redis 面试题_redis中size代表多大

1. 介绍一下redis的数据结构

redis有String、List、Set、Hash、zSet这五种数据结构。

1.1 String

String是redis中最基本的一种数据结构，redis中String的底层实现是SDS(simple dynamic string)，SDS与普通C语言字符串的区别：

1. SDS的数据结构中维护了字符串长度这一变量，因此拿到SDS长度的时间复杂度为O(1)；而C语言为O(n)，因为要遍历一遍字符串。
2. 重新分配内存的次数：在C中，每次增加或者缩短一个字符串的时候，都需要对保存该C串的字符数组重新进行内存分配。若不分配，当增长C串时，会缓存溢出；在缩短C串时，会内存泄漏；而在SDS中，由于空间预分配和惰性空间释放这两个特点，可以减少内存重新分配次数。
   2.1. 空间预分配：在增长字符串时，SDS的API会申请额外的空间。
   2.2. 惰性空间释放：在缩短字符串时，SDS不会立即释放未使用的空间，而是用free关键字来记录未使用的空间。

1.2 List

List是元素的集合，其底层由ziplist（压缩列表）或linkedList（双向链表）实现。当每个节点的大小小于64字节，就用ziplist，如果超过，直接升级为linkedList。

1. ziplist保存的各个元素在内存中是连续的，但是与普通数组不一样的是，ziplist中的每个节点的大小不是固定的，节点内容有多大，就开多大空间，避免空间浪费。因为节点大小不固定，所以每个节点前必须引入节点长度，这样才能实现顺序访问。ziplist的crud时间复杂度：
   头插/尾插：平均O(n),最坏O(n^2)，因为可能引发连锁反应
   删除：平均O(n),最坏O(n^2)，因为可能引发连锁反应
   查询：O(n)
   修改：平均O(n),最坏O(n^2)，因为可能引发连锁反应
2. redis的linkedList的实现是双向链表

1.3 hash(字典)

hash保存的是键值对，无序。其底层由ziplist或hashtable实现。当每个键和值的长度小于64字节，那就用ziplist，反之则升级为hashtable。
一个redis的字典中保存有一个长度为2的hash表数组，其中一个用来保存键值对，另一个只有扩容时使用。

redis的hash表的关键字段：
table：用于存储键值对
size：表示哈希表的数组大小
used：表示哈希表中已经存储的键值对的个数
sizemask：大小永远为 size - 1，该属性用于计算哈希值
解决hash冲突：链地址法
计算负载因子：load_factor = ht[0].used / ht[0].size

1.3.1 rehash

Redis 哈希表不仅提供了扩容还提供了收缩机制，扩容与收缩都是通过 rehash 完成的。与 HashMap一样，Redis 中的哈希表想要执行 rehash 扩容操作也是需要一定条件的，主要为以下 2 个：
服务器目前没有执行BGREWRITEAOF 或者 BGSAVE 命令，切哈希表的负载因子大于等于 1 ；
服务器目前正在执行 BGSAVE 或者BGREWRITEAOF 命令， 并且哈希表的负载因子大于等于5，因为redis开启子进程，使用cow进行写入，如果cow途中rehash，那会导致父进程重新开辟一块儿内存空间来rehash，浪费内存空间；
下面是收缩 rehash 的条件： 哈希表的负载因子小于 0.1 时， 程序自动开始对哈希表执行收缩操作

字典的rehashidx用于保存当前的rehash进度

1.3.2 渐进式rehash

如果一次性完成rehash，那么会消耗太久的时间，redis是单进程单线程的，会造成服务器被阻塞，暂时不可用。

1. 为h[1]开辟足够的空间；
2. 初始化rehashidx为0，即表示从hash表的0索引开始rehash
3. 每执行一条增删改查，就将原hash表对应索引的键值对全拷贝过来；
4. 直到完成，设置rehashidx为-1
   渐进式rehash途中的hash表操作：更新、删除、查询都在h[0]和h[1]两个hash表中操作；新增操作只新增到h[1]中

1.4.set

set保存不重复的元素，无序；底层由intset或hashtable结合实现。

1.5.zSet

sortedset同时会由两种数据结构支持,ziplist和skiplist.
只有同时满足如下条件是,使用的是ziplist,其他时候则是使用skiplist:
有序集合保存的元素数量小于128个
有序集合保存的所有元素的长度小于64字节。

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. Redis 设计了一套自己的数据结构；
3. 采用单线程来负责存取、交互，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，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
4. 使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；

3. redis的数据淘汰策略

redis内存数据数据集大小升到一定大的时候，就会实行数据淘汰策略（回收策略）。

volatile-lru:从设置了过期时间的数据集中，选择最近最久未使用的数据释放；
allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间以及未设置过期时间的数据集中)，选择最近最久未使用的数据释放；
volatile-random:从设置了过期时间的数据集中，随机选择一个数据进行释放；
allkeys-random:从数据集中(包括了设置过期时间以及未设置过期时间)随机选择一个数据进行入释放；
volatile-ttl：从设置了过期时间的数据集中，选择马上就要过期的数据进行释放操作；
noeviction：不删除任意数据(但redis还会根据引用计数器进行释放),这时如果内存不够时，会直接返回错误。

4. redis的持久化机制

有RDB和AOF两种持久化机制：

4.1 RDB

RDB是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。

有两种方式：SAVE和BGSAVE
SAVE：服务器进程会忙于持久化，而不能处理来自客户端的请求。

4.1.1 RDB的BGSAVE的优缺点

下面谈谈BGSAVE：
优点：
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 ；
数据紧凑、适合做备份
缺点：
一是持久化的过程很耗时；
二是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；

4.2 AOF

AOF是将更新、删除、添加这些命令写入一个文件当中，恢复数据就从这个文件逐行读出命令并执行即可。

AOF持久化的三种方式：
always：每当有命令被执行，都要添加到AOF文件
everysec：每秒写一次（每秒将缓存区中的命令写入文件）
no：由操作系统决定何时写入文件

4.2.1 AOF重写 bgrewriteaof

因为 AOF 的运作方式是不断地将命令追加到文件的末尾， 所以随着写入命令的不断增加， AOF 文件的体积也会变得越来越大。

重写的实现：对于数据库中全部的key，获得其值，并用一条命令来记录这对键值对，来代替之前记录这对键值对的多对键值对。

4.2.2 AOF的优缺点

优点：

有多种持久化策略供选择，出现故障时，丢失的数据量少；
AOF文件过大时，可以重写AOF文件；

缺点：

对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。

5.Redis和Memcache区别

性能：memcache使用多核、redis使用单核。多核可以充分利用闲置cpu；
数据类型：memcache仅支持简单kv键值对，redis支持多种数据结构；redis还可以做一些简单的逻辑运算。
可靠性：memcache不支持持久化，如果突然断电，那么内存中的数据是不可复原的，而redis支持AOF和RDB两种持久化；
限制：Memcached单个key-value大小有限，一个value最大只支持1MB，而Redis最大支持512MB。

6. redis的key失效机制

一种是在访问key的时候，检查该key是否已过期，过期则删除；
另一种是定期检查key，在所有key里面随机抽取一些key来检查，若过期则删除。

7. redis缓存穿透、击穿、雪崩

缓存穿透：

用户不断请求redis中没有且数据库中也没有的数据(例如id =
-1)。因为数据库中也没有该条数据，那么查询那些不存在的数据是不会写入缓存的，所以每次都会重新区数据库查。流量大的话，数据库就挂了。

解决方法：

1、接口校验。在正常业务流程中可能会存在少量访问不存在 key
的情况，但是一般不会出现大量的情况，所以这种场景最大的可能性是遭受了非法攻击。可以在最外层先做一层校验：用户鉴权、数据合法性校验等，例如商品查询中，商品的ID是正整数，则可以直接对非正整数直接过滤等等。

2、缓存空值。当访问缓存和DB都没有查询到值时，可以将空值写进缓存，但是设置较短的过期时间，该时间需要根据产品业务特性来设置。

3、布隆过滤器。使用布隆过滤器存储所有可能访问的 key，不存在的 key 直接被过滤，存在的 key 则再进一步查询缓存和数据库。

缓存击穿：

某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

解决方案：

设置热点数据永不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存；
加互斥锁：在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。最理想的互斥锁是根据key的值来加锁。

缓存雪崩：

大量的热点 key 设置了相同的过期时间，导在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。

解决方案：

1、过期时间打散。既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。
2、热点数据不过期。该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。
3、加互斥锁。该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。

8. redis读写分离模型

只在master上写，然后同步到slave上，slave负责读。这种读写分离模型只适用于读多写少的场景。
缺点：如果写很多的话，同步数据的压力会很大。因为每个节点都保存的是全部的数据。

9.redis数据分片模型

数据分片模型可以解决读写分离模型的痛点：每个节点只保存数据的子集，每个节点都是一个master。减小了单个节点的存储压力，也能充分利用每个节点的存储能力和计算能力。

10. Redis使用单线程模型为什么性能依然很好？

避免了线程切换的资源消耗
单线程不存在资源共享与竞争，不用考虑锁的问题
基于内存的，内存的读写速度非常快
使用非阻塞的 IO 多路复用机制
数据存储进行了压缩优化
使用了高性能数据结构，如 Hash、跳表等

11. Redis的同步机制

Redis 通过同步(sync)和指令传播(command propagate)两个操作完成同步
同步(sync)：将从节点的数据库状态更新至与主节点的数据库状态一致。
步骤：
从节点向主节点发送 SYNC 指令；
收到 SYNC 指令，主节点执行 BGSAVE 指令，在后台生成一个 RDB 文件，并使用一个缓冲区记录从现在开始执行的所有写指令；
主节点 BGSAVE 指令执行后，会将生成的 RDB 文件发送给从节点；
从节点接收、载入 RDB 文件，将数据库状态更新至主节点执行 BGSAVE 指令时的数据库状态；
从节点加载完 RDB 文件，通知主节点将记录在缓冲区里面的所有写指令发送给从节点，从节点执行这些写指令，将数据库状态更新至主节点当前数据库状态。
指令传播(command propagate)：主节点数据被修改，会主动向从节点发送执行的写指令，从节点执行之后，两个节点数据状态又保持一致

12.Redis哨兵（Sentinel）模式

当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这时候可以用哨兵模式。
哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。
通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

哨兵挂了怎么办？答：哨兵也弄个集群。

13.如何保证Redis中存的都是热点数据

Redis存储在内存中的数据升到配置大小时，就进行数据淘汰
使用 allkeys-lru 策略，从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据优先淘汰，即可满足保存热点数据

14.Redis中如何找出已知前缀的key

使用 keys 指令可以查找指定模式的 key 列表
如果在线上使用，keys 指令会导致线程阻塞，直到执行结束。可以 使用 scan 指令，无阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但会有一定的重复概率，需要在客户端做一次去重，整体耗时比直接用 keys 指令长

15.redis的集群

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cluster集群的master选举机制：

16. redis的IO多路复用

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重点：

epoll_create(int size)//size是对大小的建议，并非真实大小
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epoll_create：创建一个epoll文件描述符；创建eventpoll实例，其中包含红黑树cache和双向链表。

int epollctl(int epfd, int op, int fd, struct epollevent *event)；
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epollctl：可以对红黑树进行三种操作：增删改；如果是将新的fd加入红黑树，那么还会为该fd注册回调函数；op操作类型，用三个宏EPOLL_CTL_ADD，EPOLL_CTL_DEL，EPOLL_CTL_MOD，来分别表示增删改对fd的监听。

int epollwait(int epfd, struct epollevent *events, int maxevents, int timeout);
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epollwait：读取就绪队列

17.一致性hash

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