Redis深入面试题

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一、源码与架构原理

  1. Redis是单线程吗？具体是如何实现的？

    • Redis主线程处理命令，采用I/O多路复用（epoll/kqueue/select）异步监听客户端请求，避免了多线程上下文切换开销。

  2. Redis的数据结构底层实现？

    • 字符串（String）底层是简单动态字符串（SDS），支持自动扩容，避免了传统C字符串的缺点。
    • Hash内部采用两种编码：ziplist（压缩列表）和hashtable，自动根据大小切换。
    • List底层是quicklist，结合双向链表和ziplist，兼顾内存和性能。
    • Set用哈希表或整数集合（intset）实现。
    • ZSet（有序集合）用跳表（skiplist）和哈希表结合实现。

  3. 什么是Redis的慢查询日志？如何定位性能瓶颈？

    • Redis会记录执行时间超过阈值的命令。分析慢查询日志结合命令统计，可以发现热点命令和性能瓶颈。

  4. Redis是如何保证数据的原子性的？

    • 单线程顺序执行命令，命令执行过程中不会被打断，保证原子性。Lua脚本也保证单条脚本内所有操作原子执行。

  5. Redis的RDB持久化是如何实现的？

    • 使用fork子进程创建快照，子进程负责写入RDB文件，主进程继续处理请求，避免阻塞。

  6. AOF持久化的工作机制及重写机制？

    • 追加写日志记录每个写操作，重写时生成新的最小化AOF文件，防止文件膨胀。

二、集群与高可用

  1. Redis集群的分片原理是怎样的？

    • 使用16384个槽（slot）分配给各个节点，键通过CRC16(key) % 16384计算槽位，槽分配到不同节点，实现数据分片。

  2. Redis集群中槽迁移的流程？

    • 新节点加入后，部分槽从旧节点迁移到新节点，迁移过程中会转发请求保证一致性。

  3. Redis哨兵（Sentinel）的工作流程？

    • 监控主从节点状态，判断主节点宕机后，选举新主节点，通知客户端重新连接。

  4. 什么是Redlock算法？它解决了什么问题？

    • 分布式锁算法，通过多个Redis实例获取锁，防止单点故障导致锁失效。

  5. Redis集群如何保证强一致性？

    • Redis默认是最终一致性，集群中采用异步复制，可能存在数据丢失，强一致性需要业务层做保障。

三、性能优化与调优

  1. Redis内存优化有哪些技巧？

    • 使用哈希小对象编码（hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value）
    • 减少key和value的冗余长度
    • 合理使用压缩列表和快速列表
    • 设置合理过期策略，避免大key

  2. Redis大key问题怎么处理？

    • 避免存储过大的字符串、列表、集合等
    • 使用分片拆分大数据
    • 监控大key，定期清理或拆分

  3. 如何避免缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩？

    • 缓存穿透：使用布隆过滤器或空值缓存
    • 缓存击穿：加互斥锁，或者用永不过期的热点缓存
    • 缓存雪崩：设置过期时间随机，分散缓存失效时间

  4. Redis为什么会阻塞？如何避免？

    • 大key操作（如keys、flushall）
    • 持久化fork过程CPU或内存压力
    • 使用scan替代keys，合理配置持久化，避免大key

  5. Redis的慢日志怎么调优？

    • 调整慢查询阈值，定位高耗时命令，优化数据结构和访问方式

四、实战题

  1. 设计一个基于Redis的限流方案。

    • 使用计数器和过期时间实现固定窗口限流
    • 使用滑动窗口或令牌桶算法实现更精准限流（Lua脚本）

  2. 如何用Redis实现分布式队列？

    • 使用List结构的lpush/rpop
    • 结合阻塞命令（BLPOP）实现消息队列功能

  3. 你遇到过Redis宕机怎么办？如何恢复数据？

    • 查看AOF和RDB文件恢复数据
    • 使用哨兵自动切换主节点
    • 评估数据丢失风险，做好备份

  4. Redis在高并发场景中怎么保证写操作性能？

    • 使用pipeline减少网络往返
    • 适当使用Lua脚本批量处理
    • 减少大key操作，避免阻塞
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