Redis
Redis
Redis 面试八股知识点总结
1. Redis 的 5+3 种基本数据结构
String（字符串）
应用场景：缓存
session、token、限流、分布式锁、计数器List（列表）
应用场景：消息队列（
LPUSH + BRPOP）、时间线Hash（哈希表）
应用场景：用户信息、购物车、对象存储
Set（集合）
应用场景：去重（点赞、共同好友、标签）
ZSet（有序集合）
应用场景：排行榜、延迟队列
扩展数据结构：
Bitmap：用户签到、活跃用户统计
HyperLogLog：UV 统计（节省内存但有误差）
GEO：地理位置存储（查找附近的人）
2. Redis 如何实现高性能？
内存存储：所有数据都存储在 内存 中，读写速度极快（纳秒级别）。
单线程：避免 多线程加锁 造成的上下文切换开销。
IO 多路复用：基于 Reactor 模式，同时处理多个连接的请求。
Redis 6.0+ 引入 多线程，优化 网络 IO（命令解析 & 响应回写）。
为什么 Redis6.0 之前不采用多线程？
Redis 的瓶颈主要在 网络 IO，而不是 CPU 计算。
3. Redis 过期删除策略
过期删除（两种策略）
定时删除（定期扫描 & 批量删除，但占用 CPU 资源）。
惰性删除（访问时检查过期，不会主动删除，可能占用内存）。
内存淘汰策略（内存不足时启用）
常见策略（适用于 设置了过期时间 的键）：
TTL（最近即将过期的先删除）
LRU（最近最少使用的优先删除 ）
LFU（最少访问的优先删除 ）
RANDOM（随机删除 ）
4. Redis 分布式锁
基于
SETNX + EXPIRE实现（简单但有问题 ）锁过期 & 误删问题：业务超时，锁过期被其他线程获取，原线程执行完后释放的是别人的锁。
优化方案：
- 给锁加唯一标识（避免误删）
- 使用 Lua 脚本（保证解锁的原子性）
Redisson 分布式锁（推荐 ）
特性：可重入、自动续期（watchdog 机制）、支持锁重试、基于 Lua 脚本保证原子性。
Zookeeper 分布式锁
基于 临时顺序节点 + Watcher 机制，避免自旋等待，提高锁的公平性。
RedLock（Redis 多节点分布式锁）
用于 Redis 单点故障的情况下，但不能完全避免锁失效问题。
5. Redis 生产环境问题
**缓存穿透 **
问题：查询数据库 & Redis 都没有 该数据，导致请求直接打到数据库，影响性能。
解决方案：
参数校验，非法请求直接拦截。
缓存空值（
value = null），避免重复查询数据库。布隆过滤器（BloomFilter），高效判断 Key 是否存在。
**缓存雪崩 **
问题：大量 Key 同时过期，请求打爆数据库。
解决方案：
过期时间加随机值（防止集中失效）。
Redis 集群，避免单点故障。
**缓存击穿 **
问题：某个 热点 Key 失效，大量请求瞬间打爆数据库。
解决方案：
互斥锁（加锁查询）。
设置热点 Key 永不过期，手动删除。
BigKey & 热点 Key
问题：大 Key 影响查询 & 删除性能；热点 Key 影响集群均衡。
解决方案：
拆分大 Key（List 拆分多个小 Key）。
热点 Key 进行多级缓存（本地缓存/CDN/Redis Cluster）。
**数据一致性问题 **
问题：MySQL & Redis 数据不一致（延迟更新问题）。
解决方案：
先更新数据库，再删除缓存（避免并发问题）。
延时双删策略（删除缓存 -> 更新数据库 -> 等待 -> 再次删除缓存）。
MQ + Canal 监听 MySQL Binlog，实现缓存同步。
6. Redis 持久化机制
RDB（快照持久化）
原理：周期性地将 整个 Redis 数据快照 持久化到磁盘。
优点：文件小、恢复快。
缺点：可能丢失最近一次快照后的数据。
AOF（Append-Only File）
原理：记录所有写操作，可重放日志恢复数据。
优点：数据更安全，最多丢失 1 秒数据。
缺点：日志文件较大，恢复速度较慢。
选择方案
高性能但允许数据丢失：RDB
数据安全但影响性能：AOF
最佳方案：RDB + AOF 结合使用。
7. Redis 事务 & Lua 脚本
Redis 事务（
MULTI+EXEC）缺点：不支持回滚，只保证命令的顺序执行。
Lua 脚本（推荐！）
优点：
原子操作（Redis 一次执行完整的 Lua 脚本）。
减少网络开销（多个命令打包执行）。
8. Redis 集群
主从复制（Master-Slave）
主库负责写入，从库负责读取（适合读多写少场景）。
哨兵模式（Sentinel）
自动监控 Redis 状态，主库宕机自动切换从库。
Redis Cluster（推荐！）
采用数据分片（哈希槽），将数据存储到不同的节点，实现 高可用 & 可扩展性。
9. Redis 延迟队列 & 滑动窗口限流
延迟队列（基于
ZSet）用
ZADD记录任务时间，定时轮询ZRANGEBYSCORE取出任务。滑动窗口限流（基于
ZSet）记录时间戳，每次请求时移除超出窗口范围的数据，统计剩余请求数。
- 总结：Redis 面试重点关注：高性能机制、数据一致性、分布式锁、持久化、集群架构、缓存优化！