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몇 가지 일반적인 Redis 인터뷰 질문(답변 포함)

1. Redis란?

Redis는 메모리 기반의 고성능 키-값 데이터베이스입니다.

특별 추천: 2020 redis 인터뷰 질문(최신)

2. Reids의 특징

Redis는 기본적으로 Memcached와 마찬가지로 Key-Value 유형의 인 메모리 데이터베이스이며 전체 데이터베이스가 로드됩니다. 작업은 메모리에서 수행되며 데이터베이스 데이터는 저장을 위해 주기적으로 비동기 작업을 통해 하드 디스크로 플러시됩니다. 순수한 메모리 작업이기 때문에 Redis는 성능이 뛰어나고 초당 100,000개 이상의 읽기 및 쓰기 작업을 처리할 수 있는 것으로 알려진 가장 빠른 Key-Value DB입니다.

Redis의 우수성은 성능뿐만 아니라 다양한 데이터 구조 저장을 지원한다는 점이 가장 큰 장점입니다. 또한, 1MB의 데이터만 저장할 수 있는 memcached와 달리 단일 값의 최대 한도는 1GB입니다. 따라서 Redis는 List를 사용하여 FIFO 이중 연결 목록 만들기, 경량 고성능 메시지 대기열 서비스 구현, Set을 사용하여 고성능 태그 시스템 만들기 등과 같은 유용한 기능을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. . 또한 Redis는 저장된 Key-Value의 만료 시간을 설정할 수도 있으므로 memcached의 향상된 버전으로도 사용할 수 있습니다.

Redis의 가장 큰 단점은 데이터베이스 용량이 물리적 메모리에 의해 제한되어 대용량 데이터의 고성능 읽기 및 쓰기에 사용할 수 없다는 것입니다. 따라서 Redis에 적합한 시나리오는 주로 고성능 작업 및 계산으로 제한됩니다. 더 적은 양의 데이터.

관련 학습 권장사항:

redis 비디오 튜토리얼

3. Redis를 사용하면 어떤 이점이 있나요?

　(1) HashMap과 마찬가지로 데이터가 메모리에 저장되기 때문에 빠릅니다. HashMap의 장점은 검색 및 연산의 시간 복잡도가 O(1)

(2) 풍부한 데이터 유형을 지원한다는 것입니다. , set, sorted set, hash

(3) 지원 트랜잭션, 작업은 모두 원자성입니다. 소위 원자성은 데이터에 대한 모든 변경 사항이 실행되거나 전혀 실행되지 않음을 의미합니다

(4) 풍부한 기능: 캐싱, 메시지에 사용할 수 있으며 키로 만료 시간을 설정하고 만료 후 자동으로 삭제됩니다

4. memcached에 비해 Redis의 장점은 무엇입니까?

　(1) memcached의 모든 값은 간단한 문자열입니다. 이를 대체하기 위해 redis는 더 풍부한 데이터 유형을 지원합니다.

(2) redis는 memcached보다 훨씬 빠릅니다.

(3) redis는 내구성이 있습니다. 데이터 변환

5. Memcache와 Redis의 차이점은 무엇인가요?

1) 저장 방법 Memecache는 모든 데이터를 메모리에 저장합니다. 정전 후에는 데이터가 메모리 크기를 초과할 수 없습니다. Redis의 일부는 하드 디스크에 저장되어 데이터 지속성을 보장합니다.

2) 데이터 지원 유형 Memcache는 비교적 간단한 데이터 유형을 지원합니다. Redis에는 복잡한 데이터 유형이 있습니다.

3) 사용되는 기본 모델이 다릅니다. 클라이언트와의 통신을 위한 기본 구현 방법과 애플리케이션 프로토콜이 다릅니다. Redis는 자체 VM 메커니즘을 직접 구축했습니다. 일반 시스템이 시스템 기능을 호출하면 이동 및 요청에 일정 시간이 낭비되기 때문입니다.

6. 일반적인 Redis 성능 문제 및 해결 방법:

　1) 마스터는 메모리 스냅샷을 작성하고 save 명령은 스냅샷이 상대적으로 큰 경우 rdbSave 기능을 예약합니다. 성능에 미치는 영향은 매우 큽니다. 서비스가 간헐적으로 중단되므로 마스터가 메모리 스냅샷을 작성하지 않는 것이 가장 좋습니다.

2) 마스터 AOF 지속성. AOF 파일을 다시 작성하지 않으면 이 지속성 방법이 성능에 미치는 영향이 가장 작지만 AOF 파일이 너무 크면 복구 속도에 영향을 미칩니다. 마스터 재시작. 메모리 스냅샷 및 AOF 로그 파일을 포함하여 마스터에서 지속성 작업을 수행하지 않는 것이 가장 좋습니다. 특히 데이터가 중요한 경우 슬레이브는 AOF 백업 데이터를 활성화해야 하며 전략은 다음과 같습니다. 초당 한 번씩 동기화합니다.

3).Master는 AOF 파일을 다시 작성하기 위해 BGREWRITEAOF를 호출합니다. AOF는 다시 작성하는 동안 많은 양의 CPU 및 메모리 리소스를 차지하므로 과도한 서비스 로드가 발생하고 단기 서비스가 중단됩니다.

4) Redis 마스터-슬레이브 복제의 성능 문제는 마스터-슬레이브 복제 속도와 연결 안정성을 위해 슬레이브와 마스터가 동일한 LAN에 있는 것이 가장 좋습니다

7이 있습니다. MySQL에는 2천만 개의 데이터가 저장되어 있고 Redis에는 2천만 개의 데이터만 저장되어 있습니다. 20w의 데이터로 Redis의 데이터가 모두 핫 데이터인지 확인하는 방법

관련 지식: Redis 메모리 데이터 세트의 크기가 일정 규모 이상에서는 데이터 제거 전략(재활용 전략)이 구현됩니다. Redis는 6가지 데이터 제거 전략을 제공합니다.

휘발성-lru: 만료 시간이 설정된 데이터 세트(server.db[i].expires)에서 가장 최근에 사용된 데이터를 선택하여 제거합니다.

휘발성-ttl: 데이터 세트에서 만료 만료 날짜 설정 제거할 시간 데이터 세트(server.db[i].expires)에서 만료될 데이터를 선택합니다.

휘발성-random: 데이터 세트(server.db[i].expires)에서 제거할 데이터를 선택합니다. ) 만료 시간이 설정된

allkeys-lru: 데이터 세트(server.db[i].dict)에서 가장 최근에 사용된 데이터를 선택하여 제거합니다.

allkeys-random: 데이터 세트(server.dict)에서 임의의 데이터를 선택합니다. db[i].dict) 제거됨

no-enviction: 데이터를 추방하는 것은 금지되어 있습니다.

8. Redis 및 모든 언어를 사용하여 악성 로그인 보호 코드를 구현하고 각 사용자 ID를 한 시간 내에 최대 5번의 로그인으로 제한하십시오. 특정 로그인 기능이나 기능의 경우 빈 기능을 사용하면 되며, 자세히 작성할 필요가 없습니다.

목록을 사용하여 구현: 목록의 각 요소는 최근 5번째 로그인 시간과 현재 시간의 차이가 1시간 이내인 한 Python으로 작성된 코드는 금지됩니다.

#!/usr/bin/env python3
import redis  
import sys  
import time  
 
r = redis.StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)  
try:       
    id = sys.argv[1]
except:      
    print(‘input argument error’)    
    sys.exit(0)  
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float(r.lindex(id, 4)) <= 3600:      
    print(“you are forbidden logining”)
else:       
    print(‘you are allowed to login’)    
    r.lpush(id, time.time())    
    # login_func()

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9 .Redis는 왜 모든 데이터를 메모리에 저장해야 하나요?

가장 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 달성하기 위해 Redis는 모든 데이터를 메모리에 읽고 메모리에 씁니다. 디스크를 비동기식으로 그래서 Redis는 빠른 속도와 데이터 지속성의 특징을 가지고 있습니다. 데이터가 메모리에 저장되지 않으면 디스크 I/O 속도가 Redis 성능에 심각한 영향을 미칩니다. 오늘날, 메모리가 점점 더 저렴해지면 redis가 점점 더 인기를 끌 것입니다.

최대 메모리 사용이 설정되면 데이터 레코드 수가 메모리 제한에 도달한 후에는 새 값을 삽입할 수 없습니다.

10.Redis는 단일 프로세스 및 단일 스레드입니다.

redis는 큐 기술을 사용하여 동시 액세스를 직렬 액세스로 전환하여 기존 데이터베이스 직렬 제어의 오버헤드를 제거합니다

11.

Redis는 대기열 모드를 사용하여 동시 액세스를 직렬 액세스로 전환하는 단일 프로세스 단일 스레드 모드입니다. Redis 자체에는 잠금 개념이 없으며 Redis는 여러 클라이언트 연결을 위해 경쟁하지 않습니다. 그러나 Jedis 클라이언트가 동시에 Redis에 액세스하는 경우 연결 시간 초과, 데이터 변환 오류, 차단, 클라이언트 연결 종료 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 모두 클라이언트 연결 혼란으로 인해 발생합니다.

이 문제에 대한 해결책은 2가지가 있습니다.

1. 클라이언트 관점에서 각 클라이언트가 Redis와 정상적이고 질서 있게 통신할 수 있도록 연결이 풀링되고 클라이언트 읽기 및 쓰기에 내부 잠금이 사용됩니다. Redis 작업이 동기화되었습니다.

2. 서버 관점에서 setnx를 사용하여 잠금을 구현합니다.

참고: 첫 번째 유형의 경우 애플리케이션이 리소스 동기화를 자체적으로 처리해야 합니다. 사용할 수 있는 방법은 비교적 간단합니다. 두 번째 유형에서는 Redis의 setnx 명령을 사용해야 합니다. , 하지만 몇 가지 문제에 주의를 기울여야 합니다.

12. Redis 사물 CAS(check-and-set 작업은 낙관적 잠금 구현)에 대한 이해?

다른 많은 데이터베이스와 마찬가지로 NoSQL 데이터베이스인 Redis도 트랜잭션 메커니즘을 제공합니다. Redis에서는 MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH 네 가지 명령이 트랜잭션 구현의 초석입니다.

이 개념은 관계형 데이터베이스 개발 경험이 있는 개발자에게는 낯설지 않다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 Redis 트랜잭션의 구현 특성을 간략하게 나열하겠습니다.

1) 트랜잭션의 모든 명령은 직렬화되어 순차적으로 실행됩니다. 트랜잭션이 실행되는 동안 Redis는 다른 클라이언트 요청에 대한 서비스를 제공하지 않으므로 트랜잭션의 모든 명령이 원자적으로 실행되도록 합니다.

2) 관계형 데이터베이스의 트랜잭션과 비교하여 Redis 트랜잭션에서 명령이 실행되지 않으면 후속 명령이 계속 실행됩니다.

3) 관계형 데이터베이스 개발 경험이 있는 사람이라면 "BEGIN TRANSACTION" 문으로 이해할 수 있는 MULTI 명령을 통해 트랜잭션을 시작할 수 있습니다. 이 명령문 이후에 실행되는 명령은 트랜잭션 내의 작업으로 간주됩니다. 마지막으로 EXEC/DISCARD 명령을 실행하여 트랜잭션 내의 모든 작업을 커밋/롤백할 수 있습니다. 이 두 Redis 명령은 관계형 데이터베이스의 COMMIT/ROLLBACK 문과 동일한 것으로 간주될 수 있습니다.

4) 트랜잭션이 시작되기 전에 클라이언트와 서버 사이에 통신 장애가 발생하고 네트워크 연결이 끊어지면 이후에 실행될 모든 명령문이 서버에서 실행되지 않습니다. 그러나 클라이언트가 EXEC 명령을 실행한 후 네트워크 중단 이벤트가 발생하면 트랜잭션의 모든 명령이 서버에 의해 실행됩니다.

5) Append-Only 모드를 사용하는 경우 Redis는 write 시스템 함수를 호출하여 이 호출에서 트랜잭션의 모든 쓰기 작업을 디스크에 씁니다. 그러나 쓰기 프로세스 중에 정전으로 인한 가동 중지 시간과 같은 시스템 충돌이 발생하는 경우 현재 데이터의 일부만 디스크에 기록될 수 있으며 데이터의 다른 부분은 손실됩니다.

Redis 서버는 다시 시작할 때 필요한 일련의 일관성 검사를 수행합니다. 유사한 문제가 발견되면 즉시 종료되고 해당 오류 메시지가 표시됩니다. 이때 Redis 툴킷에 제공되는 redis-check-aof 도구를 최대한 활용해야 합니다. 이 도구는 데이터 불일치 오류를 찾고 작성된 일부 데이터를 롤백하는 데 도움이 될 수 있습니다. 복구 후 Redis 서버를 다시 시작할 수 있습니다.

13.WATCH 명령 및 CAS 기반 낙관적 잠금:

Redis 트랜잭션에서 WATCH 명령을 사용하여 CAS(check-and-set) 기능을 제공할 수 있습니다. 트랜잭션이 실행되기 전에 WATCH 명령을 통해 여러 키를 모니터링한다고 가정합니다. WATCH 이후 키 값이 변경되면 EXEC 명령으로 실행된 트랜잭션이 중단되고 호출자에게 알리기 위해 Null 다중 대량 응답이 반환됩니다.

실행이 실패했습니다. 예를 들어, 키 값의 원자적 증가를 완료하기 위해 Redis에서 incr 명령이 제공되지 않는다고 다시 가정합니다. 이 기능을 구현하려면 해당 코드를 직접 작성하면 됩니다. 의사 코드는 다음과 같습니다:

val = GET mykey
val = val + 1
SET mykey $val

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以上代码只有在单连接的情况下才可以保证执行结果是正确的，因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码，那么就会出现多线程程序中经常出现的一种错误场景--竞态争用(race condition)。

比如，客户端A和B都在同一时刻读取了mykey的原有值，假设该值为10，此后两个客户端又均将该值加一后set回Redis服务器，这样就会导致mykey的结果为11，而不是我们认为的12。为了解决类似的问题，我们需要借助WATCH命令的帮助，见如下代码：

WATCH mykey
val = GET mykey
val = val + 1
MULTI
SET mykey $val
EXEC

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和此前代码不同的是，新代码在获取mykey的值之前先通过WATCH命令监控了该键，此后又将set命令包围在事务中，这样就可以有效的保证每个连接在执行EXEC之前，如果当前连接获取的mykey的值被其它连接的客户端修改，那么当前连接的EXEC命令将执行失败。这样调用者在判断返回值后就可以获悉val是否被重新设置成功。

14.redis持久化的几种方式

1、快照（snapshots）
缺省情况情况下，Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中，文件名为dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新，就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。

工作原理
　． Redis forks.
　．子进程开始将数据写到临时RDB文件中。
　．当子进程完成写RDB文件，用新文件替换老文件。
　．这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。
2、AOF
快照模式并不十分健壮，当系统停止，或者无意中Redis被kill掉，最后写入Redis的数据就会丢失。这对某些应用也许不是大问题，但对于要求高可靠性的应用来说，Redis就不是一个合适的选择。Append-only文件模式是另一种选择。你可以在配置文件中打开AOF模式。

3、虚拟内存方式

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.

当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，可以考虑分布式或者其他数据库

15.redis的缓存失效策略和主键失效机制

作为缓存系统都要定期清理无效数据，就需要一个主键失效和淘汰策略.

在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。

1、影响生存时间的一些操作

生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆盖原来的数据，也就是说，修改key对应的value和使用另外相同的key和value来覆盖以后，当前数据的生存时间不同。

比如说，对一个 key 执行INCR命令，对一个列表进行LPUSH命令，或者对一个哈希表执行HSET命令，这类操作都不会修改 key 本身的生存时间。另一方面，如果使用RENAME对一个 key 进行改名，那么改名后的 key的生存时间和改名前一样。

RENAME命令的另一种可能是，尝试将一个带生存时间的 key 改名成另一个带生存时间的 another_key ，这时旧的 another_key (以及它的生存时间)会被删除，然后旧的 key 会改名为 another_key ，因此，新的 another_key 的生存时间也和原本的 key 一样。使用PERSIST命令可以在不删除 key 的情况下，移除 key 的生存时间，让 key 重新成为一个persistent key 。

2、如何更新生存时间

可以对一个已经带有生存时间的 key 执行EXPIRE命令，新指定的生存时间会取代旧的生存时间。过期时间的精度已经被控制在1ms之内，主键失效的时间复杂度是O（1），EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的当前生存时间。设置成功返回 1；当 key 不存在或者不能为 key 设置生存时间时，返回 0 。

最大缓存配置

在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小

server.maxmemory

默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一定要设置。redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略。

redis 提供 6种数据淘汰策略：

　． 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

注意这里的6种机制，volatile和allkeys规定了是对已设置过期时间的数据集淘汰数据还是从全部数据集淘汰数据，后面的lru、ttl以及random是三种不同的淘汰策略，再加上一种no-enviction永不回收的策略。

使用策略规则：

1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru

2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random

三种数据淘汰策略：

ttl和random比较容易理解，实现也会比较简单。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，设计上会对key 按失效时间排序，然后取最先失效的key进行淘汰

16.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

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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

마지막(그러나 가장 중요한 것은) Redis의 게시/구독 기능입니다. 게시/구독에는 실제로 많은 사용 사례가 있습니다. 사람들이 이를 소셜 네트워크 연결에서 게시/구독 기반 스크립트의 트리거로 사용하고 심지어 Redis의 게시/구독 기능을 사용하여 채팅 시스템을 구축하는 것을 보았습니다! (아니요, 사실입니다. 확인하실 수 있습니다.)

Redis가 제공하는 모든 기능 중에서 사용자에게 다양한 기능을 제공하지만 가장 마음에 들지 않는 기능이라고 생각합니다.