数据库在面试中常问的就是MySQL和Redis，之前MySQL的高频问题已经更新完毕，今天分享一些Redis的面试高频问题。

一般关于Redis面试官可能都是从你的项目中引出的问题，或者问你有没有用过除了MySQL以外的数据库等。

1.说说你对Redis的了解?

首先Redis是基于C语言编写的，而且是内存中的数据库，读写速度很快。在项目中也经常会使用Redis，一般会用来做缓存、或者分布式锁，也可以来设计消息队列，同时还支持 事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案。

追问：与 Memcached 的区别是什么？

现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存， 【关注尚硅谷，轻松学IT】而且 Redis 自身也越来越强大了！不过，了解 Redis 和 Memcached 的区别和共同点，有助于我们在做相应的技术选型的时候，能够做到有理有据！

共同点 ：

1. 都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
2. 都有过期策略。
3. 两者的性能都非常高。

区别 ：

1. Redis 支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）**。Redis 不仅仅支持简单的 k/v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Memcached 只支持最简单的 k/v 数据类型。
2. Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而 Memecache 把数据全部存在内存之中。
3. Redis 有灾难恢复机制。因为可以把缓存中的数据持久化到磁盘上。
4. Redis 在服务器内存使用完之后，可以将不用的数据放到磁盘上。但是，Memcached 在服务器内存使用完之后，就会直接报异常。
5. Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；但是 Redis 目前是原生支持 cluster 模式的。
6. Memcached 是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型；Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型。（Redis 6.0 引入了多线程 IO ）
7. Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持。并且，Redis 支持更多的编程语言。
8. Memcached过期数据的删除策略只用了惰性删除，而 Redis 同时使用了惰性删除与定期删除。

2.Redis有哪些数据类型？

回答：常见的有五种基本数据类型和三种特殊数据类型，

基本数据结构：String、 list、set、zset和hash，三种特殊数据类型：位图(bitmaps) 、计数器(hyperloglogs)和地理空间(geospatial indexes)。

String：一般常用在需要计数的场景，比如用户的访问次数、热点文章的点赞转发数量等等。

list：发布与订阅或者说消息队列、慢查询。

hash：系统中对象数据的存储。

set：需要存放的数据不能重复以及需要获取多个数据源交集和并集等场景

zset：需要对数据根据某个权重进行排序的场景。 java培训比如在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息。

建议看看Zset的底层数据结构，面试也会被问到。

3.Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。Redis 提供了两种持久化方式:RDB（默认）快照方式 和AOF追加方式。

RDB(Redis DataBase:通过创建快照来获取存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。在创建快照之后，用户可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建相同数据的服务器副本。（如果系统真的发生崩溃，用户将丢失最近一次生成快照之后更改的所有数据。）

AOF(Append Only File：将被执行的 写命令写到AOF文件的末尾。

比较：

1. AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。
2. AOF比RDB更安全也更大
3. RDB性能比AOF好
4. 如果两个都配了优先加载AOF

4.Redis数据过期后的删除策略？

常用的过期数据的删除策略就两个（重要！自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西）：

1. 惰性删除 ：只会在取出key的时候才对数据进行过期检查。这样对CPU最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。
2. 定期删除 ：每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期key操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。

定期删除对内存更加友好，惰性删除对CPU更加友好。两者各有千秋，所以Redis 采用的是 定期删除+惰性/懒汉式删除 。

但是，仅仅通过给 key 设置过期时间还是有问题的。因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期 key 的情况。这样就导致大量过期 key 堆积在内存里，然后就Out of memory了。

5.Redis的数据淘汰策略有哪些？

Redis 提供 6 种数据淘汰策略：

1. volatile-lru（least recently used）：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
2. 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
3. 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
4. allkeys-lru（least recently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）
5. allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
6. no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！

6.什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存击穿，如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？

缓存穿透一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免？1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。

缓存击穿：对于设置了过期时间的 key，缓存在某个时间点过期的时候， 【关注尚硅谷，轻松学IT】恰好这时间点对这个 Key 有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。

如何避免？：1.使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去 load db，先使用如 Redis 的 setnx 去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db 的操作并回设缓存，否则重试 get 缓存的方法。2.永远不过期：物理不过期，但逻辑过期（后台异步线程去刷新）。

缓存雪崩当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免？1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期 3：不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

7.使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。 如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！

文章来源于代码界的小白