Redis面试题（二）

1. 如何使用 Redis 统计大量用户唯一访问量（UV）？

推荐使用 HyperLogLog 数据结构，适合海量数据的基数统计：
添加用户：PFADD uv:20231001 user1 user2 ... 记录当天访问的用户 ID。
统计 UV：PFCOUNT uv:20231001 返回当天独立用户数。
合并统计：PFMERGE uv:202310 uv:20231001 uv:20231002 合并多天数据。
优势：占用空间小（约 12KB），支持百万级数据，误差率约 0.81%，远优于 Set 或 Bitmap（内存占用大）。

2.Redis 中的 Geo 数据结构是什么？

Geo 是 Redis 3.2 新增的地理位置数据结构，用于存储和查询经纬度信息，支持距离计算和范围查询。
核心命令：
GEOADD key longitude latitude member：添加地理位置（如 GEOADD cities 116.40 39.90 beijing）。
GEODIST key member1 member2 [unit]：计算两点距离（单位 m/km/mi/ft）。
GEORADIUS key longitude latitude radius unit：查询指定经纬度范围内的成员。
GEORADIUSBYMEMBER key member radius unit：查询指定成员周围的成员。
底层基于 Sorted Set 实现，通过 GeoHash 编码经纬度为分数，支持高效范围查询，适合附近的人、商家定位等场景。

3. 你在项目中使用的 Redis 客户端是什么？

常用 Redis 客户端：
Java：Jedis（简单轻量，需手动管理连接）、Redisson（功能丰富，支持分布式锁、自动续期等高级特性，适合复杂场景）、Lettuce（基于 Netty，异步非阻塞，Spring Boot 默认客户端）。
Python：redis-py（官方推荐，支持 Pipeline、事务）。
Go：go-redis（功能全面，支持集群）。
项目中可根据语言、性能需求和功能复杂度选择，如 Java 项目常用 Redisson 处理分布式锁，Lettuce 用于高并发场景。

4.Redis 字符串类型的最大值大小是多少？

Redis String 类型的最大值为 512MB。这是 Redis 对单个字符串值的硬性限制，无论底层是 SDS 还是其他编码方式，均不能超过此大小。实际使用中应避免存储过大字符串（如超过 100KB），以免影响 Redis 性能（如序列化耗时、网络传输慢）。

5.Redis 性能瓶颈时如何处理？

内存优化：
启用内存淘汰策略，删除无用数据。
压缩大键，拆分 Big Key。
合理设置过期时间，避免内存溢出。
并发优化：
使用 Pipeline 批量处理命令，减少网络往返。
启用 Redis 6.0+ 的多线程 I/O，提升网络处理能力。
避免长时间阻塞命令（如 KEYS、HGETALL），改用 SCAN 分批操作。
架构扩展：
主从复制 + 读写分离，分散读压力。
集群分片，分散数据和写压力。
增加节点数量，水平扩展。
硬件升级：使用 SSD 降低 I/O 延迟，增加内存提高缓存命中率。

6.Redis 中 EMBSTR 对象的阈值设置为何为 44？其调整历史是什么？

原因：Redis 中字符串对象有两种编码：EMBSTR（嵌入式，字符串与对象元数据存在同一内存页）和 RAW（独立分配内存）。EMBSTR 阈值 44 字节是因为：
Redis 内存页为 64 字节，对象元数据（如 len、alloc 等）占 20 字节，剩余 44 字节用于存储字符串，确保字符串和元数据在同一页，减少内存碎片。
调整历史：
Redis 3.2 前阈值为 39 字节，因元数据结构不同。
后续版本优化元数据布局，阈值调整为 44 字节，更高效利用 64 字节内存页。
当字符串长度 ≤44 字节时用 EMBSTR，>44 字节时自动转为 RAW。

7.Redis 中原生批处理命令（MSET、MGET）与 Pipeline 的区别是什么？

原生批处理命令（如 MSET、MGET）：
单个命令处理多个键值对，原子执行（要么全成功，要么全失败）。
仅支持特定命令（如 MSET 只处理 String 类型的设置）。
服务器一次性解析并执行，返回合并结果。
Pipeline：
客户端批量发送多个任意命令，服务器按顺序执行，批量返回结果。
非原子执行（中间命令失败不影响后续），支持所有命令组合。
减少网络往返次数，但不保证原子性。
场景：原生批处理适合同类型命令的原子操作，Pipeline 适合多类型命令的批量执行。

8.Redis 主从复制的常见拓扑结构有哪些？

一主一从：一个主节点搭配一个从节点，简单易维护，适合小规模场景。
一主多从：一个主节点搭配多个从节点，主节点写，从节点分担读压力，适合读多写少场景。
级联复制（树状结构）：主节点 → 从节点（同时作为其他从节点的主节点）→ 从节点，减轻主节点复制压力，适合从节点数量多的场景。
主从 + 哨兵：在主从基础上增加哨兵节点，实现自动故障转移，提升高可用性，是生产环境常用架构。

9.Redis List 类型的常见操作命令有哪些？

插入：LPUSH key value（左插）、RPUSH key value（右插）、LINSERT key BEFORE/AFTER pivot value（指定元素前后插入）。
删除：LPOP key（左删并返回）、RPOP key（右删并返回）、LREM key count value（删除指定数量的 value）。
查询：LRANGE key start stop（获取范围内元素）、LINDEX key index（获取指定索引元素）、LLEN key（获取长度）。
修改：LSET key index value（设置指定索引元素）。
阻塞操作：BLPOP key timeout、BRPOP key timeout（阻塞式弹出，无元素时等待）。

10. 如何在 Redis 中实现队列和栈数据结构？

队列（FIFO，先进先出）：
用 LPUSH key value 从左侧插入元素，RPOP key 从右侧弹出元素。
或 RPUSH key value 从右侧插入，LPOP key 从左侧弹出。
阻塞队列：用 LPUSH + BRPOP（带超时的阻塞弹出），避免空轮询。
栈（LIFO，后进先出）：
用 LPUSH key value 从左侧插入元素，LPOP key 从左侧弹出元素（后插入的先弹出）。
或 RPUSH key value 从右侧插入，RPOP key 从右侧弹出。
Redis List 基于双向链表或压缩列表实现，支持高效的两端操作，适合实现队列和栈。

11.Redis 中的 Ziplist 和 Quicklist 数据结构的特点是什么？

Ziplist（压缩列表）：
特点：连续内存块存储多个元素，无指针跳转，节省空间；元素紧密排列，适合小数据场景。
优势：内存利用率高，遍历速度快。
缺点：插入 / 删除元素可能引发连锁更新（重新分配内存），大数据量下性能下降。
应用：作为 Hash、List、Sorted Set 的底层实现（数据量小时）。
Quicklist（快速列表）：
特点：由多个 Ziplist 组成的双向链表，每个 Ziplist 称为一个节点；平衡了空间和性能。
优势：解决了 Ziplist 连锁更新问题，支持高效的两端操作；通过配置节点大小（list-max-ziplist-size）控制内存占用。
应用：Redis 3.2+ 中替代普通链表作为 List 类型的底层实现。

12.Redis 复制延迟的常见原因有哪些？

网络问题：主从节点跨机房或网络带宽不足，导致 RDB/AOF 传输延迟。
主节点负载高：主节点写操作频繁，导致 BGSAVE 生成 RDB 缓慢，或命令缓冲区积压。
从节点同步慢：从节点硬件性能差（CPU / 内存不足），加载 RDB 或执行命令慢。
大键操作：主节点操作 Big Key 导致命令传播延迟，从节点执行耗时。
复制积压缓冲区不足：主节点 repl-backlog-size 过小，从节点断线重连时需全量同步。
并发写量大：主节点短时间内大量写操作，从节点跟不上同步节奏。

13.Redis 事务与关系型数据库事务的主要区别是什么？

14.Redis Cluster 模式与 Sentinel 模式的区别是什么？

15.Redis 的 ListPack 数据结构是什么？
ListPack 是 Redis 5.0 引入的新数据结构，用于替代 Ziplist，优化存储效率和性能。
特点：
连续内存块存储元素，无冗余空间，比 Ziplist 更节省内存。
每个元素前存储长度信息，避免 Ziplist 的连锁更新问题。
支持快速定位元素，遍历效率高。
应用：Redis 6.2+ 中作为 Hash、Sorted Set 等类型的底层实现（替代部分场景的 Ziplist），未来计划逐步取代 Ziplist。

16.Redis 中的内存碎片化是什么？如何进行优化？

内存碎片化：Redis 频繁分配和释放内存（如频繁修改、删除键），导致内存空间被分割成大量不连续的小块，总空闲内存足够但无法分配连续大块内存的现象。
优化方法：
启用自动内存整理：Redis 4.0+ 支持 activerehashing yes，后台线程定期整理哈希表碎片。
合理设置数据结构：避免频繁修改大键，使用更紧凑的数据结构（如 Hash 替代多个 String）。
重启实例：极端情况下，重启 Redis 可重建内存布局，消除碎片（需配合持久化避免数据丢失）。
控制键生命周期：及时删除无用键，减少内存分配回收频率。

17.Redis 的虚拟内存（VM）机制是什么？

Redis 虚拟内存（VM）机制是早期版本（2.4 及之前）用于解决内存不足的方案，允许将部分不常用数据 swap 到磁盘，释放内存给活跃数据。
原理：将内存中的冷数据（不常访问）序列化后写入磁盘文件，内存中仅保留索引；访问冷数据时从磁盘加载回内存。
现状：Redis 2.6 后已废弃 VM 机制，原因是：
磁盘 I/O 延迟高，影响性能。
现代服务器内存成本降低，更推荐通过主从、集群扩展内存。
可通过持久化（RDB/AOF）+ 内存淘汰策略替代 VM 的功能。

18. 在 Redis 集群中，如何根据键定位到对应的节点？

Redis 集群通过哈希槽（Hash Slot）定位键，步骤如下：
集群共有 16384 个哈希槽，每个节点负责一部分槽位。
计算键的槽位：CRC16(key) % 16384，得到 0-16383 之间的槽位值。
节点通过 Gossip 协议交换槽位分配信息，每个节点知道所有槽位对应的节点。
客户端访问键时：
若连接的节点负责该槽位，直接处理。
否则，节点返回 MOVED 重定向信息，包含目标节点地址，客户端重新连接目标节点。
此机制实现了数据的分布式存储和访问路由。

19.Redis 源码中有哪些巧妙的设计，举几个典型的例子？

单线程 + I/O 多路复用：用 epoll/kqueue 处理网络事件，避免多线程锁竞争，兼顾并发和简单性。
动态字符串（SDS）：优化 C 字符串缺陷，支持 O (1) 长度计算、自动扩容和二进制安全。
跳表（Skiplist）：Sorted Set 底层实现，平衡查找、插入效率，比红黑树实现更简单。
渐进式 rehash：哈希表扩容时，分多次迁移数据，避免单线程阻塞（如 dictRehashStep 函数）。
写时复制（COW）：BGSAVE 和主从复制时，子进程共享主进程内存，修改时才复制页面，节省内存。
编码转换：根据数据量自动切换底层编码（如 String 从 int→embstr→raw），平衡空间和性能。

20. 说说 Redisson 分布式锁的原理？

Redisson 分布式锁基于 Redis 实现，核心原理：
加锁：通过 Lua 脚本原子执行 hset 命令，存储锁的键、唯一标识（UUID + 线程 ID）和重入次数，同时设置过期时间（默认 30 秒）。支持可重入（同一线程重复加锁时重入次数 + 1）。
解锁：Lua 脚本验证唯一标识，重入次数 - 1，若为 0 则删除锁键，保证原子性。
续期：内置看门狗（Watch Dog）机制，若业务未完成，每隔 10 秒（过期时间的 1/3）自动延长锁过期时间，避免锁提前释放。
高可用：支持 Redis 集群、哨兵模式，通过 Red Lock 算法（多节点加锁）提升可靠性。

21.Redis Zset 的实现原理是什么？

Redis Zset（有序集合）底层根据数据量大小选择两种实现：
压缩列表（Ziplist）：当元素数量少（≤128 个）且元素体积小（≤64 字节）时使用。
存储结构：按分数升序存储，每个元素包含 “成员 + 分数”，通过压缩列表的连续内存存储。
跳表（Skiplist）+ 哈希表：数据量大时使用。
跳表：按分数排序存储元素，支持快速范围查询和排序。
哈希表：映射成员到分数，支持 O (1) 时间复杂度的分数查询和更新。
两种结构结合，兼顾了内存效率（小数据）和操作性能（大数据）。

22. 为什么 Redis Zset 用跳表实现而不是红黑树？B + 树？

相比红黑树：
跳表实现更简单，代码维护成本低，适合 Redis 简洁设计理念。
范围查询效率更高，跳表可直接遍历底层链表，红黑树需中序遍历，操作复杂。
插入时无需旋转平衡，平均性能更稳定。
相比 B + 树：
B + 树适合磁盘存储（多路平衡），Redis 是内存数据库，跳表的内存利用率更高。
跳表插入删除无需大规模调整节点，性能更优。
B + 树结构复杂，不适合 Redis 对简单性的追求。

23.Redisson 看门狗（watch dog）机制了解吗？

Redisson 看门狗是分布式锁的自动续期机制，用于避免业务未完成时锁过期：
触发条件：当加锁时未指定过期时间（leaseTime = -1），自动启用看门狗。
工作原理：
加锁成功后，启动后台定时任务（默认间隔 10 秒）。
任务检查锁是否仍被当前线程持有，若持有则延长锁过期时间（默认延长至 30 秒）。
业务完成并解锁后，看门狗任务自动取消。
优势：无需手动续期，简化分布式锁使用，避免因业务执行时间超过锁过期时间导致的并发问题。
配置：可通过 lockWatchdogTimeout 参数调整看门狗超时时间。