Redis 是彻底开源免费的, 遵照 BSD 协议, 是一个高性能的 key-value 数据库。java
Redis 与其余 key - value 缓存产品有如下三个特色:程序员
Redis 支持数据的持久化,能够将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候能够再次加载进行使用。web
Redis 不只仅支持简单的 key-value 类型的数据, 同时还提供 list, set, zset, hash 等数据结构的存储。面试
Redis 支持数据的备份, 即 master-slave 模式的数据备份。redis
Redis 优 势算法
性能极高 – Redis 能读的速度是 110000 次/s,写的速度是 81000 次/s 。数据库
丰富的数据类型 – Redis 支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及Ordered Sets 数据类型操做。后端
原子 – Redis 的全部操做都是原子性的,意思就是要么成功执行要么失败彻底不执行。单个操做是原子性的。多个操做也支持事务,即原子性,经过 MULTI 和 EXEC 指令包起来。缓存
丰富的特性 – Redis 还支持 publish/subscribe, 通知, key 过时等等特性。安全
Redis 与其余 key-value 存储有什么不一样?
Redis 有着更为复杂的数据结构而且提供对他们的原子性操做,这是一个不一样于其余数据库的进化路径。Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明, 无需进行额外的抽象。
Redis 运行在内存中可是能够持久化到磁盘,因此在对不一样数据集进行高速读写时须要权衡内存, 由于数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另外一个优势是,相比在磁盘上相同的复杂的数据结构,在内存中操做起来很是简单,这样 Redis 能够作不少内部复杂性很强的事情。同时, 在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的, 由于他们并不须要进行随机访问。
答: Redis 支持五种数据类型: string( 字符串),hash( 哈希), list( 列表), set( 集合) 及 zsetsorted set: 有序集合)。
咱们实际项目中比较经常使用的是 string,hash 若是你是 Redis 中高级用户,还须要加上下面几种数据结构 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。
若是你说还玩过 Redis Module,像 BloomFilter,RedisSearch,Redis-ML,面试官得眼睛就开始发亮了。
一、速度快, 由于数据存在内存中, 相似于 HashMap, HashMap 的优点就是查找和操做的时间复杂度都是 O1)
二、支持丰富数据类型, 支持 string, list, set, Zset, hash 等
三、支持事务, 操做都是原子性, 所谓的原子性就是对数据的更改要么所有执行, 要么所有不执行
四、丰富的特性:可用于缓存,消息,按 key 设置过时时间,过时后将会自动删除
一、Memcached 全部的值均是简单的字符串, redis 做为其替代者, 支持更为丰富的数据类
二、Redis 的速度比 Memcached 快很三、Redis 能够持久化其数据
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一、存储方式 Memecache 把数据所有存在内存之中, 断电后会挂掉, 数据不能超过内存大小。 Redis 有部份存在硬盘上, 这样能保证数据的持久性
二、数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。 Redis 有复杂的数据类型。
三、使用底层模型不一样 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通讯的应用协议不同。 Redis 直接本身构建了 VM 机制 ,由于通常的系统调用系统函数的话, 会浪费必定的时间去移动和请求。
答: Redis 是单进程单线程的, redis 利用队列技术将并发访问变为串行访问, 消除了传统数据库串行控制的开销。
答: 512M
Redis 提供两种持久化机制 RDB 和 AOF 机制:
一、RDBRedis DataBase)持久化方式: 是指用数据集快照的方式半持久化模式) 记录 redis 数据库的全部键值对,在某个时间点将数据写入一个临时文件, 持久化结束后, 用这个临时文件替换上次持久化的文件, 达到数据恢复。
优势:
一、只有一个文件 dump.rdb, 方便持久化。
二、容灾性好, 一个文件能够保存到安全的磁盘。
三、性能最大化, fork 子进程来完成写操做, 让主进程继续处理命令, 因此是 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 操做,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:
一、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化,若是持久化之间 redis 发生故障, 会发生数据丢失。因此这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
二、AOFAppend-only file)持久化方式: 是指全部的命令行记录以 redis 命令请求协议的格式彻底持久化存储)保存为 aof 文件。
优势:
一、数据安全, aof 持久化能够配置 appendfsync 属性, 有 always, 每进行一次命令操做就记录到 aof 文件中一次。
二、经过 append 模式写文件, 即便中途服务器宕机, 能够经过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
三、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 以前( 文件过大时会对命令进行合并重写), 能够删除其中的某些命令( 好比误操做的 flushall))
缺点:
一、AOF 文件比 RDB 文件大, 且恢复速度慢。
二、数据集大的时候, 比 rdb 启动效率低。
一、Master 最好不要写内存快照,若是 Master 写内存快照,save 命令调度 rdbSave函数, 会阻塞主线程的工做, 当快照比较大时对性能影响是很是大的, 会间断性暂停服务
二、若是数据比较重要, 某个 Slave 开启 AOF 备份数据, 策略设置为每秒同步一
三、为了主从复制的速度和链接的稳定性, Master 和 Slave 最好在同一个局域网
四、尽可能避免在压力很大的主库上增长从
五、主从复制不要用图状结构, 用单向链表结构更为稳定, 即:Master <- Slave1
<- Slave2 <- Slave3… 这样的结构方便解决单点故障问题,实现 Slave 对 Master 的替换。若是 Master 挂了, 能够马上启用 Slave1 作 Master, 其余不变。
一、定时删除:在设置键的过时时间的同时,建立一个定时器 timer). 让定时器在键的过时时间来临时, 当即执行对键的删除操做。
二、惰性删除:听任键过时无论,可是每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是 否过时, 若是过时的话, 就删除该键;若是没有过时, 就返回该键。
三、按期删除:每隔一段时间程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过时键。至 于要删除多少过时键, 以及要检查多少个数据库, 则由算法决定。
volatile-lru:从已设置过时时间的数据集( server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl: 从已设置过时时间的数据集( server.db[i].expires) 中挑选将要过时的数据淘汰
volatile-random: 从已设置过时时间的数据集( server.db[i].expires) 中任意选择数据淘汰
allkeys-lru: 从数据集( server.db[i].dict) 中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random: 从数据集( server.db[i].dict) 中任意选择数据淘汰
no-enviction( 驱逐) : 禁止驱逐数据
注意这里的 6 种机制,volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过时时间的数据集淘汰数据仍是从所有数据集淘汰数据, 后面的 lru、ttl 以及 random 是三种不一样的淘汰策略, 再加上一种 no-enviction 永不回收的策略。
使用策略规则:
一、若是数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率 低, 则使用 allkeys-lru
二、若是数据呈现平等分布, 也就是全部的数据访问频率都相同, 则使用allkeys-random
答:Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并经过异步的方式将数据写入磁盘。因此 redis 具备快速和数据持久化的特征。若是不将数据放在内存中, 磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。在内存愈来愈便宜的今天, redis 将会愈来愈受欢迎。若是设置了最大使用的内存, 则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
答:Redis 可使用主从同步,从从同步。第一次同步时,主节点作一次 bgsave, 并同时将后续修改操做记录到内存 buffer, 待完成后将 rdb 文件全量同步到复制节点, 复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。加载完成后, 再通知主节点将期间修改的操做记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。
答:能够将屡次 IO 往返的时间缩减为一次,前提是 pipeline 执行的指令之间没有因果相关性。使用 redis-benchmark 进行压测的时候能够发现影响 redis 的 QPS 峰值的一个重要因素是 pipeline 批次指令的数目。
、Redis Sentinal 着眼于高可用, 在 master 宕机时会自动将 slave 提高为master, 继续提供服务。
、Redis Cluster 着眼于扩展性, 在单个 redis 内存不足时, 使用 Cluster 进行分片存储。
答: 有 A, B, C 三个节点的集群,在没有复制模型的状况下,若是节点 B 失败了, 那么整个集群就会觉得缺乏 5501-11000 这个范围的槽而不可用。
答: Redisson、Jedis、lettuce 等等, 官方推荐使用 Redisson。
答: 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, 不支持字符串操做, 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,从而让使用者可以将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
设置密码: config set requirepass 123456 受权密码: auth 123456
答: Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念, Redis 集群有16384 个哈希槽,每一个 key 经过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪一个槽, 集群的每一个节点负责一部分 hash 槽。
答: 为了使在部分节点失败或者大部分节点没法通讯的状况下集群仍然可用, 因此集群使用了主从复制模型,每一个节点都会有 N-1 个复制品.
答: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做。
答: 异步复制
答: 16384 个。
答: Redis 集群目前没法作数据库选择, 默认在 0 数据库。
答: 使用 ping 命令。
答:
1) 事务是一个单独的隔离操做: 事务中的全部命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程当中, 不会被其余客户端发送来的命令请求所打断。
2) 事务是一个原子操做: 事务中的命令要么所有被执行, 要么所有都不执行。
答: MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH
答: EXPIRE 和 PERSIST 命令。
答: 尽量使用散列表( hashes), 散列表( 是说散列表里面存储的数少) 使用的内存很是小, 因此你应该尽量的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。好比你的 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全部信息存储到一张散列表里面. 更多面试题关注微信公众号:Java2B
答: 一个客户端运行了新的命令, 添加了新的数据。Redi 检查内存使用状况, 若是大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。一个新的命令被执行, 等等。因此咱们不断地穿越内存限制的边界, 经过不断达到边界而后不断地回收回到边界如下。若是一个命令的结果致使大量内存被使用( 例如很大的集合的交集保存到一个新的键), 不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。
答:若是你使用的是 32 位的 Redis 实例,能够好好利用 Hash,list,sorted set,set 等集合类型数据, 由于一般状况下不少小的 Key-Value 能够用更紧凑的方式存放到一块儿。
答:若是达到设置的上限,Redis 的写命令会返回错误信息( 可是读命令还能够正常返回。) 或者你能够将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制, 当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。
答:理论上 Redis 能够处理多达 232 的 keys,而且在实际中进行了测试,每一个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。咱们正在测试一些较大的值。任何 list、set、和 sorted set 均可以放 232 个元素。换句话说, Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。
答: Redis 内存数据集大小上升到必定大小的时候, 就会施行数据淘汰策略。相关知识: Redis 提供 6 种数据淘汰策略:
volatile-lru:从已设置过时时间的数据集( server.db[i].expires)中挑选最近最
少使用的数据淘汰
volatile-ttl: 从已设置过时时间的数据集( server.db[i].expires) 中挑选将要过时的数据淘汰
volatile-random: 从已设置过时时间的数据集( server.db[i].expires) 中任意选择数据淘汰
allkeys-lru: 从数据集( server.db[i].dict) 中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random: 从数据集( server.db[i].dict) 中任意选择数据淘汰
no-enviction( 驱逐) : 禁止驱逐数据
一、会话缓存( Session Cache)
最经常使用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存( session cache)。用 Redis 缓存会话比其余存储( 如 Memcached)的优点在于:Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时, 若是用户的购物车信息所有丢失, 大部分人都会不高兴的, 如今, 他们还会这样吗? 幸运的是, 随着 Redis 这些年的改进, 很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento 也提供 Redis 的插件。
二、全页缓存( FPC)
除基本的会话 token 以外, Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题, 即便重启了 Redis 实例, 由于有磁盘的持久化, 用户也不会看到页面加载速度的降低,这是一个极大改进,相似 PHP 本地 FPC。 再次以 Magento 为例,Magento 提供一个插件来使用 Redis 做为全页缓存后端。 此外, 对 WordPress 的用户来讲, Pantheon 有一个很是好的插件 wp-redis, 这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
三、队列
Reids 在内存存储引擎领域的一大优势是提供 list 和 set 操做, 这使得 Redis 能做为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 做为队列使用的操做,就相似于本地程序语言( 如 Python)对 list 的 push/pop 操做。 若是你快速的在 Google 中搜索“ Redis queues”, 你立刻就能找到大量的开源项目, 这些项目的目的就是利用 Redis 建立很是好的后端工具, 以知足各类队列需求。例如, Celery 有一个后台就是使用 Redis 做为 broker, 你能够从这里去查看。
4, 排行榜/计数器
Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操做实现的很是好。集合( Set) 和有序集合( Sorted Set)也使得咱们在执行这些操做的时候变的很是简单,Redis 只是正好提供了这两种数据结构。因此, 咱们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户– 咱们称之为“ user_scores”, 咱们只须要像下面同样执行便可: 固然,这是假定你是根据你用户的分数作递增的排序。若是你想返回用户及用户的分数, 你须要这样执行: ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一个很好的例子, 用 Ruby 实现的, 它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的, 你能够在这里看到。
五、发布/订阅
最后( 但确定不是最不重要的)是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实很是多。我已看见人们在社交网络链接中使用, 还可做为基于发布/订阅的脚本触发器, 甚至用 Redis 的发布/订阅功能来创建聊天系统!
答: 使用 keys 指令能够扫出指定模式的 key 列表。
对方接着追问: 若是这个 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 指令会致使线程阻塞一段时间, 线上服务会停顿, 直到指令执行完毕, 服务才能恢复。这个时候可使用 scan 指令, scan 指令能够无阻塞的提取出指定模式的 key 列表, 可是会有必定的重复几率, 在客户端作一次去重就能够了, 可是总体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。
答:若是大量的 key 过时时间设置的过于集中,到过时的那个时间点,redis 可能会出现短暂的卡顿现象。通常须要在时间上加一个随机值, 使得过时时间分散一些。
答:通常使用 list 结构做为队列,rpush 生产消息,lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候, 要适当 sleep 一会再重试。
若是对方追问可不能够不用 sleep 呢?
list 还有个指令叫 blpop,在没有消息的时候,它会阻塞住直到消息到来。若是对方追问能不能生产一次消费屡次呢? 使用 pub/sub 主题订阅者模式, 能够实现1:N 的消息队列。
若是对方追问 pub/sub 有什么缺点?
在消费者下线的状况下,生产的消息会丢失,得使用专业的消息队列如 RabbitMQ 等。
若是对方追问 redis 如何实现延时队列?
我估计如今你很想把面试官一棒打死若是你手上有一根棒球棍的话, 怎么问的这么详细。可是你很克制,而后神态自若的回答道:使用 sortedset,拿时间戳做为score,消息内容做为 key 调用 zadd 来生产消息,消费者用 zrangebyscore 指令获取 N 秒以前的数据轮询进行处理。到这里, 面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。可是他不知道的是此刻你却竖起了中指, 在椅子背后。
先拿 setnx 来争抢锁, 抢到以后, 再用 expire 给锁加一个过时时间防止锁忘记了释放。
这时候对方会告诉你说你回答得不错, 而后接着问若是在 setnx 以后执行 expire 以前进程意外 crash 或者要重启维护了, 那会怎么样?
这时候你要给予惊讶的反馈: 唉, 是喔, 这个锁就永远得不到释放了。紧接着你须要抓一抓本身得脑壳, 故做思考片刻, 好像接下来的结果是你主动思考出来的, 而后回答: 我记得 set 指令有很是复杂的参数, 这个应该是能够同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的! 对方这时会显露笑容, 内心开始默念: 摁, 这小子还不错。
Session 是运行在一台服务器上的,全部的访问都会到达咱们的惟一服务器上,这样咱们能够根据客户端传来的 sessionID,来获取 session,或在对应 Session 不存在的状况下( session 生命周期到了/用户第一次登陆),建立一个新的 Session; 可是, 若是咱们在集群环境下, 假设咱们有两台服务器 A, B, 用户的请求会由Nginx 服务器进行转发( 别的方案也是同理), 用户登陆时, Nginx 将请求转发至服务器 A 上,A 建立了新的 session,并将 SessionID 返回给客户端,用户在浏览其余页面时, 客户端验证登陆状态, Nginx 将请求转发至服务器 B, 因为 B 上并无对应客户端发来 sessionId 的 session,因此会从新建立一个新的 session,而且再将这个新的 sessionID 返回给客户端, 这样, 咱们能够想象一下, 用户每一次操做都有 1/2 的几率进行再次的登陆, 这样不只对用户体验特别差, 还会让服务器上的 session 激增, 加大服务器的运行压力。
为了解决集群环境下的 seesion 共享问题, 共有 4 种解决方案:
粘性 session 是指 Ngnix 每次都将同一用户的全部请求转发至同一台服务器上, 即将用户与服务器绑定。
即每次 session 发生变化时, 建立或者修改, 就广播给全部集群中的服务器, 使全部的服务器上的 session 相同。
缓存 session, 使用 redis, memcached。4.session 持久化
将 session 存储至数据库中, 像操做数据同样才作 session。
一、Redis 不只仅支持简单的 k/v 类型的数据,同时还提供 list,set,zset, hash 等数据结构的存储。而 memcache 只支持简单数据类型,须要客户端本身处理复杂对象
二、Redis 支持数据的持久化, 能够将内存中的数据保持在磁盘中, 重启的时候能够再次加载进行使用( PS: 持久化在 rdb、aof)。
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