Redis面试题汇总

作者: wustmz | 来源:发表于2018-10-14 18:42 被阅读0次

    1、使用 Redis 有哪些好处?

    (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

    (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

    (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

    (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

    2、redis 相比 memcached 有哪些优势?

    (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

    (2) redis的速度比memcached快很多

    (3) redis可以持久化其数据

    3、redis 常见性能问题和解决方案:

    (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

    (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

    (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

    (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

    (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

    这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

    4、MySQL 里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

    相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

    voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

    volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

    5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些?

    1)、存储方式

    Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

    Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

    2)、数据支持类型

    Memcache对数据类型支持相对简单。

    Redis有复杂的数据类型。

    3)、使用底层模型不同

    它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

    Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

    4)、value大小

    redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

    6、redis 最适合的场景

    Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

    如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:

    1. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

    2. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

    3. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

    (1)会话缓存(Session Cache)

    最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

    幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

    (2)全页缓存(FPC)

    除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

    再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

    此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

    (3)队列

    Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

    如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

    (4)排行榜/计数器

    Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

    当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

    ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

    Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

    (5)发布/订阅

    最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

    Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

    高可用分布式集群

    一、高可用

    高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。

    (1)解决单点问题主要有2种方式:

    主备方式

    这种通常是一台主机、一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务。

    Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过虚拟IP进行数据操作,正常期间主机一直对外提供服务,宕机后VIP自动漂移到备机上。

    优点是对客户端毫无影响,仍然通过VIP操作。

    缺点也很明显,在绝大多数时间内备机是一直没使用,被浪费着的。

    主从方式

    这种采取一主多从的办法,主从之间进行数据同步。 当Master宕机后,通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务,主机恢复后以slave的身份重新加入。

    主从另一个目的是进行读写分离,这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。 其主机的角色只提供写操作或少量的读,把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。

    缺点是主机宕机后,Slave虽然被选举成新Master了,但对外提供的IP服务地址却发生变化了,意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作,在当主机地址发生变化后及时通知到客户端,客户端收到新地址后,使用新地址继续发送新请求。

    (2)数据同步

    无论是主备还是主从都牵扯到数据同步的问题,这也分2种情况:

    同步方式:当主机收到客户端写操作后,以同步方式把数据同步到从机上,当从机也成功写入后,主机才返回给客户端成功,也称数据强一致性。 很显然这种方式性能会降低不少,当从机很多时,可以不用每台都同步,主机同步某一台从机后,从机再把数据分发同步到其他从机上,这样提高主机性能分担同步压力。 在redis中是支持这杨配置的,一台master,一台slave,同时这台salve又作为其他slave的master。

    异步方式:主机接收到写操作后,直接返回成功,然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。 这种同步性能比较好,但无法保证数据的完整性,比如在异步同步过程中主机突然宕机了,也称这种方式为数据弱一致性。

    Redis主从同步采用的是异步方式,因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性,这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。

    (3)方案选择

    keepalived方案配置简单、人力成本小,在数据量少、压力小的情况下推荐使用。 如果数据量比较大,不希望过多浪费机器,还希望在宕机后,做一些自定义的措施,比如报警、记日志、数据迁移等操作,推荐使用主从方式,因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心。

    宕机通知这块,可以集成到客户端组件上,也可单独抽离出来。 Redis官方Sentinel支持故障自动转移、通知等,详情见低成本高可用方案设计(四)。

    逻辑图:

    image.png

    二、分布式

    分布式(distributed), 是当业务量、数据量增加时,可以通过任意增加减少服务器数量来解决问题。

    集群时代

    至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群,主要有2个目的:

    高可用性:在主机挂掉后,自动故障转移,使前端服务对用户无影响。

    读写分离:将主机读压力分流到从机上。

    可在客户端组件上实现负载均衡,根据不同服务器的运行情况,分担不同比例的读请求压力。

    逻辑图:

    image.png

    三、分布式集群时代

    当缓存数据量不断增加时,单机内存不够使用,需要把数据切分不同部分,分布到多台服务器上。

    可在客户端对数据进行分片,数据分片算法详见C#一致性Hash详解、C#之虚拟桶分片。

    逻辑图:

    image.png

    大规模分布式集群时代

    当数据量持续增加时,应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。 这块最关键的是缓存治理这块,其中最重要的部分是加入了代理服务。 应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写,这样做的好处是:

    避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理,而造成风险。

    在代理这一层可以做对应的安全措施,比如限流、授权、分片。

    避免客户端越来越多的逻辑代码,不但臃肿升级还比较麻烦。

    代理这层无状态的,可任意扩展节点,对于客户端来说,访问代理跟访问单机Redis一样。

    目前楼主公司使用的是客户端组件和代理两种方案并存,因为通过代理会影响一定的性能。 代理这块对应的方案实现有Twitter的Twemproxy和豌豆荚的codis。

    逻辑图:

    image.png

    四、总结

    分布式缓存再向后是云服务缓存,对使用端完全屏蔽细节,各应用自行申请大小、流量方案即可,如淘宝OCS云服务缓存。

    分布式缓存对应需要的实现组件有:

    一个缓存监控、迁移、管理中心。

    一个自定义的客户端组件,上图中的SmartClient。

    一个无状态的代理服务。

    N台服务器。

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