最近整理一份关于Redis常见面试题的，也会根据自己的经验， 标注一些出现的概率，最高5颗★出现的概率最高。比如这样:

Redis 最适合的场景, 可以简单的说说吗?
出现概率: ★★★★

目录

• 一、Redis基础知识

  • 1、什么是 Redis, 有哪些优缺点?
  • 2、Redis 最适合的场景, 可以简单的说说吗?
  • 3、Redis 相比 Memcached 有哪些优势？
  • 4、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
  • 5、Redis 读写分离

• 二、数据结构

  • 1、Redis的数据类型有哪些?
  • 2、说说 Redis 哈希槽的概念？
  • 3、Hash如何实现O(1)的查询和设置速度, 以及扩容原理
  • 4、布隆过滤器

• 三、事务

  • 1、怎么理解 Redis 事务？
  • 2、Redis事务执行过程
  • 3、Redis事务的一些使用场景
  • 4、Redis事务与Redis pipeline的区别
  • 5、集群模式下Redis事务如何保证原子性

• 四、Redis数据持久化

  • 1、为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？
  • 2、Redis如何做持久化的？
  • 3、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？

• 五、Redis集群

  • 1、Redis 是单进程单线程的？
  • 2、是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？
  • 3、可以简单说说你对Redis Sentinel的理解
  • 4、Redis Sentinal和Redis Cluster的区别
  • 5、Redis 的同步机制了解么？
  • 6、Redis 集群最大节点个数是多少？

• 六、Redis淘汰策略

  • 1、Redis过期键的删除策略？
  • 2、你可以简单聊聊Redis内存淘汰机制(回收策略)

• 七、Redis分布式锁

  • 1、你知道实现实现分布式锁有哪些方案?

• 八、Redis缓存问题

  • 1、Redis缓存雪崩
  • 2、Redis缓存击穿
  • 3、Redis缓存穿透
  • 4、缓存预热
  • 5、缓存降级

• 九、运维和部署

  • 1、Redis 如何设置密码及验证密码？
  • 2、Redis 如何做内存优化？

一般来讲在面试当中， 关于Redis相关的面试题频率出现比较高的几个关键词是适合哪些场景、数据结构、hash实现原理和如何扩容、如何做持久化、关系型数据库和非关系数据库对比等等。 把这几个点问完基本也差不多10~20分钟了(一般一轮面试1小时左右), 基本这些可以让面试官对你的Redis知识有一定的了解了。

也欢迎关注我的公众号: 漫步coding。 一起交流, 在coding的世界里漫步, 回复: redis, 免费获取最新Redis面试题(含答案)。

希望这篇文章可以帮助大家, 也希望大家都能找到的好工作。

也可以在线看我的博客, 界面如下:

运维和部署

• Redis 如何设置密码及验证密码？
• Redis 如何做内存优化？

Redis 如何设置密码及验证密码？

出现概率: ★★★

redis没有实现访问控制这个功能，但是它提供了一个轻量级的认证方式，可以编辑redis.conf配置来启用认证。

1、初始化Redis密码：

在配置文件中有个参数： requirepass 这个就是配置redis访问密码的参数；

比如 requirepass test123；（Ps:需重启Redis才能生效）

redis的查询速度是非常快的，外部用户一秒内可以尝试多达150K个密码；所以密码要尽量长（对于DBA 没有必要必须记住密码）；

2、不重启Redis设置密码：

在配置文件中配置requirepass的密码（当redis重启时密码依然有效）。

redis 127.0.0.1:6379> config set requirepass test123

查询密码：

redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
(error) ERR operation not permitted

密码验证：

redis 127.0.0.1:6379> auth test123
OK

再次查询：

redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "test123"

PS：如果配置文件中没添加密码 那么redis重启后，密码失效；

3、在Redis集群中使用认证密码

如果Redis服务器，使用了集群。除了在master中配置密码外，也需要在slave中进行相应配置。在slave的配置文件中找到如下行，去掉注释并修改与master相同的密码即可：

# masterauth master-password

Redis 如何做内存优化？

出现概率: ★★★

在思考如何做内存优化之前, 我们先看看redisObject对象的结构

• type 代表数据类型，比如 list, set, hash, 由于一共是 4 bits, 所以 redis 最多能支持 16 种
• encoding 代表底层编码类型，比如 ziplist, intset, EMBSTR, raw 等等
• refcount 引用计数，对象创建时为 1, 当值为 0 时释放
• ptr 指向真实数据，虽然是个指针，但有时为了高效使用内存，直接存储整型

对象有如下特性：

• redis 在执行命令之前，根据对象的类型就可以判断命令是否可以执行。
• 依托对象，可以针对不同的使用场景，为对象设置不同的数据结构实现，从而优化对象在不同场景下的使用效率。
• redis 对象系统实现了基于引用计数技术的内存回收机制，当程序不再使用某个对象的时候，这个对象所占用的内存就会被自动释放。
• redis 使用引用计数技术实现了对象共享机制，一定场景下，可以通过让多个数据库键共享同一个对象来节约内存。
• redis 对象带有访问时间记录，可以用来计算数据库键的空转时间，在服务器启用 maxmemory 的情况下，空转时长较大的键可能被优先删除。

1、缩减键值对象

缩减键（key）和值（value）的长度

key长度：如在设计键时，在完整描述业务情况下，键值越短越好。
value长度：值对象缩减比较复杂，常见需求是把业务对象序列化成二进制数组放入Redis。

类似如果想在Redis 存用户的简介:

这样如果一个用户的

{gender: 'male', name: '漫步coding'} 

可以做一些映射

keyMap = {
  'gender': 'a'
  'sex': 'b',
  ...
  'profile': 'a1',
  'name': 'b1',
}

存在redis映射后就是

{'a': 'male', 'b1': '漫步coding'}

同时也可以对female, male 这些枚举值做一次映射。

同时值对象除了存储二进制数据之外，通常还会使用通用格式存储数据比如:json，xml等作为字符串存储在Redis中。这种方式优点是方便调试和跨语言，但是同样的数据相比字节数组所需的空间更大，在内存紧张的情况下，可以使用通用压缩算法压缩json,xml后再存入Redis，从而降低内存占用，例如使用GZIP压缩后的json可降低约60%的空间。

2、共享对象池

对象共享池指Redis内部维护[0-9999]的整数对象池。创建大量的整数类型redisObject存在内存开销，每个redisObject内部结构至少占16字节，甚至超过了整数自身空间消耗。所以Redis内存维护一个[0-9999]的整数对象池，用于节约内存。 除了整数值对象，其他类型如list,hash,set,zset内部元素也可以使用整数对象池。因此开发中在满足需求的前提下，尽量使用整数对象以节省内存。

 127.0.0.1:6379> set a 1
OK
127.0.0.1:6379> object refcount a
(integer) 2147483647
127.0.0.1:6379> set b 1
OK
127.0.0.1:6379> object refcount b
(integer) 2147483647
127.0.0.1:6379> set c 10000
OK
127.0.0.1:6379> object refcount c
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

object refcount b和 object refcount a为什么是2147483647, 查看源码，发现新版本的redis中OBJ_SHARED_INTEGERS变量定义了共享整数10000(0-9999)，并且定义不被销毁的全局对象的引用数量OBJ_SHARED_REFCOUNT为INT_MAX，INT_MAX = 2^31 - 1 =2147483647。

但是如果对象超出 9999 范围等于 10000 的时候，比如 object refcount c 返回的是 (integer) 1，就不会使用对象内存。另外， 这些共享对象不单单只有字符串键可以使用， 那些在数据结构中嵌套了字符串对象的对象（linkedlist 编码的列表对象、 hashtable 编码的哈希对象、 hashtable 编码的集合对象、以及 zset 编码的有序集合对象）都可以使用这些共享对象。

为什么 Redis 不共享包含字符串的对象？

redis 之所以只能使用数字共享，因为数字的复用概率最大，其次就是对于使用对象共享的关键问题就是判断相等性，只有在共享对象和目标对象完全相等的情况下，redis 才会使用共享对象。数字的比较算法复杂度是 o (1)，如果判断的是字符串，那么比较的复杂度是 o (n)，特别是长字符串更消耗性能。对于更复杂的数据结构，比如 hash、list 等，相等比较复杂度需要 o (n ^ 2)。对于单线程的 reids 来说，这显然不合理。其中只保留 10000 个对象共享也是防止对象池浪费。

3、字符串优化

Redis自身实现的字符串结构有如下特点:

• O(1)时间复杂度获取：字符串长度，已用长度，未用长度。
• 可用于保存字节数组，支持安全的二进制数据存储。
• 内部实现空间预分配机制，降低内存再分配次数。
• 惰性删除机制，字符串缩减后的空间不释放，作为预分配空间保留。

在高并发写入场景中，条件允许的情况下建议字符串长度控制在39字节以内，减少创建redisObject内存分配次数从而提高性能。

4、控制key的数量

当使用Redis存储大量数据时，通常会存在大量键，过多的键同样会消耗大量内存。Redis本质是一个数据结构服务器，它为我们提供多种数据结构，如hash，list，set，zset 等结构。使用Redis时不要进入一个误区，大量使用get/set这样的API，把Redis当成Memcached使用。对于存储相同的数据内容利用Redis的数据结构降低外层键的数量，也可以节省大量内存。如下图所示，通过在客户端预估键规模，把大量键分组映射到多个hash结构中降低键的数量。

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