壓箱底的干貨！干貨！——Redis面試系列（二）

Redis 如何做內存優化？
答：盡可能使用散列表（hashes），散列表（是說散列表里面存儲的數少）使用的內存非常小，所以你應該盡可能的將你的數據模型抽象到一個散列表里面。比如你的 web 系統中有一個用戶對象，不要為這個用戶的名稱，姓氏，郵箱，密碼設置單獨的 key,而是應該把這個用戶的所有信息存儲到一張散列表里面。

Redis 回收進程如何工作的？
答：一個客戶端運行了新的命令，添加了新的數據。Redi 檢查內存使用情況，如果大于 maxmemory 的限制, 則根據設定好的策略進行回收。一個新的命令被執行，等等。所以我們不斷地穿越內存限制的邊界，通過不斷達到邊界然后不斷地回收回到邊界以下。如果一個命令的結果導致大量內存被使用（例如很大的集合的交集保存到一個新的鍵），不用多久內存限制就會被這個內存使用量超越。

都有哪些辦法可以降低 Redis 的內存使用情況呢？
答：如果你使用的是 32 位的 Redis 實例，可以好好利用 Hash,list,sorted set,set等集合類型數據，因為通常情況下很多小的 Key-Value 可以用更緊湊的方式存放到一起。

Redis 的內存用完了會發生什么？
答：如果達到設置的上限，Redis 的寫命令會返回錯誤信息（但是讀命令還可以正常返回。）或者你可以將 Redis 當緩存來使用配置淘汰機制，當 Redis 達到內存上限時會沖刷掉舊的內容。

一個 Redis 實例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他們最多能存放多少元素？
答：理論上 Redis 可以處理多達 232 的 keys，并且在實際中進行了測試，每個實例至少存放了 2 億 5 千萬的 keys。我們正在測試一些較大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 個元素。換句話說，Redis 的存儲極限是系統中的可用內存值。

MySQL 里有 2000w 數據，redis 中只存 20w 的數據，如何保證 redis 中的數據都是熱點數據？
答：Redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會施行數據淘汰策略。

相關知識：Redis 提供 6 種數據淘汰策略：

volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰

volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰

volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰

allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰

allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據

Redis 最適合的場景？
1、會話緩存（Session Cache）

最常用的一種使用 Redis 的情景是會話緩存（session cache）。用 Redis 緩存會話比其他存儲（如 Memcached）的優勢在于：Redis 提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？ 幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎么恰當的使用 Redis 來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平臺Magento 也提供 Redis 的插件。

2、全頁緩存（FPC）

除基本的會話 token 之外，Redis 還提供很簡便的 FPC 平臺。回到一致性問題，即使重啟了 Redis 實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似 PHP 本地 FPC。 再次以 Magento 為例，Magento提供一個插件來使用 Redis 作為全頁緩存后端。 此外，對 WordPress 的用戶來說，Pantheon 有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

3、隊列

Reids 在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得 Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis 作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（如 Python）對 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用 Redis 創建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery 有一個后臺就是使用 Redis 作為 broker，你可以從這里去查看。

4，排行榜/計數器

Redis 在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis 只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的 10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可： 當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一個很好的例子，用 Ruby 實現的，它的排行榜就是使用 Redis 來存儲數據的，你可以在這里看到。

5、發布/訂閱

最后（但肯定不是最不重要的）是 Redis 的發布/訂閱功能。發布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網絡連接中使用，還可作為基于發布/訂閱的腳本觸發器，甚至用 Redis 的發布/訂閱功能來建立聊天系統！

假如 Redis 里面有 1 億個 key，其中有 10w 個 key 是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？
答：使用 keys 指令可以掃出指定模式的 key 列表。

如果這個 redis 正在給線上的業務提供服務，那使用 keys 指令會有什么問題？
這個時候你要回答 redis 關鍵的一個特性：redis 的單線程的。keys 指令會導致線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢復。這個時候可以使用 scan 指令，scan 指令可以無阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是會有一定的重復概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用 keys 指令長。

如果有大量的 key 需要設置同一時間過期，一般需要注意什么？
答：如果大量的 key 過期時間設置的過于集中，到過期的那個時間點，redis 可能會出現短暫的卡頓現象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。

使用過 Redis 做異步隊列么，你是怎么用的？
答：一般使用 list 結構作為隊列，rpush 生產消息，lpop 消費消息。當 lpop 沒有消息的時候，要適當 sleep 一會再重試。如果對方追問可不可以不用 sleep 呢？list 還有個指令叫 blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用 pub/sub 主題訂閱者模式，可以實現1:N 的消息隊列。

如果對方追問 pub/sub 有什么缺點？
在消費者下線的情況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如 RabbitMQ等。

如果對方追問 redis 如何實現延時隊列？
我估計現在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細。但是你很克制，然后神態自若的回答道：使用 sortedset，拿時間戳作為score，消息內容作為 key 調用 zadd 來生產消息，消費者用 zrangebyscore 指令獲取 N 秒之前的數據輪詢進行處理。到這里，面試官暗地里已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。

使用過 Redis 分布式鎖么，它是什么回事？
先拿 setnx 來爭搶鎖，搶到之后，再用 expire 給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。

這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然后接著問如果在 setnx 之后執行 expire之前進程意外 crash 或者要重啟維護了，那會怎么樣？這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接著你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然后回答：我記得 set 指令有非常復雜的參數，這個應該是可以同時把 setnx 和expire 合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心里開始默念：摁，這小子還不錯。

Redis的應用場景
總結一：

計數器

可以對 String 進行自增自減運算，從而實現計數器功能。

Redis 這種內存型數據庫的讀寫性能非常高，很適合存儲頻繁讀寫的計數量。

緩存

將熱點數據放到內存中，設置內存的最大使用量以及淘汰策略來保證緩存的命中率。

會話緩存

可以使用 Redis 來統一存儲多臺應用服務器的會話信息。

當應用服務器不再存儲用戶的會話信息，也就不再具有狀態，一個用戶可以請求任意一個應用服務器，從而更容易實現高可用性以及可伸縮性。

全頁緩存（FPC）

除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。

以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

查找表

例如 DNS 記錄就很適合使用 Redis 進行存儲。

查找表和緩存類似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的內容不能失效，而緩存的內容可以失效，因為緩存不作為可靠的數據來源。

消息隊列(發布/訂閱功能)

List 是一個雙向鏈表，可以通過 lpush 和 rpop 寫入和讀取消息

不過最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中間件。

分布式鎖實現

在分布式場景下，無法使用單機環境下的鎖來對多個節點上的進程進行同步。

可以使用 Redis 自帶的 SETNX 命令實現分布式鎖，除此之外，還可以使用官方提供的 RedLock 分布式鎖實現。

其它

Set 可以實現交集、并集等操作，從而實現共同好友等功能。

ZSet 可以實現有序性操作，從而實現排行榜等功能。

總結二：

Redis相比其他緩存，有一個非常大的優勢，就是支持多種數據類型。

數據類型說明string字符串，最簡單的k-v存儲hashhash格式，value為field和value，適合ID-Detail這樣的場景。list簡單的list，順序列表，支持首位或者末尾插入數據set無序list，查找速度快，適合交集、并集、差集處理sorted set有序的set

其實，通過上面的數據類型的特性，基本就能想到合適的應用場景了。

string——適合最簡單的k-v存儲，類似于memcached的存儲結構，短信驗證碼，配置信息等，就用這種類型來存儲。

hash——一般key為ID或者唯一標示，value對應的就是詳情了。如商品詳情，個人信息詳情，新聞詳情等。

list——因為list是有序的，比較適合存儲一些有序且數據相對固定的數據。如省市區表、字典表等。因為list是有序的，適合根據寫入的時間來排序，如：最新的***，消息隊列等。

set——可以簡單的理解為ID-List的模式，如微博中一個人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以對兩個set提供交集、并集、差集操作。例如：查找兩個人共同的好友等。

Sorted Set——是set的增強版本，增加了一個score參數，自動會根據score的值進行排序。比較適合類似于top 10等不根據插入的時間來排序的數據。

如上所述，雖然Redis不像關系數據庫那么復雜的數據結構，但是，也能適合很多場景，比一般的緩存數據結構要多。了解每種數據結構適合的業務場景，不僅有利于提升開發效率，也能有效利用Redis的性能。

為什么要用 Redis /為什么要用緩存
主要從“高性能”和“高并發”這兩點來看待這個問題。

高性能：

假如用戶第一次訪問數據庫中的某些數據。這個過程會比較慢，因為是從硬盤上讀取的。將該用戶訪問的數據存在數緩存中，這樣下一次再訪問這些數據的時候就可以直接從緩存中獲取了。操作緩存就是直接操作內存，所以速度相當快。如果數據庫中的對應數據改變的之后，同步改變緩存中相應的數據即可！

高并發：

直接操作緩存能夠承受的請求是遠遠大于直接訪問數據庫的，所以我們可以考慮把數據庫中的部分數據轉移到緩存中去，這樣用戶的一部分請求會直接到緩存這里而不用經過數據庫。

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