JAVA面试部分——后端-Redis

6.1 为什么要使用Redis？

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是一些使用Redis的主要优势：

1. 快速读写操作： Redis是基于内存的存储系统，因此能够提供非常快速的读写操作。它将数据存储在内存中，而不是磁盘上，从而避免了磁盘I/O的瓶颈。

2. 支持丰富的数据结构： Redis支持丰富的数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。这使得它不仅仅是一个简单的键值对存储系统，而且能够适应各种应用场景。

3. 持久化选项： Redis提供了多种持久化选项，可以将数据保存到磁盘上，以便在重启时仍然保持数据。这对于需要持久存储数据的应用程序非常重要。

4. 高可用性： Redis支持主从复制，可以配置多个Redis实例，其中一个是主节点，其余是从节点。主节点的数据会异步地复制到从节点，从而实现数据冗余和高可用性。

5. 分布式缓存： Redis常用作缓存系统，可以帮助提高应用程序的性能。它可以存储热门数据，减轻数据库的压力，从而加速读取操作。

6. 原子性操作： Redis支持原子性操作，能够在单个命令中执行多个操作，确保这些操作要么全部执行成功，要么全部失败。这对于构建复杂的事务和保证数据的一致性非常有用。

7. 发布-订阅模式： Redis提供了发布-订阅模式，使得应用程序可以实现实时的消息传递。这在构建实时通信或事件处理系统时非常有用。

8. 开发者社区和生态系统： Redis拥有庞大的开发者社区，有丰富的文档和资源。此外，有很多与Redis相关的库和工具，可以轻松集成到各种应用程序中。

总体而言，Redis是一个多功能、高性能的数据存储系统，适用于许多不同的用例，包括缓存、会话存储、计数器、排行榜、实时分析等。

6.2 击穿，雪崩，穿透

Redis的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis缓存中常见的三个问题，下面是它们的定义和解决方案：

1. 缓存击穿：在并发场景下，某个热点数据被频繁访问，当该数据未在缓存中时，每次访问都会查询数据库，导致数据库负载过高。解决方案：使用分布式锁或者使用Redis的SETNX命令实现热点数据的缓存。

2. 缓存穿透：由于数据在缓存中不存在，每次访问都需要查询数据库，导致数据库负载过高。解决方案：使用空对象或者布隆过滤器来避免缓存穿透。

3. 缓存雪崩：由于大量请求同时到达服务器，服务器无法处理新的请求，导致服务器的性能下降，甚至崩溃。解决方案：使用限流算法、设置键的过期时间、设置最大连接数、使用Lua脚本等方法来避免缓存雪崩。

为了避免这些问题，可以采取以下措施：

1. 合理设置缓存过期时间：根据实际情况，合理设置缓存的过期时间，避免热点数据过期后对数据库的访问压力过大。

2. 使用分布式锁：对于热点数据，使用分布式锁来保证并发访问的一致性，避免缓存击穿的问题。

3. 使用布隆过滤器：使用布隆过滤器来避免缓存穿透的问题，同时可以减少对数据库的访问次数。

4. 使用限流算法：使用限流算法来限制访问速率，避免缓存雪崩的问题。

5. 定期清理无效数据：定期清理无效数据，避免占用缓存空间和数据库资源。

综上所述，通过合理设置缓存过期时间、使用分布式锁、布隆过滤器和限流算法等措施，可以有效避免Redis缓存中的常见问题。

6.3 布隆过滤器的原理和局限性？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种很实用的数据结构，它用来检测一个元素是否在一个集合中。它是1970年由布隆提出的，因此得名。

布隆过滤器的基本原理是：它是一个很长的二进制向量，其中每个元素可以是0或1。当一个元素被加入集合时，布隆过滤器会使用多个哈希函数来计算并设置这个元素在向量中的位。查询一个元素是否在集合中时，我们只需要检查这个元素在布隆过滤器向量中的对应位是否为1。

布隆过滤器的优点是：

1. 空间效率：布隆过滤器使用的空间比原始集合要小，因为它是二进制的，并且每个元素只是用一位表示。

2. 查询效率：在布隆过滤器中查询一个元素是否在集合中只需要检查几个位，这比直接搜索原始数据要快得多。

然而，布隆过滤器也存在以下局限性：

1. 误识别率：由于布隆过滤器只使用位图来表示元素，并没有存储原始数据，因此可能会有误报（false positive），即认为某个元素在集合中，但实际上并不在。这是由于哈希冲突导致的。

2. 不支持删除：布隆过滤器只能添加元素，不能删除元素。这是因为一旦删除一个元素，对应的位就会变成0，这会导致其它元素可能也会被误判为不存在。因此，布隆过滤器不适合用来管理需要经常删除元素的集合。

3. 无法确定元素是否一定在集合中：由于布隆过滤器只能给出元素可能存在于集合中的信号，而不能确定元素一定在集合中，因此它不适合用来进行精确的查询。

总的来说，布隆过滤器是一种空间效率高、查询效率快的结构，适合用于快速检查一个元素是否可能在一个集合中，但是需要接受一定的误报率和不能进行精确查询的限制。

6.4 Redis的应用场景

Redis是一种快速的非关系型数据库，常被用于以下几种应用场景：

1. 会话缓存：Redis提供持久化服务，因此它是一个优秀的会话缓存工具。相对于其他存储方式如Memcached，Redis的持久化机制可以避免会话丢失的问题。

2. 全页缓存：Redis也可以用于全页缓存，这可以大大提高网站的性能和速度。

3. 排行榜/计数器：Redis提供了原子性的递增操作，因此它非常适合用来实现排行榜和计数器等功能。

4. 分布式会话：在分布式环境下，Redis可以作为会话存储，因为它可以保存数据在内存中，使得读取和写入的速度非常快。

5. 分布式锁：Redis的原子性操作使其成为一个实用的分布式锁实现工具。

这些应用场景充分利用了Redis的高速特性和原子性操作。

6.5 Redis用的最多的基本类型，用在哪，可以替代吗？

Redis最常用的基本类型包括字符串（String）、哈希表（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）和位图（Bitmap）。这些类型的应用场景和替代方案如下：

1. 字符串（String）： 应用场景：字符串是Redis最基本的数据类型，可以用于存储任何类型的数据，包括数字、文本、二进制数据等。字符串类型的最大长度为512MB，适合存储经常使用的数据，可以提高访问速度。 替代方案：在关系数据库中，可以使用BLOB或者TEXT类型来存储二进制数据或者长文本。

2. 哈希表（Hash）： 应用场景：哈希表是一种string类型的field和value的映射表，适用于存储对象（应用对象包含多种属性）。哈希表可以实现对数据的修改和存取直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field)，不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。 替代方案：在关系数据库中，可以使用一张表来存储对象数据，将属性作为列，将属性值作为行。

3. 列表（List）： 应用场景：列表可以视为一条线性的数据结构，可以存储多个字符串类型的元素，适用于实现队列、栈等数据结构。 替代方案：在关系数据库中，可以使用一张表来存储列表数据，将元素作为一行记录。

4. 集合（Set）： 应用场景：集合是一种无序的数据结构，可以存储多个不重复的字符串类型的元素，适用于实现交集、并集等操作。 替代方案：在关系数据库中，可以使用一张表来存储集合数据，将元素作为一行记录，使用唯一索引来保证元素的不重复性。

5. 有序集合（Sorted Set）： 应用场景：有序集合是一种string类型和score的映射表，适用于存储带有排序的数据。每个元素都会关联一个score，根据score进行排序。 替代方案：在关系数据库中，可以使用一张表来存储有序集合数据，将元素作为一行记录，使用score作为排序的依据。

6. 位图（Bitmap）： 应用场景：位图是一种特殊的字符串类型，它将字符串视为二进制数组，可以用于实现位操作。适用于对大量数据的位操作，如统计、投票等。 替代方案：在关系数据库中，可以使用一张表来存储位图数据，将每个元素的位操作作为一行记录。

总的来说，Redis的常用基本类型可以满足不同的数据存储需求，并且具有高性能、灵活性和易用性等优势。在一些场景下，可以使用关系数据库来替代Redis，但需要根据实际需求进行选择和优化。

6.6 Redis查询缓慢的原因

Redis查询缓慢的原因可能包括以下几点：

1. 数据扩张：当Redis中存储的数据量变大时，查询操作会变慢。这是因为Redis使用内存来存储所有数据，而内存有其自身的限制。当内存不足时，Redis就会使用磁盘，这会导致查询速度下降。

2. 过期键：Redis中的键有一个过期时间，一旦过期，Redis就会自动删除该键。但是，当键过期时，Redis并不会立即删除该键，而是等待一个指定的间隔时间，称为惰性删除。如果Redis服务器忙于处理其他请求，则惰性删除操作可能会被延迟，从而导致查询速度下降。

3. 使用复杂命令：使用复杂过高的命令或一次查询全量数据，会导致查询速度变慢。例如，使用COUNT等命令可能会影响查询效率。

4. 大量key集中过期：大量key集中过期会导致查询阻塞，从而降低查询速度。

5. Redis实例运行机器的内存不足：这将导致swap发生，从而使Redis需要到swap分区读取数据，降低查询速度。

6. 客户端使用短连接和Redis相连：当Redis实例的数据量大时，无论是生成RDB，还是AOF重写，都会导致fork耗时严重，如果使用了短连接，会导致频繁的TCP连接握手，从而降低查询速度。

7. 网络带宽限制：Redis默认情况下使用单线程处理请求，这意味着它可以每秒处理的请求数量是有限的。如果有很多客户端向Redis服务器发送数据请求，但是服务器的带宽资源受限，这可能导致查询速度下降。

要解决Redis查询缓慢的问题，需要根据具体原因采取相应的措施，例如优化数据结构、调整内存参数、合理规划key的过期时间、增加客户端连接数、升级网络带宽等。

6.7 redis混合方式持久化

Redis混合方式持久化是结合了RDB和AOF的优点，能够在保存完整数据的同时，保证较高的实时性。

Redis混合方式持久化的实现原理是在RDB持久化的基础上，使用AOF作为补充，以解决RDB可能存在的数据丢失问题。具体来说，当Redis需要持久化数据时，会先执行RDB持久化操作，同时将AOF操作记录到临时文件中。当RDB持久化操作完成后，Redis会将临时文件中的AOF操作写入到AOF文件中，以保持AOF文件的同步。

通过这种方式，Redis混合方式持久化既可以保证数据的完整性，又能够提高数据的恢复成功率，降低了可能存在的数据丢失风险。

需要注意的是，Redis混合方式持久化需要在配置文件中进行设置，并重启Redis服务才能生效。同时，由于这种方式需要同时保存RDB和AOF两种文件，因此会额外增加磁盘压力和IO操作。

6.8 为什么要用分布式锁？

分布式锁是一种在分布式系统中使用的锁机制，它可以确保多个进程或线程在分布式环境下对共享资源的操作不会发生冲突。以下是使用分布式锁的一些原因：

1. 保证数据一致性：在分布式环境下，多个进程或线程可能会同时对同一份数据进行修改，使用分布式锁可以避免这种情况下的数据冲突和不一致性。

2. 提高性能：在单机环境下，可以通过进程或线程锁来保证并发操作的一致性，但在分布式环境下，这种锁机制会面临更大的挑战。使用分布式锁可以将锁的粒度放宽，覆盖更多的并发操作，从而提高系统的整体性能。

3. 实现复杂业务逻辑：在某些复杂的业务逻辑中，需要多个进程或线程协同完成某项任务，使用分布式锁可以确保这些进程或线程在执行过程中的正确性和一致性。

总之，使用分布式锁的目的是为了在分布式环境下保证多个进程或线程对共享资源的操作不会发生冲突，确保数据一致性和系统的高效运行。

6.9 分布式锁用的Redis的哪种结构？

Redis分布式锁通常使用Redis的哈希（hash）结构实现。在哈希结构中，我们可以将锁的信息存储为键，将锁的值存储为字段。使用哈希结构可以使得对锁信息的获取和存储操作更加高效。

同时，为了确保分布式锁的可重入性和安全性，我们还需要将当前线程的ID存储在哈希结构中，这样就可以防止其他线程冒充当前线程获取锁。

总的来说，Redis分布式锁通常使用哈希结构来存储和管理锁信息，以确保并发操作的一致性和高效性。

6.10 分布式锁可能会失效的场景是什么？

分布式锁可能会失效的场景有以下几种：

1. 超时问题：在分布式系统中，由于网络延迟、进程崩溃等原因，锁的超时时间可能会失效。如果锁的超时时间设置得太短，可能会导致锁未被正确释放；如果设置得太长，又可能会导致锁长时间无法被获取，影响系统的并发性能。

2. 锁的竞争和冲突：在分布式环境下，多个进程或线程可能会同时请求同一把锁，这可能会导致锁的竞争和冲突。如果系统没有处理好这种情况，可能会出现死锁或活锁等问题。

3. 网络分区和故障：在分布式系统中，如果网络出现分区或故障，可能会导致部分节点无法正常通信，这可能会导致锁的失效。

4. 进程崩溃或异常终止：在分布式系统中，如果进程崩溃或异常终止，可能会导致锁未被正确释放，这可能会导致锁的失效。

为了解决这些问题，我们需要设计一个可靠的分布式锁机制，确保锁的正确性和可靠性。同时，我们还需要对分布式系统进行监控和调试，及时发现和解决问题。

6.11 Redis的Hash和Java的Hash有什么区别？

Redis的Hash和Java的Hash在实现结构和使用方式上有一些不同。

1. 实现结构：

• Redis的Hash是一个无序的字典，其内部实现结构与Java的HashMap类似，都是由数组+链表（或红黑树）组成。当发生哈希冲突时，Redis也会使用链表进行串接。

• Java的HashMap是一个有序的字典，其内部实现是基于数组和链表（或红黑树）的哈希表。

1. 存储消耗：

• Redis的Hash在存储时的消耗要高于Java的HashMap。这是因为Redis的存储是基于内存的，相对于Java的HashMap，它没有序列化等额外的操作，所以其存储消耗较大。

1. 性能优化：

• Redis为了提高性能，采用了渐进式rehash策略，即在rehash的同时，保留新旧两个hash结构，查询时会同时查询两个hash结构，然后根据一定策略选择结果。

• Java的HashMap在扩容时需要一次性重新计算所有的哈希值，这个操作可能会一次性消耗较多的计算资源，因此在大量数据时可能造成服务阻塞。

1. 查询方式：

• Redis的Hash采用hash结构的key进行查询。

• Java的HashMap采用key进行查询。

总结来说，Redis的Hash和Java的HashMap在实现结构、存储消耗和性能优化上存在一些差异，但两者都可以用来实现数据的存储和查询。具体使用哪种数据结构需要根据实际需求来决定。

6.12 redis事务，redis事物和mysql事物的区别

Redis事务是一组命令的集合，这些命令被作为一个整体执行，中间不会被其他命令打断。这种一次性、顺序性、排他性的执行多个命令的过程，就构成了Redis事务的概念。

Redis事务的基本操作包括：

1. MULTI：标记事务的开始。

2. EXEC：执行所有在MULTI语句后的事务。

3. DISCARD：取消事务，放弃事务的执行。

4. PUNISH：显式地惩罚一个或多个 keys ，取消事务中涉及这些 keys 的所有操作。

5. UNWATCH：取消对所有 keys 的监视。

需要注意的是，如果一个事务在执行过程中出现错误，整个事务都会回滚，而不会继续执行。此外，Redis事务不支持原子性，即一个事务中的命令可能会被其他客户端的命令打断，导致数据处于不一致的状态。因此，在Redis中，需要特别注意事务的处理和数据的一致性。

Redis和MySQL的事物有以下区别：

1. 原子性：MySQL支持原子性提交，而Redis事务不支持原子性。这意味着在MySQL中，一个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，而在Redis中，一个事务中的操作不具备原子性，可能只部分执行。

2. 一致性：MySQL和Redis在一致性方面有不同的设计选择。MySQL使用ACID事务，确保从一个状态到另一个状态的一致性，而Redis事务不保证一致性。这意味着在MySQL中，如果一个事务在执行过程中发生错误，可以回滚并保持数据库的一致性。然而，在Redis中，即使事务执行失败，数据也可能处于不一致的状态。

3. 持久性：MySQL的ACID事务保证数据的持久性，即使系统崩溃，已经提交的事务也会保留。相比之下，Redis的事务不具备持久性保证，如果在事务执行过程中发生系统崩溃，未保存的操作可能会丢失。

4. 并发性：MySQL的事务在处理高并发操作时可能会受到影响，因为ACID事务通常需要锁定数据，这可能导致并发性能下降。相比之下，Redis使用乐观锁技术，可以支持更高的并发操作。

总结来说，Redis和MySQL的事务在原子性、一致性、持久性和并发性方面存在明显的差异。根据应用需求和性能需求选择适合的数据库系统是很重要的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-813360.html

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