Redis面试篇

博主： 🍁Fall In Dream🍃
发布时间：2023 年 08 月 24 日
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分类：默认分类 Redis

### 认识Redis

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#### 什么是Redis

Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此 **读写速度非常快** ，常用于 **缓存，消息队列、分布式锁** 等场景 。

Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是**原子性**的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。

除此之外，Redis 还支持<font color=blue>**事务 、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制**</font>等等。

#### 本地连接远程redis

- 修改redis.conf，注释掉 bind 绑定的所有ip，包括 bind:127.0.0.1
- 修改redis.conf中protected-mode 为 NO
- 执行以下命令，开放防火墙端口
  ```bash
  -  开放redis的6379端口【假设redis端口为6379】
    firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
  - 重启防火墙使得配置生效
    systemctl restart firewalld
  - 查看系统所有开放的端口
    firewall-cmd --zone=public --list-ports
  ```

#### Redis 和 Memcached 有什么区别？

- Redis 与 Memcached <font color=blue>**共同点**</font>：
  
  1. 都是基于内存的数据库，一般都是用来当作缓存使用
  2. 都有过期策略
  3. 两者的性能都非常高
- Redis 与 Memcached <font color=blue>**区别**</font>：
  
  1. Redis 支持的数据类型丰富（String、Hash、List、Set、Zset），而 Memcached 只支持最简单的 key-value 数据类型
  2. Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，而 Memcached 没有持久化功能，数据全部存在内存之中，Memcached 重启或者挂掉后，数据就没了
  3. Redis 原生支持集群模式，Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端往集群中分片写入数据
  4. Redis 支持发布订阅模型、Lua脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持

#### 为什么 Redis 作为 MySQL 的缓存

主要是因为 Redis 具备 <font color=blue>**高性能** 和 **高并发** </font>两种特性

1. <font color=blue>*Redis 具备高性能*</font>
   假如用户第一次访问 MySQL 中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据缓存在 Redis 中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了，操作 Redis 缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。
   
   ![redis-mysql.png](https://qiniu.program-er.com/blog/typecho/usr/uploads/redis-mysql.png)
2. <font color=blue>*Redis 具备高并发*</font>
   单台设备的 Redis 的QPS（Query Per Second，每秒钟处理完请求的次数）是MySQL的 10 倍，Redis 单机的 QPS 能轻松破 10w，而 MySQL 单机的 QPS 很难破 1w。
   所以，直接访问 Redis 能够承受的请求是远远大于直接访问 MySQL 的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中区，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库，降低数据库的压力。

### Redis 数据结构

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#### Redis 数据类型以及使用场景分别是什么？

Redis 提供了丰富的数据类型，常见的五种数据类型：<font color=blue>String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合），Zset（有序集合）</font>。
![redis-data-type.png](https://qiniu.program-er.com/blog/typecho/usr/uploads/redis-data-type.png)

| 结构类型| 结构存储的值 | 结构的读写能力|
| --- | --- | --- |
| String 字符串 | 可以是字符串、整数或浮点数 | 对整个字符串或字符串的一部分进行操作；对整数或浮点进行自增或自增操作 |
| List 列表 | 一个链表，链表上的每个节点都包含一个字符串 | 对链表的两端进行push和pop操作，读取单个或多个元素；根据值查找或删除元素 |
| Set 集合 | 包含字符串的无序集合 | 字符串的集合，包含基础的方法有看是否存在添加、获取、删除；还包含计算交集、并集、差集等 |
| Hash散列 | 包含键值对的无序散列表 | 包含方法有添加、获取、删除单个元素 |
| Zset有序集合 | 和散列一样，用于存储键值对 | 字符串成员与浮点数分数之间的有序映射；元素的排序顺序由分数的大小决定；包含方法有添加、获取、删除单个元素以及根据分值范围或成员来获取元素 |

随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型：<font color=blue>BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8新增）、GEO（3.2新增）、Stream（5.0新增）</font>。
Redis 五种数据类型的应用场景：

- String 类型的应用场景：缓存对象、分布式锁、常规计数、共享 session 信息等
- List 类型的应用场景：消息队列 （但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一ID；2. 不能以消费形式消费数据）等
- Hash 类型：缓存对象、购物车等
- Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等
- Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等

Redis 后续版本又支持四种数据类型，它们的应用场景如下：

- BitMap：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等
- HyperLogLog：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页UV计数等
- GEO：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车
- Stream：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：
  - 自动生成全局唯一消息 ID
  - 支持以消费组形式消费数据

#### 五种常见的 Redis 数据类型是怎么实现？

![redis数据类型与数据结构的关系.png](https://qiniu.program-er.com/blog/typecho/usr/uploads/redis数据类型与数据结构的关系.png)

String类型内部实现
</div>
String 类型的底层数据结构主要是 SDS （简单动态字符串）。SDS 和我们认识的 C 字符串不太一样，之所以没有使用 C 语言的字符串表示，因为 SDS 相比于 C 的原生字符串：

- <font color=blue>**SDS 不仅可以保存文本数据，还可以保存二进制数据**</font>。因为 SDS 使用 len 属性的值而不是空字符来判断字符串是否结束，并且 SDS 的所有 API 都会以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buff[] 数组里的数据。所以 SDS 不光能存放文本数据，而且能保存图片、音频、视频、压缩文件这样的二进制数据
- <font color=blue>**SDS 获取字符串长度的时间复杂度是 o(1)**</font>。因为 C 语言的字符串并不记录自身长度，所以获取长度的复杂度为 O(n)；而 SDS 结构里用 len 属性记录了字符串长度，所以复杂度为 O(1)。
- <font color=blue> **Redis 的 SDS API 是安全的，拼接字符串不会造成缓冲区溢出**</font>。因为 SDS 在拼接字符串之前会检查 SDS 空间是否满足要求，如果空间不够会自动扩容，所以不会导致缓冲区溢出的问题。

List类型内部实现
</div>
List 类型的底层数据结构是由<font color=blue>**双向链表或压缩列表**</font>实现的：

- 如果列表的元素小于 512 个（默认值，可由 list-max-ziplist-entries 配置），列表每个元素的值都小于 64 字节（默认值，可有 list-max-ziplist-value 配置），Redis 会使用<font color=blue>**压缩列表**</font>作为 List 类型的底层数据结构
- 如果列表的元素不满足上面的条件，Redis 会使用 <font color=blue>**双向列表**</font>作为 List 类型的底层数据结构
  但是<font color=blue>**在 Redis 3.2 版本之后，List 数据类型底层数据结构就只由 quicklist 实现了，替代了双向列表和压缩列表**</font>

Hash类型内部实现
</div>
Hash 类型的底层数据结构是由 <font color=blue>**压缩列表或哈希表**</font>实现的：

- 如果哈希类型元素个数小于 512 个（默认值，可有 hash-max-ziplist-entries 配置），所有值小于 64 字节（默认值，可由 hash-max-ziplist-value 配置）的话，Redis 会使用<font color=blue>**压缩列表**</font>作为 Hash 类型的底层数据结构
- 如果哈希类型元素不满足上面条件，Redis 会使用 <font color=blue>**哈希表**</font>作为 Hash 类型的底层数据结构
  <font color=blue>**在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了**</font>

Set 类型内部实现
</div>
Set 类型的底层数据结构是由<font color=blue>**哈希表或整数集合**</font>实现的：

- 如果集合中的元素都是整数，且元素个数小于 512 （默认值，set-maxintset-entries配置）个，Redis 会使用<font color=blue>**整数集合**</font>作为 Set 类型的底层数据结构
- 如果集合中的元素不满足上面的条件，则 Redis 使用<font color=blue>**哈希表**</font>作为 Set 类型的底层数据结构

ZSet 类型内部实现
</div>
ZSet 类型的底层数据结构是由<font color=blue>**压缩列表或跳表**</font>实现的：

- 如果有序结合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用<font color=blue>**压缩列表**</font>作为 ZSet 类型的底层数据结构
- 如果有序结合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用<font color=blue>**跳表**</font>作为 ZSet 类型的底层数据结构

<font color=blue>在 Redis 7.0中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。</font>

### Redis 线程模型

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#### Redis 是单线程吗

<font color=blue>**Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求->进行数据读写等操作->发送数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的**</font>，这也是我们常说 Redis 是单线程的原因。

但是，<font color=blue>**Redis 并不是单线程的**</font>，Redis 在启动的时候，是会<font color=blue>**启动后台线程**</font>（BIO）的：

- <font color=blue>**Redis 在2.6版本**</font>，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF刷盘这两个人
- <font color=blue>**Redis 在 4.0 版本之后**</font>，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key /flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该是 unlink 命令来删除大 key

之所以 Redis 为「关闭文件、AOF 刷盘、释放内存」这些任务创建单独的线程来处理，是因为这些任务的操作都是很耗时的，如果把这些任务都放在主线程来处理，那么 Redis 主线程就很容易发生阻塞，这样就无法处理后续的请求了
后台线程相当于一个消费者，生产者把好事任务丢到任务队列中，消费者（BIO）不停轮询这个队列，拿出任务就去执行对应的方法即可
![redis后台线程.png](https://qiniu.program-er.com/blog/typecho/usr/uploads/redis后台线程.png)

关闭文件、AOF 刷盘、释放内存这三个任务都有各自的任务队列：

- BIO_CLOSE_FILE，关闭文件任务队列：当队列有任务后，后台线程会调用 close(fd)，将文件关闭
- BIO_AOF_FSYNC，AOF 刷盘任务队列：当 AOF 日志配置成 everysec 选项后，主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务，也放到队列中。当发现队列有任务后，后台线程会调用 faync(fd)，将 AOF 文件刷盘；
- BIO_LAZY_FREE，

最后修改：2023 年 12 月 17 日