彻夜长谈Redis之面试篇：一文让你面试从唯唯诺诺到飞扬跋扈！

2021-11-03  本文已影响0人  竹子爱熊猫

一、Redis基本概念

二、Redis基本数据类型与常用指令

命令 作用
keys * 返回所有键（keys还能用来搜索，比如keys h*：搜索所有以h开头的键）
dbsize 返回键数量，如果存在大量键，线上禁止使用此指令
exists key 检查键是否存在，存在返回 1，不存在返回 0
del key 删除键，返回删除键个数，删除不存在键返回 0
ttl key 查看键存活时间，返回键剩余过期时间，不存在返回-1
expire key seconds 设置过期时间（单位：s），成功返回1，失败返回0
expireat key timestamp 设置 key 在某个时间戳（精确到秒）之后过期
pexpire key milliseconds 设置过期时间（单位：ms），成功返回1，失败返回0
persist key 去掉过期时间
monitor 实时监听并返回redis服务器接收到的所有请求信息
shutdown 把数据同步保存到磁盘上，并关闭redis服务
info 查看当前redis节点信息
....... .......

当然了，一般也是记得一些常用的命令，但是 更多命令参考：Redis命令大全，因为redis命令和JVM参数一样，只要记得可以这样做就行了，但是具体的可以去参考相关文档资料。

类型 描述 特性 场景
string 二进制安全 可以存储任何元素（数字、字符、音视频、图片、对象.....） 计数器、分布式锁、字符缓存、分布式ID生成、session共享、秒杀token、IP限流等
hash 键值对存储，类似于Map集合 适合存储对象，可以将对象属性一个个存储，更新时也可以更新单个属性，操作某一个字段 对象缓存、购物车等
list 双向链表 增删快 栈、队列、有限集合、消息队列、消息推送、阻塞队列等
set 元素不能重复，每次获取无序 添加、删除、查找的复杂度都是O(1)，提供了求交集、并集、差集的操作 抽奖活动、朋友圈点赞、用户（微博好友）关注、相关关注、共同关注、好友推荐（可能认识的人）等
sorted set 有序集合，每个元素有一个对应的分数，不允许元素重复 基于分数进行排序，如果分数相等，以key值的 ascii 值进行排序 商品评价标签（好评、中评、差评等）、排行榜等
bitmaps Bitmaps 是一个字节由 8 个二进制位组成 在字符串类型上面定义的位操作 在线用户统计、用户访问统计、用户点击统计等
hyperloglog Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法。 用于进行基数统计，不是集合，不保存数据，只记录数量而不是具体数据 统计独立UV等
geospatial redis3.2版本新增的数据类型：GEO 对地理位置的支持 以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作 地理位置计算
stream redis5.0之后新增的数据类型 支持发布订阅，一对多消费 消息队列

PS：HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素（核心是基数估算算法，最终数值存在一定误差误差范围：基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误的近似值，耗空间极小，每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数，pfadd命令不是一次性分配12K内存使用，会随着基数的增加内存逐渐增大，Pfmerge命令合并后占用的存储空间为12K，无论合并之前数据量多少）

三、Redis缓存及一致性、雪崩、击穿与穿透问题

public Result get(int ID){
    redisResult = redis.get(ID);
     if(redisResult != null){
         return redisResult;
     }
     if(redis.setnx("update:" + ID) != "0"){
         DBResult = DB.selectByID(ID);
         if(DBResult != null){ // 避免缓存穿透
             redis.set(ID,DBResult);
             redis.del("update:" + ID);
             return DBResult;
         }
         redis.set(ID,"Not Data");
         return "抱歉，当前查询暂时没有找到数据......";
     }
     Thread.sleep(2);
     return get(ID);
}

四、Redis八种淘汰策略与三种删除策略

4.1. 八种键淘汰（过期）策略

策略 概述
volatile-lru 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰，没有设置过期时间的key不会被淘汰，这样就可以在增加内存空间的同时保证需要持久化的数据不会丢失。
volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰，ttl值越大越优先被淘汰。
volatile-random 从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
volatile-lfu 从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰
allkeys-lru 从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰，该策略要淘汰的key面向的是全体key集合，而非过期的key集合。 （应用最广泛的策略）
allkeys-lfu 从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰
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，这也是默认策略。意思是当内存不足以容纳新入数据时，新写入操作就会报错，请求可以继续进行，线上任务也不能持续进行，采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失。

4.2. 三种键删除策略

五、Redis三种持久化机制

5.1. RDB持久化

5.1. AOF持久化

5.3. 4.x之后的混合型持久化

当然在redis4.x之后推出了混合型持久化机制，因为RDB虽然加载快但是存在数据丢失，AOF数据安全但是加载缓慢，redis为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。将RDB文件的内容和增量的AOF日志文件存在一起。这里的AOF日志不再是全量
的日志，而是自持久化开始到持久化结束的这段时间发生的增量AOF日志，通常这部分AOF日志很小。redis重启的时候，可以先加载RDB的内容，然后再重放增量AOF日志，就可以完全替代之前的AOF全量文件重放，恢复效率因此大幅得到提升（混合型持久化最终生成的文件后缀是.aof，可以通过redis.conf文件中aof-use-rdb-preamble yes配置开启）。
- 混合型持久化优点：结合了RDB和AOF的优点，使得数据恢复的效率大幅提升
- 混合型持久化缺点：兼容性不好，redis-4.x新增，虽然最终的文件也是.aof格式的文件，但在4.0之前版本都不识别该aof文件，同时由于前部分是RDB格式，阅读性较差

六、Redis的事务机制

七、Redis内存模型及内存划分

八、Redis虚拟内存

九、Redis客户端通信RESP协议

十、Redis高可用机制：主从复制、哨兵、代理式/分片式集群

10.1. 主从复制

10.2. 哨兵机制

10.3. 代理式集群

Redis去中心化分片式集群

十一、Redis版本新特性

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