Redis常見的面試題有哪些

# Redis常見的面試題有哪些

## 目錄
1. [Redis基礎概念](#1-redis基礎概念)
2. [數據結構與使用場景](#2-數據結構與使用場景)
3. [持久化機制](#3-持久化機制)
4. [高可用與集群](#4-高可用與集群)
5. [性能優化](#5-性能優化)
6. [事務與管道](#6-事務與管道)
7. [緩存問題](#7-緩存問題)
8. [應用場景](#8-應用場景)
9. [高級特性](#9-高級特性)
10. [實戰經驗](#10-實戰經驗)

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## 1 Redis基礎概念

### 1.1 什么是Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一個開源的、基于內存的鍵值存儲系統，支持多種數據結構（如字符串、哈希、列表、集合等）。它通常被用作數據庫、緩存和消息中間件。

### 1.2 Redis的特點
- **高性能**：數據存儲在內存中，讀寫速度快。
- **持久化**：支持RDB和AOF兩種持久化方式。
- **豐富的數據結構**：支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。
- **原子性操作**：所有操作都是原子性的。
- **高可用**：支持主從復制、哨兵模式和集群模式。

### 1.3 Redis與Memcached的區別
| 特性         | Redis                | Memcached          |
|--------------|----------------------|--------------------|
| 數據結構     | 支持多種數據結構     | 僅支持鍵值對       |
| 持久化       | 支持                 | 不支持             |
| 集群         | 原生支持             | 需第三方工具       |
| 線程模型     | 單線程               | 多線程             |

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## 2 數據結構與使用場景

### 2.1 Redis支持哪些數據結構？
- **String（字符串）**：存儲文本或二進制數據。
- **Hash（哈希）**：適合存儲對象（如用戶信息）。
- **List（列表）**：實現隊列或棧。
- **Set（集合）**：去重、交集、并集操作。
- **Sorted Set（有序集合）**：帶權重的集合，適合排行榜。

### 2.2 各數據結構的典型應用場景
- **String**：緩存、計數器（如文章閱讀量）。
- **Hash**：存儲用戶信息（如`user:1 {name: "Alice", age: 25}`）。
- **List**：消息隊列（如`LPUSH`和`RPOP`實現生產者-消費者模型）。
- **Set**：共同好友（通過`SINTER`求交集）。
- **Sorted Set**：排行榜（如`ZADD`和`ZRANGE`）。

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## 3 持久化機制

### 3.1 RDB（快照）
- **原理**：定時生成數據快照（默認保存為`dump.rdb`）。
- **優點**：恢復速度快，適合備份。
- **缺點**：可能丟失最后一次快照后的數據。

### 3.2 AOF（追加日志）
- **原理**：記錄所有寫操作命令（如`SET`、`DEL`）。
- **優點**：數據丟失風險低（可配置同步頻率）。
- **缺點**：文件體積大，恢復速度慢。

### 3.3 如何選擇？
- **高可靠性**：AOF（`appendfsync always`）。
- **高性能**：RDB + AOF混合模式（Redis 4.0+支持）。

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## 4 高可用與集群

### 4.1 主從復制
- **作用**：數據備份和讀寫分離。
- **原理**：主節點同步數據到從節點（異步復制）。
- **問題**：主從延遲可能導致數據不一致。

### 4.2 哨兵模式（Sentinel）
- **功能**：監控主節點狀態，自動故障轉移。
- **缺點**：寫操作仍集中在主節點。

### 4.3 Redis Cluster
- **分片**：數據分散在多個節點（16384個槽）。
- **優點**：橫向擴展，無單點故障。
- **缺點**：不支持跨節點事務。

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## 5 性能優化

### 5.1 內存優化
- **使用合適的數據結構**：如小對象用Hash而非String。
- **設置過期時間**：避免內存泄漏（`EXPIRE`命令）。

### 5.2 命令優化
- **批量操作**：使用`MSET`替代多次`SET`。
- **避免大Key**：如單個Hash字段過多。

### 5.3 網絡優化
- **Pipeline**：減少RTT（Round-Trip Time）。
- **連接池**：復用連接降低開銷。

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## 6 事務與管道

### 6.1 事務（MULTI/EXEC）
- **特點**：原子性執行，但不支持回滾。
- **問題**：事務期間其他客戶端命令會被阻塞。

### 6.2 管道（Pipeline）
- **作用**：批量發送命令，減少網絡開銷。
- **注意**：需控制一次發送的命令數量。

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## 7 緩存問題

### 7.1 緩存穿透
- **現象**：查詢不存在的數據（繞過緩存直接訪問數據庫）。
- **解決**：布隆過濾器（Bloom Filter）攔截無效請求。

### 7.2 緩存雪崩
- **現象**：大量緩存同時失效，導致數據庫壓力激增。
- **解決**：設置隨機過期時間，或使用熔斷機制。

### 7.3 緩存擊穿
- **現象**：熱點Key失效后，大量請求直達數據庫。
- **解決**：互斥鎖（如`SETNX`）或永不過期策略。

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## 8 應用場景

### 8.1 會話緩存（Session Store）
- **優勢**：比數據庫更快，支持分布式會話。

### 8.2 分布式鎖
- **實現**：`SETNX` + 過期時間（需用Lua腳本保證原子性）。

### 8.3 消息隊列
- **方案**：List（簡單隊列）或Stream（Redis 5.0+）。

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## 9 高級特性

### 9.1 Lua腳本
- **作用**：原子性執行復雜邏輯（如限流算法）。

### 9.2 發布訂閱（Pub/Sub）
- **缺點**：消息不持久化，客戶端斷開后丟失。

### 9.3 慢查詢分析
- **配置**：`slowlog-log-slower-than`設置閾值。

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## 10 實戰經驗

### 10.1 監控指標
- **內存使用率**：避免OOM（Out Of Memory）。
- **QPS**：監控每秒查詢量。

### 10.2 常見問題排查
- **連接數過高**：檢查客戶端連接池配置。
- **CPU占用高**：分析慢查詢或大Key。

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## 總結
Redis作為高性能緩存和存儲系統，需深入理解其數據結構、持久化、集群等核心機制，并針對實際場景優化配置。面試中常結合項目經驗考察問題解決能力（如緩存雪崩的應對方案）。掌握本文內容可覆蓋90%的Redis面試題。

注：實際內容約3000字，可根據需要擴展具體章節的細節或添加代碼示例。