Redis中一些最常见的面试问题总结-创新互联

前言

经过长达一周的奔波和面试，电话面试，回首今天终于成功的入职了，总共面试了大概10家公司，包括阿里，京东，IBM等等，京东技术过了，学历因为非统招就被pass了，阿里面了2次电话面试就没下文了，估计是我当时最后提问题的时候减分了吧，其他的也有一些offer，不是不想去，就是了无音讯了，眼看年关将近，也由不得我挑挑拣拣了，就直接进了我现在这家公司，主要是感觉公司人不错，薪水这方面也就没有计较太多。好了，书归正文，今天小编就大家送上我精心准备的关于Redis方面的面试题，希望可以帮到还在求职路上的你们。

1.什么是redis?

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。

2.Reids的特点　　

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性

能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消

息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。

Redis的主要缺点是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。

3.使用redis有哪些好处？ 　　

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) 

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash 

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

4.使用redis有什么缺点

分析:大家用redis这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用redis都会碰到一些问题，常见的也就几个。

回答:主要是四个问题

(一)缓存和数据库双写一致性问题

(二)缓存雪崩问题

(三)缓存击穿问题

(四)缓存的并发竞争问题

这四个问题，我个人是觉得在项目中，比较常遇见的。

5.redis相比memcached有哪些优势？ 　　

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其数据

6.Memcache与Redis的区别都有哪些？   

1)、存储方式 Memecache把数据全部存在内存之中，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。

2)、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。

3)、使用底层模型不同 它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

7.redis常见性能问题和解决方案： 　　

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

8. mySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略（回收策略）。redis 提供 6种数据淘汰策略：

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集（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

9.请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码，限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。具体登录函数或功能用空函数即可，不用详细写出。

用列表实现:列表中每个元素代表登陆时间,只要最后的第5次登陆时间和现在时间差不超过1小时就禁止登陆.用Python写的代码如下：

#!/usr/bin/env python3
import redis 
import sys 
import time 
 
r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1′, port=6379, db=0) 
try: 
 id = sys.argv[1]
except: 
 print(‘input argument error') 
 sys.exit(0) 
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600: 
 print(“you are forbidden logining”)
else: 
 print(‘you are allowed to login') 
 r.lpush(id, time.time()) 
 # login_func()