字节跳动面试真题：Redis为什么快？_redis为什么块面试题

前言

大家好，有位伙伴面试了字节（四年半工作经验），分享下面试真题，大家一起加油哈。

1. 说说Redis为什么快
2. Redis有几种数据结构,底层分别是怎么存储的
3. Redis有几种持久化方式
4. 多线程情况下,如何保证线程安全？
5. 用过volatile吗？底层原理是？
6. MySQL的索引结构，聚簇索引和非聚簇索引的区别
7. MySQL有几种高可用方案，你们用的是哪一种
8. 说说你做过最有挑战性的项目
9. 秒杀采用什么方案
10. 聊聊分库分表，需要停服嘛
11. redis挂了怎么办？
12. 你怎么防止优惠券有人重复刷？
13. 抖音评论系统怎么设计
14. 怎么设计一个短链地址
15. 有一个数组，里面元素非重复，先升序再降序，找出里面最大的值

1.说说Redis为什么快

1.1 基于内存存储实现

内存读写是比在磁盘快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的MySQL数据库，省去磁盘I/O的消耗。

1.2 高效的数据结构

Mysql索引为了提高效率，选择了B+树的数据结构。其实合理的数据结构，就是可以让你的应用/程序更快。先看下Redis的数据结构&内部编码图：

1.2.1 SDS简单动态字符串

• 字符串长度处理：Redis获取字符串长度，时间复杂度为O(1)，而C语言中，需要从头开始遍历，复杂度为O（n）;
• 空间预分配：字符串修改越频繁的话，内存分配越频繁，就会消耗性能，而SDS修改和空间扩充，会额外分配未使用的空间，减少性能损耗。
• 惰性空间释放：SDS 缩短时，不是回收多余的内存空间，而是free记录下多余的空间，后续有变更，直接使用free中记录的空间，减少分配。

1.2.2 字典

Redis 作为 K-V 型内存数据库，所有的键值就是用字典来存储。字典就是哈希表，比如HashMap，通过key就可以直接获取到对应的value。而哈希表的特性，在O（1）时间复杂度就可以获得对应的值。

1.2.3 跳跃表

• 跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。
• 跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。

1.3 合理的数据编码

Redis 支持多种数据类型，每种基本类型，可能对多种数据结构。什么时候,使用什么样数据结构，使用什么样编码，是redis设计者总结优化的结果。

• String：如果存储数字的话，是用int类型的编码;如果存储非数字，小于等于39字节的字符串，是embstr；大于39个字节，则是raw编码。
• List：如果列表的元素个数小于512个，列表每个元素的值都小于64字节（默认），使用ziplist编码，否则使用linkedlist编码
• Hash：哈希类型元素个数小于512个，所有值小于64字节的话，使用ziplist编码,否则使用hashtable编码。
• Set：如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个，使用intset编码，否则使用hashtable编码。
• Zset：当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码

1.4 合理的线程模型

I/O 多路复用

多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求，而Redis使用用epoll作为I/O多路复用技术的实现。并且，Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

2. Redis有几种数据结构，底层分别是怎么存储的

常用的，Redis有以下这五种基本类型：

• String（字符串）
• Hash（哈希）
• List（列表）
• Set（集合）
• zset（有序集合）

它还有三种特殊的数据结构类型

• Geospatial
• Hyperloglog
• Bitmap

2.1 Redis 的五种基本数据类型

String（字符串）

• 简介:String是Redis最基础的数据结构类型，它是二进制安全的，可以存储图片或者序列化的对象，值最大存储为512M
• 简单使用举例: set key value、get key等
• 应用场景：共享session、分布式锁，计数器、限流。
• 内部编码有3种，int（8字节长整型）/embstr（小于等于39字节字符串）/raw（大于39个字节字符串）

Hash（哈希）

• 简介：在Redis中，哈希类型是指v（值）本身又是一个键值对（k-v）结构
• 简单使用举例：hset key field value 、hget key field
• 内部编码：ziplist（压缩列表） 、hashtable（哈希表）
• 应用场景ÿ