Redis 面试题集锦

为什么Redis能这么快？

• 完全基于内存，绝大部分请求时纯粹的内存操作，执行效率高
• 数据结构简单，对数据操作也简单
• 采用单线程，单线程也能处理高并发请求，像多核也可启动多实例
• 使用多路I/O服用模型，即非阻塞IO

说说你用过的Redis的数据类型

参考：Redis API

从海量Key里查询出某一固定前缀的Key

• 摸清数据规模，即问清边界
• Keys pattern？
  • 一次性返回所有匹配的key
  • 键的数量过大会使服务卡顿
• 可以使用 SCAN cusor [MATCH patten] [COUNT count]
  • 基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程
  • 以0作为游标开始一次新的迭代，知道命令返回游标0完成一次遍历
  • 不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询
  • 一次返回的数量不可控，只能是大概率符合count参数
  • 如：scan 0 match k1* count 10，表示将键为 k1 开头的从0开始的游标数10个（10个以内，不一定是10个）返回

如何通过Redis实现分布式锁

• 分布式锁需要解决的问题
  • 互斥性
  • 安全性
  • 死锁
  • 容错
• SETNX key value：如果key不存在，则创建并赋值
• 如何解决SETNX长期有效的问题
  • EXPIRE key seconds：设置key的生存时间，当key过期时（生存时间为0），会自动被删除
  • 缺点：原子性得不到满足
• 上一问题替代方法：SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
  • Ex second：设置键的过期时间为 second 秒
  • PX milliseconds：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒
  • NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作
  • XX：只在键已经存在时，才对键进行设置操作
  • SET操作成功完成时，返回OK，否则返回nil
• 大量的key同时过期的注意事项
  • 解决方案：在设置key的过期时间的时候，给每个key加上随机值

如何使用Redis做异步队列

• 使用Redis的List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息
  • 缺点：没有等待队列里有值就直接消费
  • 弥补：可以通过在应用层引入Sleep机制去调用LPOP重试
• BLPOP key [key …] timeout：阻塞直到队列有消息或者超时
  • 缺点：只能供一个消费者消费
• pub/sub：主题订阅者模式
  • 发送者（pub）发送消息，订阅者（sub）接收消息
  • 订阅者可以订阅任意数量的频道
    
• 缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达

Redis如何做持久化

参考：RDB和AOF数据持久化

使用Pipeline的好处

参考：Redis 一些超好用的功能特性

Redis的集群原理

• 如何从海量数据里快速找到所需？
  • 分片：按照某种规则去划分数据，分散存储在多个节点上
  • 常规的按照哈希划分无法实现节点的动态增减
• 一致性hash算法：对 2的32次方 取模，将哈希值空间组织成虚拟的圆环