Redis常见面试题-原创手记-慕课网

1. Redis 有什么优点和缺点?

Redis 优点

读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

Redis 缺点

数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。

2. Redis 是单线程的吗？

Redis不同版本之间采用的线程模型是不一样的，在Redis4.0版本之前使用的是单线程模型，在4.0版本之后增加了多线程的支持。
在4.0之前虽然我们说Redis是单线程，也只是说它的网络I/O线程以及Set 和 Get操作是由一个线程完成的（所以不需考虑并发安全性）。但是Redis的持久化、集群同步还是使用其他线程来完成。
多线程的支持，主要是体现在大数据的异步删除功能上，例如 unlink key、flushdb async、flushall async 等

3. Redis 为什么设计成单线程的？

绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速），并且采用了高效的数据结构，比如哈希表和跳表。
采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，省去了多线程切换带来的时间和性能开销，并且不会出现死锁
非阻塞 IO，内部采用 epoll，epoll 中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用 epoll 的多路复用特性，避免 IO 代价。

4. Redis 和 Memcached 的区别有哪些？

从以下9个方面来讲：

Redis 和 Memcache 都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过 Memcache 还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。
Memcache 仅支持key-value结构的数据类型，Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。
虚拟内存– Redis 当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘
分布式–设定 Memcache 集群，利用 magent 做一主多从; Redis 可以做一主多从。都可以一主一从
存储数据安全– Memcache 挂掉后，数据没了； Redis 可以定期保存到磁盘（持久化）
Memcache 的单个value最大 1m，Redis 的单个value最大 512m。
灾难恢复– Memcache 挂掉后，数据不可恢复; Redis 数据丢失后可以通过 AOF/RDB 恢复
Redis 原生就支持集群模式， Memcached 没有原生的集群模式，需要依赖客户端来实现，然后往集群中分片写入数据。
Memcached 网络IO模型是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，原型上接近于 nignx。而 Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的 AeEvent 事件处理框架，主要实现类epoll，kqueue 和 select，更接近于Apache早期的模式。

5. Redis 的同步机制了解是什么？

Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存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作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

6.Redis有几种持久化方式及实现原理

*【全量】RDB 持久化，是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。实际操作过程是，fork 一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。

*【增量】AOF持久化，以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。

7. 说说RDB的优缺点

优点

灵活设置备份频率和周期。你可能打算每个小时归档一次最近 24 小时的数据，同时还要每天归档一次最近 30 天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。
非常适合冷备份，对于灾难恢复而言，RDB 是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。推荐，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说 Amazon 的 S3 云服务上去，在国内可以是阿里云的 OSS 分布式存储上。
性能最大化。对于 Redis 的服务进程而言，在开始持久化时，它唯一需要做的只是 fork 出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行 IO 操作了。也就是说，RDB 对 Redis 对外提供的读写服务，影响非常小，可以让 Redis 保持高性能。恢复更快。相比于 AOF 机制，RDB 的恢复速度更更快，更适合恢复数据，特别是在数据集非常大的情况。

缺点

如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么 RDB 将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。所以，RDB 实际场景下，需要和 AOF 一起使用。
由于 RDB 是通过 fork 子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是 1 秒钟。所以，RDB 建议在业务低估，例如在半夜执行。

8. AOF的优缺点

优点

该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis 中提供了 3 种同步策略，即每秒同步、每修改(执行一个命令)同步和不同步
事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。* * 而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。
由于该机制对日志文件的写入操作采用的是 append 模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。
因为以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高。
另外，如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在 Redis 下一次启动之前，我们可以通过 redis-check-aof 工具来帮助我们解决数据一致性的问题。
如果 AOF 日志过大，Redis 可以自动启用 rewrite 机制。即使出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在 rewrite log 的时候，会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的 merge 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。
AOF 包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。

缺点

对于相同数量的数据集而言，AOF 文件通常要大于 RDB 文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
根据同步策略的不同，AOF 在运行效率上往往会慢于 RDB，总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和 RDB 一样高效。
以前 AOF 发生过 bug，就是通过 AOF 记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有 bug。不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

9. AOF采用的是"写后日志"的方式,Redis为什么要先执行命令，再把数据写入日志呢？

主要是由于Redis在写入日志之前，不对命令进行语法检查，所以只记录执行成功的命令，避免出现记录错误命令的情况，而且在命令执行后再写日志不会阻塞当前的写操作。

后写日志主要有两个风险可能会发生：

数据可能会丢失：如果 Redis 刚执行完命令，此时发生故障宕机，会导致这条命令存在丢失的风险。
可能阻塞其他操作：AOF 日志其实也是在主线程中执行，所以当 Redis 把日志文件写入磁盘的时候，还是会阻塞后续的操作无法执行。

10. RDB做快照时会阻塞线程吗？做快照时可以修改数据吗？

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 快照文件，分别是 save 和 bgsave。save 命令在主线程中执行，会导致阻塞。而 bgsave 命令则会创建一个子进程，用于写入 RDB 文件的操作，避免了对主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 的默认配置。

save是同步的会阻塞客户端命令，bgsave的时候是可以修改的。
bgsave做快照时可以修改数据主要是利用bgsave子线程实现的：

如果主线程执行读操作，则主线程和 bgsave 子进程互相不影响；
如果主线程执行写操作，则被修改的数据会复制一份副本，然后 bgsave子进程会把该副本数据写入 RDB 文件，在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。

11. 两种持久化方式该如何选择？

bgsave 做镜像全量持久化，AOF 做增量持久化。因为 bgsave 会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要 AOF 来配合使用。在 Redis 实例重启时，会使用 bgsave 持久化文件重新构建内存，再使用 AOF 重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。

如果你非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用RDB持久化。

有很多用户都只使用AOF持久化，但并不推荐这种方式：因为定时生成RDB快照（snapshot）非常便于进行数据库备份，并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快。

12. Redis 有几种数据“过期”策略？

Redis 的过期策略，就是指当 Redis 中缓存的 key 过期了，Redis 如何处理。

Redis 提供了 3 种数据过期策略：

被动删除：当读/写一个已经过期的 key 时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期 key。
主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以 Redis 会定期主动淘汰一批已过期的 key。
主动删除：当前已用内存超过 maxmemory 限定时，触发主动清理策略。

在 Redis 中，同时使用了上述 3 种策略，即它们非互斥的。

13. Redis 有哪几种数据“淘汰”策略？

Redis一共有六种数据淘汰策略：

noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。
allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。