[[八股-Redis]]/✅RDB和AOF的写回策略分别是什么？.md Redis/✅Redis 5.0中的 Stream是什么？.md Redis/✅Redis Cluster 中使用事务和 lua 有什么限制？.md Redis/✅Redis 与 Memcached 有什么区别？.md Redis/✅Redis 使用什么协议进行通信？.md Redis/✅Redis 支持哪几种数据类型？.md Redis/✅Redis 的事务机制是怎样的？.md Redis/✅Redis 的过期策略是怎么样的？.md Redis/✅Redisson 中为什么要废弃 RedLock，该用啥？.md Redis/✅Redisson 的 watchdog 什么情况下可能会失效？.md Redis/✅Redisson和Jedis有啥区别？如何选择？.md Redis/✅Redisson如何保证解锁的线程一定是加锁的线程？.md Redis/✅Redisson的lock和tryLock有什么区别？.md Redis/✅Redisson的watchdog机制是怎么样的？.md Redis/✅Redisson解锁失败，watchdog会不会一直续期下去？.md Redis/✅Redis中key过期了一定会立即删除吗.md Redis/✅Redis中有一批key瞬间过期，为什么其它key的读写效率会降低？.md Redis/✅Redis中的Zset是怎么实现的？.md Redis/✅Redis中的setnx命令为什么是原子性的.md Redis/✅Redis为什么被设计成是单线程的？.md Redis/✅Redis为什么要自己定义SDS？.md Redis/✅Redis为什么这么快？.md Redis/✅Redis如何实现发布_订阅？.md Redis/✅Redis如何实现延迟消息？.md Redis/✅Redis如何高效安全的遍历所有key.md Redis/✅Redis实现分布锁的时候，哪些问题需要考虑？.md Redis/✅Redis是AP的还是CP的？.md Redis/✅Redis的Key和Value的设计原则有哪些？.md Redis/✅Redis的事务和Lua之间有哪些区别？.md Redis/✅Redis的内存淘汰策略是怎么样的？.md Redis/✅Redis的持久化机制是怎样的？.md Redis/✅Redis的虚拟内存机制是什么？.md Redis/✅Redis能完全保证数据不丢失吗？.md Redis/✅watchdog一直续期，那客户端挂了怎么办？.md Redis/✅为什么Lua脚本可以保证原子性？.md Redis/✅为什么Redis 6.0引入了多线程？.md Redis/✅为什么Redis不支持回滚？.md Redis/✅为什么Redis设计成单线程也能这么快？.md Redis/✅为什么ZSet 既能支持高效的范围查询，还能以 O(1) 复杂度获取元素权重值？.md Redis/✅为什么需要延迟双删，两次删除的原因是什么？.md Redis/✅什么情况下会出现数据库和缓存不一致的问题？.md Redis/✅什么是GEO，有什么用？.md Redis/✅什么是RedLock，他解决了什么问题？.md Redis/✅什么是Redis的Pipeline，和事务有什么区别？.md Redis/✅什么是Redis的数据分片？.md Redis/✅什么是Redis的渐进式rehash.md Redis/✅什么是大Key问题，如何解决？.md Redis/✅什么是热Key问题，如何解决热key问题.md Redis/✅什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？.md Redis/✅介绍一下Redis的集群模式？.md Redis/✅介绍下Redis集群的脑裂问题？.md Redis/✅如何在 Redis Cluster 中执行 lua 脚本？.md Redis/✅如何基于Redisson实现一个延迟队列.md Redis/✅如何基于Redis实现滑动窗口限流？.md Redis/✅如何用Redisson实现分布式锁？.md Redis/✅如何用Redis实现乐观锁？.md Redis/✅如何用SETNX实现分布式锁？.md Redis/✅如何用setnx实现一个可重入锁？.md Redis/✅如何解决Redis和数据库的一致性问题？.md Redis/✅对于 Redis 的操作，有哪些推荐的 Best Practices？.md Redis/✅除了做缓存，Redis还能用来干什么？.md | | | | | | ---------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | **初步问题** | **一句话回答** | **追问** | **追问回答** | | Redis 使用什么协议进行通信？| Redis使用RESP（Redis Serialization Protocol）协议进行通信。| RESP协议相比其他文本协议有什么特点？| RESP协议简单、快速、易于解析，并支持二进制安全。| | RDB和AOF的写回策略分别是什么？| RDB是周期性快照，AOF有always、everysec、no三种写回策略。| `everysec`策略下，如果Redis突然宕机，会丢失多少数据？| 最多丢失1秒的数据，因为数据每秒同步一次到磁盘。| | Redis 的过期策略是怎么样的？| Redis的过期策略主要有定时删除、惰性删除和定期删除三种。| 这三种策略是如何协同工作的？| 定时删除用于精确删除，惰性删除在访问时检查，定期删除则周期性随机抽样删除。| | Redis 5.0中的 Stream是什么？| Stream是Redis 5.0引入的一种新的数据类型，主要用于实现消息队列和事件日志。| Stream相比List在消息队列场景下有什么优势？| Stream支持多消费者组、消息持久化和更细粒度的消费进度控制。| | Redis Cluster 中使用事务和 lua 有什么限制？| 事务和Lua脚本都不能跨Redis Cluster节点执行，只能在一个节点上操作。| 如果需要跨节点执行原子性操作，有什么替代方案？| 可以考虑使用Redisson等客户端提供的分布式锁，或者应用层协调多个单节点操作。| | Redis 与 Memcached 有什么区别？| Redis支持更多数据类型、持久化、复制、集群，Memcached则更简单、纯内存、并发性能更高。| 在什么场景下你会优先选择Memcached而不是Redis？| 当仅需要简单的KV缓存，对持久化、数据类型和高级功能无需求，且追求极致的并发吞吐时。| | Redis 支持哪几种数据类型？| Redis支持String、Hash、List、Set、ZSet、Stream、GEO和Bitmap等。| 你最常用哪种数据类型？在什么场景下使用？| 我最常用String和Hash，String用于缓存简单数据，Hash用于存储对象结构。| | Redis 的事务机制是怎样的？| Redis事务通过MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH命令实现，保证一组命令的原子性。| Redis事务与传统数据库事务有什么区别？| Redis事务不具备回滚能力（除了语法错误），且仅保证命令的串行执行，不保证隔离性。| | Redisson 中为什么要废弃 RedLock，该用啥？| Redisson废弃RedLock是因为其在分布式场景下存在可用性和正确性问题，推荐使用Redisson自带的分布式锁。| Redisson自带的分布式锁解决了RedLock的哪些问题？| Redisson的分布式锁通过Watchdog机制自动续期，并在大部分节点宕机时仍能保证锁的可用性。| | Redisson 的 watchdog 什么情况下可能会失效？| Watchdog可能因网络延迟过大、Redis节点长时间阻塞或客户端GC等原因导致失效。| Watchdog失效后，分布式锁会发生什么情况？| 如果watchdog失效，锁可能在任务完成前自动释放，导致其他线程获取到锁，破坏锁的排他性。| | Redisson和Jedis有啥区别？如何选择？| Jedis是低层级的Redis Java客户端，Redisson是基于Jedis的高级客户端，提供了更多分布式特性。| 在选择Redisson和Jedis时，你会考虑哪些因素？| 如果需要分布式锁、分布式对象等高级功能，选择Redisson；如果仅需基本Redis操作且追求性能极致，选择Jedis。| | Redisson如何保证解锁的线程一定是加锁的线程？| Redisson通过在加锁时存储线程ID和客户端ID，解锁时进行比对来保证。| 如果获取锁的客户端崩溃，锁没有被正确释放怎么办？| Redisson的Watchdog机制会根据锁的有效期自动释放锁，避免死锁。| | Redisson的lock和tryLock有什么区别？| `lock()`是阻塞的，直到获取到锁；`tryLock()`是非阻塞的，尝试获取锁，如果失败立即返回。| 在什么场景下你会优先使用`tryLock()`而不是`lock()`？| 在需要避免线程长时间阻塞，或者需要快速失败并进行其他操作的场景下。| | Redisson的watchdog机制是怎么样的？| Watchdog会为获取到锁的线程自动续期，避免因业务执行时间过长导致锁自动释放。| Watchdog的续期周期是多久？可以配置吗？| 默认续期周期是10秒，可以通过Redisson配置进行调整。| | Redisson解锁失败，watchdog会不会一直续期下去？| 不会。如果解锁失败，watchdog会在下一次续期检查时发现锁已过期或不存在，便停止续期。| 在Redisson解锁失败时，如何确保锁最终被释放？| Watchdog机制会根据锁的超时时间自动释放，或者通过人工干预强制释放。| | Redis中key过期了一定会立即删除吗？| 不一定。Redis通过惰性删除和定期删除策略来处理过期key，不保证立即删除。| 惰性删除有什么优点和缺点？| 优点是减少CPU开销，缺点是可能导致内存中存在大量过期但未删除的key。| | Redis中有一批key瞬间过期，为什么其它key的读写效率会降低？| 大量key同时过期会导致定期删除策略的CPU开销增加，影响其他操作的响应时间。| 如何避免大量key瞬间过期导致的问题？| 可以将key的过期时间分散开，或者使用Redis 4.0+的过期事件通知来异步处理。| | Redis中的Zset是怎么实现的？| Zset底层使用跳跃表（skiplist）和哈希表（hashtable）实现。| 跳跃表相比平衡树，在Zset的实现中有哪些优势？| 跳跃表实现更简单，内存占用更小，且在大部分操作上性能与平衡树相近。| | Redis中的setnx命令为什么是原子性的？| `setnx`命令是原子性的，因为Redis是单线程处理命令的，避免了并发冲突。| `setnx`在实现分布式锁时有什么局限性？| `setnx`需要手动设置过期时间，且不具备可重入性和自动续期功能。| | Redis为什么被设计成是单线程的？| Redis是单线程的，可以避免线程切换和锁的开销，从而提高执行效率。| 单线程模型如何处理网络IO？| Redis使用I/O多路复用技术（如Epoll/Kqueue）来处理并发连接。| | Redis为什么要自己定义SDS？| Redis定义了简单动态字符串（SDS）来存储字符串，解决了C语言字符串的缓冲区溢出和获取长度效率低的问题。| SDS相比C字符串有什么优点？| SDS支持二进制安全，能高效获取长度，并具有空间预分配和惰性空间释放特性。| | Redis为什么这么快？| Redis快是因为其基于内存操作、单线程模型、I/O多路复用、高效的数据结构以及C语言实现。| 这些因素中，你认为哪个对Redis的性能影响最大？| 我认为是内存操作和单线程模型，它们显著减少了I/O等待和并发竞争的开销。| | Redis如何实现发布/订阅？| Redis通过PUB/SUB命令实现发布/订阅模式，发布者将消息发送到频道，订阅者接收频道消息。| 发布/订阅模式在Redis中有什么缺点？| 消息不持久化，如果订阅者离线则会丢失消息；不保证消息的可靠性。| | Redis如何实现延迟消息？| 延迟消息可以通过ZSet（利用score存储时间戳）或Redis Stream结合Consumer Group实现。| ZSet实现延迟消息的优缺点是什么？| 优点是实现简单，缺点是需要客户端定时轮询，可能导致大量无效操作。| | Redis如何高效安全的遍历所有key？| Redis通过`SCAN`命令进行渐进式迭代，避免阻塞Redis服务器。| 为什么不推荐使用`KEYS`命令遍历所有key？| `KEYS`命令会阻塞Redis服务器，在生产环境中可能导致性能问题甚至服务不可用。| | Redis实现分布锁的时候，哪些问题需要考虑？| 需要考虑锁的互斥性、死锁、可重入性、公平性、高可用性和性能。| 在你的经验中，哪个问题最难解决？| 死锁问题通常是最难解决的，需要复杂的机制如看门狗或超时释放来保证。| | Redis是AP的还是CP的？| Redis在单机模式下是AP，集群模式下更倾向于CP但不是严格的CP，是最终一致性。| 解释一下Redis Cluster在网络分区下的行为。| 在网络分区时，Redis Cluster的从节点可能会晋升为主节点，导致旧的主节点数据可能丢失，但集群仍能对外提供服务。| | Redis的Key和Value的设计原则有哪些？| Key要短小精悍、有意义、避免大Key；Value根据业务选择合适的数据结构，避免大Value。| 大Key问题会带来什么影响？| 大Key会导致网络传输慢、内存碎片、删除时阻塞等问题，影响Redis性能。| | Redis的事务和Lua之间有哪些区别？| 事务保证命令原子性但不回滚，Lua脚本保证原子性且可在脚本内执行复杂逻辑。| 在什么场景下你会优先选择Lua脚本而不是Redis事务？| 当需要执行复杂的多步操作，且这些操作需要强原子性并可能涉及分支判断时。| | Redis的内存淘汰策略是怎么样的？| Redis的内存淘汰策略包括noeviction、allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random等。| LRU和LFU策略有什么区别？| LRU（Least Recently Used）淘汰最近最少使用的key，LFU（Least Frequently Used）淘汰最不经常使用的key。| | Redis的持久化机制是怎样的？| Redis提供RDB（快照）和AOF（只追加文件）两种持久化机制。| RDB和AOF各自的优缺点是什么？| RDB恢复快但可能丢失数据，AOF数据完整性高但文件大恢复慢。| | Redis的虚拟内存机制是什么？| Redis 2.4版本之前曾有虚拟内存机制，可以将冷数据交换到磁盘，但后来被废弃。| 为什么Redis废弃了虚拟内存机制？| 虚拟内存会增加复杂性，引入额外的I/O开销，且与操作系统的虚拟内存机制冲突。| | Redis能完全保证数据不丢失吗？| 不能完全保证。在RDB和AOF的everysec策略下，仍可能丢失少量数据。| 如何最大限度地保证Redis数据不丢失？| 结合AOF的always策略和RDB，同时配置主从复制，并开启AOF fsync always。| | watchdog一直续期，那客户端挂了怎么办？| Redisson的watchdog依赖客户端线程存活，若客户端挂掉，watchdog无法续期，锁会根据超时时间自动释放。| 在生产环境中，客户端挂了导致锁未释放的情况，有什么措施可以减轻影响？| 可以在应用层面实现锁的监控和告警，并设置合理的锁超时时间，结合看门狗机制。| | 为什么Lua脚本可以保证原子性？| Redis是单线程执行命令的，Lua脚本在执行过程中不会被其他命令打断。| Lua脚本的原子性对开发有什么帮助？| 可以确保一组复杂操作的原子性，避免并发问题和数据不一致。| | 为什么Redis 6.0引入了多线程？| Redis 6.0引入多线程主要是为了处理网络I/O，提升大带宽场景下的性能，并非多线程处理命令。| Redis 6.0的多线程是否会引入锁竞争问题？| 不会。多线程只用于处理网络I/O和数据解析，核心命令执行仍是单线程。| | 为什么Redis不支持回滚？| Redis事务的命令是按顺序添加到队列中，执行时不会检查语义错误，仅在语法错误时才会失败。| Redis不支持回滚对实际开发有什么影响？| 开发者需要确保事务内的逻辑正确性，避免因业务逻辑错误导致数据不一致。| | 为什么Redis设计成单线程也能这么快？| Redis快得益于纯内存操作、高效I/O多路复用、精心优化的数据结构和C语言实现。| 这些因素中，哪些是Redis速度的关键？| 内存访问速度、非阻塞I/O以及避免了多线程上下文切换和锁竞争的开销。| | 为什么ZSet 既能支持高效的范围查询，还能以 O(1) 复杂度获取元素权重值？| ZSet结合了跳跃表（范围查询）和哈希表（O(1)获取权重值）的优势。| 跳跃表在范围查询中的具体优势体现在哪里？| 跳跃表通过多层索引，使得跳跃查找成为可能，从而实现对数级的查询复杂度。| | 为什么需要延迟双删，两次删除的原因是什么？| 延迟双删是为了解决缓存和数据库数据不一致的问题，两次删除是为了确保删除操作最终成功。| 延迟双删的具体流程是怎样的？| 先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间后再次删除缓存。| | 什么情况下会出现数据库和缓存不一致的问题？| 在高并发场景下，先删除缓存再更新数据库，或先更新数据库再删除缓存，都可能导致不一致。| 如何解决数据库和缓存不一致的问题？| 可以采用延迟双删、消息队列、或者读写分离等方案。| | 什么是GEO，有什么用？| GEO是Redis 3.2引入的地理空间数据类型，用于存储地理位置信息并进行地理位置计算。| GEO的底层数据结构是什么？| GEO底层基于ZSet实现，利用Geohash算法将经纬度编码为一维的整数值。| | 什么是RedLock，他解决了什么问题？| RedLock是分布式锁的一种算法，旨在解决单机Redis锁的单点故障问题。| RedLock的缺点和争议在哪里？| RedLock在实际分布式环境下的可靠性受到质疑，因为它对时间同步和故障情况的假设过于理想。| | 什么是Redis的Pipeline，和事务有什么区别？| Pipeline是将多个命令打包一次发送，减少网络开销；事务是保证命令的原子性执行。| Pipeline和事务可以同时使用吗？| 可以。事务内的命令可以打包到Pipeline中，提高原子性操作的效率。| | 什么是Redis的数据分片？| 数据分片是将Redis的数据分散存储到多个Redis实例中，以扩展存储容量和吞吐量。| Redis Cluster是如何实现数据分片的？| Redis Cluster通过哈希槽（hash slot）机制将数据自动分配到集群中的各个节点。| | 什么是Redis的渐进式rehash？| 渐进式rehash是Redis在进行哈希表扩容或收缩时，分批次将数据从旧哈希表迁移到新哈希表，避免阻塞。| 渐进式rehash在什么情况下会被触发？| 当哈希表的使用率达到一定阈值或执行`BGSAVE`等操作时，可能会触发渐进式rehash。| | 什么是大Key问题，如何解决？| 大Key是指存储的数据量过大的Key，会影响Redis性能；可以通过拆分、压缩或更换数据结构解决。| 你在实际项目中如何发现大Key问题？| 可以通过`redis-cli --bigkeys`命令或Redis监控工具来发现大Key。| | 什么是热Key问题，如何解决热key问题？| 热Key是指被高频访问的Key，会导致单个Redis节点压力过大；可以通过多级缓存、Key分散或只读副本解决。| 解决热Key问题的常见方法有哪些？| 可以通过引入本地缓存、将热Key分散到多个Redis实例或使用读写分离和只读副本。| | 什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？| 缓存击穿是单个热Key过期瞬间大量请求穿透到DB；缓存穿透是查询不存在的Key穿透到DB；缓存雪崩是大量Key同时过期导致DB压力骤增。| 如何有效地解决缓存穿透问题？| 可以通过布隆过滤器、缓存空值或API限流来解决缓存穿透问题。| | 介绍一下Redis的集群模式？| Redis集群是一种分布式解决方案，通过分片和主从复制实现高可用和可伸缩性。| Redis集群的故障转移是如何工作的？| 当主节点故障时，集群中的从节点会自动晋升为新的主节点，保证服务的可用性。| | 介绍下Redis集群的脑裂问题？| 脑裂是指Redis集群在网络分区时，多个节点都认为自己是主节点，导致数据不一致。| 如何避免Redis集群的脑裂问题？| 可以通过配置最小主节点数（`cluster-node-timeout`、`cluster-require-full-coverage`）或Quorum机制来避免。| | 如何在 Redis Cluster 中执行 lua 脚本？| 在Redis Cluster中执行Lua脚本需要确保脚本操作的所有Key都在同一个哈希槽上。| 如果Lua脚本需要操作不同哈希槽的Key怎么办？| 无法在同一个Lua脚本中原子性操作不同哈希槽的Key，需要拆分为多个脚本或在客户端进行协调。| | 如何基于Redisson实现一个延迟队列？| 可以利用Redisson的RBlockingDeque或RDelayedQueue结合`RBatch`和`RExecutorService`来实现延迟队列。| Redisson实现延迟队列相比ZSet有哪些优势？| Redisson的延迟队列封装了更多分布式特性，如自动续期、分布式执行等，简化了开发。| | 如何基于Redis实现滑动窗口限流？| 可以利用Redis的ZSet数据结构，将请求时间戳作为score，用range命令统计窗口内的请求数。| 滑动窗口限流相比计数器限流有什么优势？| 滑动窗口限流更平滑，能够防止短时间内的突发流量，提供更精确的控制。| | 如何用Redisson实现分布式锁？| 通过`RedissonClient.getLock("myLock").lock()`方法即可实现分布式锁。| Redisson分布式锁的可重入性是如何实现的？| Redisson在加锁时会记录当前线程的持有次数，同一线程可以多次获取同一个锁。| | 如何用Redis实现乐观锁？| Redis通过`WATCH`命令监视Key，在事务执行前检查Key是否被修改，实现乐观锁。| 乐观锁在什么场景下比较适用？| 适用于读多写少，并发冲突概率较低的场景，避免了悲观锁的性能开销。| | 如何用SETNX实现分布式锁？| 通过`SETNX key value`命令尝试获取锁，如果设置成功则表示获取到锁，并通过`EXPIRE`设置过期时间。| `SETNX`实现分布式锁的缺点有哪些？| 不具备可重入性、无法自动续期、容易产生死锁（如果忘记设置过期时间）。| | 如何用setnx实现一个可重入锁？| 在`SETNX`的基础上，需要额外存储当前线程的持有次数，并在重入时增加计数。| 这种手动实现可重入锁的复杂性在哪里？| 需要维护额外的数据结构来记录线程和计数，且在高并发下容易出错。| | 如何解决Redis和数据库的一致性问题？| 可以采用延迟双删、消息队列、事务补偿、读写分离等方案来保证一致性。| 在你接触过的项目中，哪种方案最常用？| 延迟双删和结合消息队列的方案在实际项目中比较常用。| | 对于 Redis 的操作，有哪些推荐的 Best Practices？| 合理设计Key和Value、避免大Key和热Key、利用Pipeline、选择合适的持久化和淘汰策略、注意Redis Cluster的限制等。| 你认为在实际开发中，最容易被忽视的Best Practice是什么？| 我觉得是Key和Value的合理设计，尤其是在数据量大或高并发的场景下，不合理的设计会带来很多隐患。| | 除了做缓存，Redis还能用来干什么？| Redis可以用于分布式锁、计数器、排行榜、消息队列、实时统计、Session存储、地理位置服务等。| 在这些非缓存应用中，你认为哪个最具代表性？| 分布式锁，因为它充分利用了Redis的原子性和高性能特点，解决了分布式系统中的并发问题。|