从库和主库建立MS关系后,会向主数据库发送SYNC命令

(2)主库接收到SYNC命令后会开始在后台保存快照(RDB持久化过程),并将期间接收到的写命令缓存起来

(3)当快照完成后,主Redis会将快照文件和所有缓存的写命令发送给从Redis

(4)从Redis接收到后,会载入快照文件并且执行收到的缓存的命令

(5)之后,主Redis每当接收到写命令时就会将命令发送从Redis,从而保证数据的一致

7、Redis集群会有写操作丢失吗?为什么?

Redis并不能保证数据的强一致性,这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

8、Redis集群之间是如何复制的?(异步复制)

9、Redis集群最大节点个数是多少?(16384)

10、Redis是单线程的,如何提高多核CPU的利用率?

可以在同一个服务器部署多个Redis的实例,并把他们当作不同的服务器来使用,在某些时候,无论如何一个服务器是不够的, 所以,如果你想使用多个CPU,你可以考虑一下分片(shard)。

11、为什么要做Redis分区?

分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。

12、有哪些Redis分区实现方案?

(1)客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。

(2)代理分区 意味着客户端将请求发送给代理,然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例,然后根据Redis的响应结果返回给客户端。redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy

(3)查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例,然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由,但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点,而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

13、Redis分区有什么缺点?

(1)涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集,因为他们可能被存储到不同的Redis实例(实际上这种情况也有办法,但是不能直接使用交集指令)。

(2)同时操作多个key,则不能使用Redis事务.

(3)分区使用的粒度是key,不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集

(4)当使用分区的时候,数据处理会非常复杂,例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB / AOF文件。

(5)分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis节点,能做到最大程度对用户透明地数据再平衡,但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而,有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

14、Redis如何实现分布式锁?

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下:

使用SETNX命令获取锁,若返回0(key已存在,锁已存在)则获取失败,反之获取成功

为了防止获取锁后程序出现异常,导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个“合理”的过期时间

释放锁,使用DEL命令将锁数据删除

15、如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作,但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同,这样也就导致了结果的不同!

推荐一种方案:分布式锁(zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁)。(如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题,不要使用分布式锁,这样会影响性能)

zookeeper分布式锁准备在今后的面试文章中提到。

16、分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好?为什么?

既然Redis是如此的轻量(单实例只使用1M内存),为防止以后的扩容,最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器,你也可以一开始就让Redis以分布式的方式运行,使用分区,在同一台服务器上启动多个实例。

一开始就多设置几个Redis实例,例如32或者64个实例,对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦,但是从长久来看做这点牺牲是值得的。

这样的话,当你的数据不断增长,需要更多的Redis服务器时,你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已(而不用考虑重新分区的问题)。一旦你添加了另一台服务器,你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。

17、什么是 RedLock

Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性:

(1)安全特性:互斥访问,即永远只有一个 client 能拿到锁

(2)避免死锁:最终 client 都可能拿到锁,不会出现死锁的情况,即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区

(3)容错性:只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务

18、如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?

(1)一般来说,就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话,缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,最好不要做这个方案,读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

(2)还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况,但是发生的几率特别小,就是先更新数据库,然后再删除缓存。

七、缓存异常
1、缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

(1)缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。

(2)一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队。

(3)给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存。

2、缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

(1)接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;

(2)从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

(3)采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中,一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

3、缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。

和缓存雪崩不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案

(1)设置热点数据永远不过期。

(2)加互斥锁,互斥锁

4、缓存预热

缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

解决方案

(1)直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作一下;

(2)数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载;

(3)定时刷新缓存;

5、缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。

缓存降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。

在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:

(1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

(2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

(3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

(4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

服务降级的目的,是为了防止Redis服务故障,导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此,对于不重要的缓存数据,可以采取服务降级策略,例如一个比较常见的做法就是,Redis出现问题,不去数据库查询,而是直接返回默认值给用户。

6、缓存热点key

缓存中的一个Key(比如一个促销商品),在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案

(1)对缓存查询加锁,如果KEY不存在,就加锁,然后查DB入缓存,然后解锁;

(2)其他进程如果发现有锁就等待,然后等解锁后返回数据或者进入DB查询

八、常用工具
1、Redis支持的Java客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

Redisson、Jedis、lettuce等等,官方推荐使用Redisson。

2、Redis和Redisson有什么关系?

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客户端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 。

3、Jedis与Redisson对比有什么优缺点?

Jedis是Redis的Java实现的客户端,其API提供了比较全面的Redis命令的支持;Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构,和Jedis相比,功能较为简单,不支持字符串操作,不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离,从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

标签:面试题,缓存,java,过期,Redis,redis,key,数据
来源: https://www.cnblogs.com/zhenma0618/p/15930926.html

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