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【每日3分钟技术干货 | 面试题+答案 | Redis篇(一

发表于:2026-10-31 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年10月31日,1. Redis 是什么?**都有哪些使用场景?**我们先来理解经典的CAP理论:一致性:是指从数据层面来看的一致性。可用性:是指从系统层面的可用性。容错性:是指从网络层面的的容错性。数据库逐渐从关系
千家信息网最后更新 2026年10月31日【每日3分钟技术干货 | 面试题+答案 | Redis篇(一

1. Redis 是什么?**都有哪些使用场景?**

我们先来理解经典的CAP理论:

一致性:是指从数据层面来看的一致性。

可用性:是指从系统层面的可用性。

容错性:是指从网络层面的的容错性。

数据库逐渐从关系数据库向不同领域不同层次分化。随着读多写少场景的出现,导致需要读取数据的时间变慢,为了提升性能,出现了数据库缓存技术,对数据库的读取进行分离。web2.0时代,网民的生产力大增,存储总量也在增加,目前还是读多写少模式,原有的缓存技术显然不能满足写的压力,所以,出现了分库分表,实现读写分离。其中比较常用的一种缓存技术是用Redis做缓存。

Redis是什么?

Redis是一个基于内存且支持持久化的key-value的NoSQL数据库,其中每个key和value都是使用对象表示的,具有以以下特征:多样数据类型、持久化、主从同步。

和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。

在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的使用RDB快照的方式,把更新的数据写入磁盘或者使用类似MySQL的AOF日志方式把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。Redis支持将数据同步到多台从数据库上,这种特性对提高读取性能非常有益。

Redis3.0版本允许单点故障,它没有中心节点,各个节点地位一样,扩展性很好,节点间的采用二进制通信,节点与客户端采用ascII协议通信。

综上所述,Redis可用于缓存、数据库、消息中间件。

Redis 使用场景:

  • 记录帖子点赞数、点击数、评论数;

  • 缓存近期热帖;

  • 缓存文章详情信息;

  • 记录用户会话信息。

2. Redis 有哪些功能?

  • 数据缓存功能

  • 分布式锁的功能

  • 支持数据持久化

  • 支持事务

  • 支持消息队列

3. Redis 和 memcache 有什么区别?

  • 存储方式不同:memcache 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。

  • 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。

  • 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 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。

  • value 值大小不同:Redis 最大可以达到 1gb;memcache 只有 1mb。

4. Redis 为什么是单线程的?

因为 cpu 不是 Redis 的瓶颈,Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 cpu 又不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。

关于 Redis 的性能,官方网站也有,普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。

而且单线程并不代表就慢 nginx 和 nodejs 也都是高性能单线程的代表。

5. 什么是缓存穿透?**怎么解决?**

缓存穿透:指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。

解决方案:最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们就把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

6. Redis 支持的数据类型有哪些?

Redis 支持的数据类型:string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集合)、zset(有序集合)。

7. Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?

支持的 Java 客户端有 Redisson、jedis、lettuce 等。

8. jedis 和 Redisson 有哪些区别?

  • jedis:提供了比较全面的 Redis 命令的支持。

  • Redisson:实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构,与 jedis 相比 Redisson 的功能相对简单,不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。

9. 怎么保证缓存和数据库数据的一致性?

  • 合理设置缓存的过期时间。

  • 新增、更改、删除数据库操作时同步更新 Redis,可以使用事物机制来保证数据的一致性。

10. Redis 持久化有几种方式?

Redis 的持久化有两种方式,或者说有两种策略:

  • RDB(Redis Database):指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。

  • AOF(Append Only File):每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。

11. Redis 怎么实现分布式锁?

Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个"坑",其他程序也要占"坑"的时候,占用成功了就可以继续执行,失败了就只能放弃或稍后重试。

占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令,只允许被一个程序占有,使用完调用 del 释放锁。

12. Redis 分布式锁有什么缺陷?

Redis 分布式锁不能解决超时的问题,分布式锁有一个超时时间,程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。

13. Redis 如何做内存优化?

尽量使用 Redis 的散列表,把相关的信息放到散列表里面存储,而不是把每个字段单独存储,这样可以有效的减少内存使用。比如将 Web 系统的用户对象,应该放到散列表里面再整体存储到 Redis,而不是把用户的姓名、年龄、密码、邮箱等字段分别设置 key 进行存储。

14. Redis 淘汰策略有哪些?

  • volatile-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。

15. Redis 常见的性能问题有哪些?**该如何解决?**

  • 主服务器写内存快照,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以主服务器最好不要写内存快照。

  • Redis 主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,主从库最好在同一个局域网内。

结语

就以这段话自勉、共勉吧。越努力、越幸运,如果你不是官二代、富二代、红二代,那么请记住:勤奋才是改变你命运的唯一捷径。

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