總結30個Redis常見問題！-Redis-PHP中文網

1.Redis如何做記憶體優化？

盡可能使用散列表（hashes），散列表（是說散列表裡面儲存的數少）使用的記憶體非常小，所以你應該盡可能的將你的資料模型抽像到一個散列表裡面。

例如你的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裡面。

2.Redis中的管道有什麼用？

一次請求/回應伺服器能實現處理新的請求即使舊的請求還未被回應。這樣就可以將多個命令發送送到伺服器，而不用等待回复，最後在一個步驟中讀取該答复。

這就是管道（pipelining），是一種幾十年來廣泛使用的技術。例如許多POP3協定已經實現支援這個功能，大大加快了從伺服器下載新郵件的過程。

3.Redis和Redisson有什麼關係？

Redisson是一個高階的分散式協調Redis客服端，能幫助使用者在分散式環境中輕鬆實作一些Java的物件(Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map , ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

4.Redis有哪些適合的場景？

（1）會話快取（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情境是會話快取（session cache）。用Redis快取會話比其他儲存（如Memcached）的優點在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的快取時，如果用戶的購物車資訊全部遺失，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，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來快取會話的文檔。甚至廣為人知的商業平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全頁快取（FPC）

除基本的會話token之外，Redis也提供很簡單的FPC平台。回到一致性問題，即使重啟了 Redis實例，因為有磁碟的持久化，使用者也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例，Magento提供一個外掛程式來使用Redis作為全頁快取後端。

此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個外掛能幫幫助你以最快速度載入你曾瀏覽過的頁面。

（3）佇列

Reids在記憶體儲存引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的訊息佇列平台來使用。 Redis作為佇列使用的操作，就類似於本地程式語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜尋“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創建非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個後台就是使用Redis當broker，你可以從這裡去查看。

（4）排行榜/計數器

Redis在記憶體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運算的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種資料結構。

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。如果你想回傳使用者及使用者的分數，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來儲存資料的，你可以在這裡看到。

（5）發布/訂閱

最後（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路連結中使用，還可作為基於發布/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！

5.MySQL 裡有 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？

redis 記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會施加資料淘汰策略。

其實面試除了考察Redis，不少公司都很重視高並發高可用的技術，特別是一線互聯網公司，分散式、

JVM、spring 源碼分析、微服務等知識點已是面試的必考題。

6.Redis 叢集方案什麼情況下會導致整個叢集不可用？

有 A，B，C 三個節點的集群,在沒有複製模型的情況下,如果節點 B 失敗了，那麼整個集群就會以為缺少5501-11000 這個範圍的槽而不可用。

7.Redis 叢集方案該怎麼做？都有哪些方案？

codis

目前使用的最多的叢集方案，基本上和twemproxy 一致的效果，但它支援在節點數量改變情況下，舊節點資料可恢復到新hash 節點。

redis cluster

3.0 自帶的集群，特點在於他的分佈式演算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自身支援節點從節點設定。具體看官方文件介紹。在業務代碼層實現，起幾個毫無關聯的 redis 實例，在代碼層，對 key 進行 hash 計算，然後去對應的redis 實例操作資料。這種方式對 hash 層程式碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代演算法方案，資料震盪後的自動腳本恢復，實例的監控，等等。

8.Redis String的內部編碼有哪些？

int、embstr、raw

10000以下的整數會使用快取裡的int常數。

長度小於等於44位元組：embstr編碼

長度大於44位元組：raw編碼

9.用Redis做延時佇列，具體應該怎麼做實現？

可以使用Zset實作。 member是任務描述，score是執行時間，然後用定時器定時去掃描，一旦有執行時間小於或等於目前時間的任務，就立即執行。

10.Redis在群集種查找key的時候，是怎麼定位到特定節點的？

使用crc16演算法對key進行hash 將hash值對16384取模，得到具體的槽位根據節點和槽位的映射資訊（與集群建立連接後，客戶端可以取得槽位映射資訊），找到特定的節點位址去具體的節點找key如果key不在這個節點上，則redis叢集會回傳moved指令，加上新的節點位址給客戶端，同時，客戶端會刷新本地的節點槽位元映射關係如果槽位正在遷移中，那麼redis叢集會回傳asking指令給客戶端，這是暫時修正，客戶端不會刷新本地的節點槽位映射關係

11.Redis的持久化了解嗎？

Redis持久化有RDB和AOF這2種方式。

RDB：將資料庫快照以二進位的方式儲存到磁碟中。

AOF：以協定文字方式，將所有對資料庫進行過寫入的命令和參數記錄到AOF文件，從而記錄資料庫狀態。

12.Redis在什麼情況下會觸發key的回收？

2種情況：1、定時（抽樣）清理；2、執行指令時，判斷記憶體是否超過maxmemory。

13.Redis key的淘汰策略有哪些？

8種：noeviction，volatile-lru，volatile-lfu，volatile-ttl，volatile-random，allkeylru，allkeys-lfu，allkeys-random

14. Redis事務機制了解嗎？

Redis事務的概念：

Redis 事務的本質是一組指令的集合。事務支援一次執行多個命令，一個事務中所有命令都會被序列化。在交易執行過程，會依照順序串列化執行佇列中的指令，其他客戶端提交的指令請求不會插入到交易執行指令序列中。

Redis事務就是一次性、順序性、排他性的執行一個佇列中的一系列指令。

Redis交易沒有隔離等級的概念：

批次操作在發送EXEC 指令前被放入佇列緩存，並不會實際執行，也就不存在事務內的查詢要看到事務裡的更新，事務外查詢不能看到。

Redis不保證原子性：

Redis中，單一指令是原子性執行的，但交易不保證原子性，且沒有回滾。事務中任意命令執行失敗，其餘的命令仍會被執行。

Redis事務的三個階段：

開始交易

命令入隊

執行事務

Redis事務相關指令：

watch key1 key2 ... : 監視一或多個key,如果在事務執行之前，被監視的key被其他命令改動，則事務被打斷（類似樂觀鎖）

multi : 標記一個交易區塊的開始（ queued ）

exec : 執行所有交易區塊的指令（一旦執行exec後，先前加的監控鎖定都會被取消掉）

discard : 取消事務，放棄事務塊中的所有命令

unwatch : 取消watch對所有key的監控

15.使用Redis統計網站的UV，應該怎麼做？

UV與PV不同，UV需要去重。一般有2種方案：

1、用BitMap。存的是用戶的uid，計算UV的時候，做下bitcount就行了。

2、用布隆過濾器。將每次造訪的用戶uid都放到布隆過濾器中。優點是省內存，缺點是無法得到精確的UV。但對於不需要精確知道具體UV，只需要大概的數量級的場景，是個不錯的選擇。

16.Redis中的大key怎麼處理？

大key指的是value特別大的key。例如很長的字串，或是很大的set等等。大key會造成2個問題：

1、資料傾斜，例如某些節點記憶體佔用過高。

2、當刪除大key或大 key自動過期的時候，會造成QPS突降，因為Redis是單執行緒的緣故。

處理方案：可以將一個大key進行分片處理，例如：將一個大set分成多個小的set。

17.Redis中的熱key怎麼處理？

1、對熱key進行分散處理。例如：在key上加上不同的前後綴，緩存多個key，使得各個key分散到不同的節點上。

2、採用多層快取。

18.快取失效？緩存穿透？緩存雪崩？緩存並發？

快取失效快取失效指的是大量的快取在同一時間失效，到時DB的瞬間壓力飆升。造成這種現象的原因是，key的過期時間都設定成一樣了。解決方案是，key的過期時間引入隨機因素，例如5分鐘隨機秒這種方式。

快取穿透快取穿透是指查詢一條資料庫和快取都沒有的一條數據，就會一直查詢資料庫，對資料庫的存取壓力就會增大，快取穿透的解決方案，有以下2種：快取空物件：程式碼維護較簡單，但是效果不好。布隆過濾器：程式碼維護複雜，效果很好。

快取雪崩快取雪崩是指在某個時間段，快取集中過期失效。此刻無數的請求直接繞過緩存，直接請求資料庫。造成緩存雪崩的原因，有以下2種：reids宕機。大部分資料失效。

對於快取雪崩的解決方案有以下2種：

搭建高可用的集群，防止單機的redis宕機。

設定不同的過期時間，防止同意之間大量的key失效。

快取並發有時如果網站並發訪問高，一個快取如果失效，可能出現多個進程同時查詢DB，同時設定快取的情況，如果並發確實很大，這也可能造成DB壓力過大，還有快取頻繁更新的問題。一般處理方案是在查DB的時候進行加鎖，如果KEY不存在，就加鎖，然後查DB入緩存，然後解鎖；其他進程如果發現有鎖就等待，然後等解鎖後再查緩存或者進入DB查詢。

19.Redis叢集如何選擇資料庫？

Redis叢集目前無法做資料庫選擇，預設在0資料庫。

20.Redis如何設定密碼及驗證密碼？

設定密碼：config set requirepass 123456

授權密碼：auth 123456

21.為什麼 Redis 需要把所有資料放到記憶體中？

Redis 為了達到最快的讀寫速度將資料都讀到記憶體中，並透過非同步的方式將資料寫入磁碟。

所以 redis 具有快速且資料持久化的特徵，如果不將資料放在記憶體中，磁碟 I/O 速度為嚴重影響 redis 的效能。

在內存越來越便宜的今天，redis 將會越來越受歡迎，如果設定了最大使用的內存，則數據已有記錄數達到內存限值後不能繼續插入新值。

22.Redis 為什麼官方不提供 Windows 版本？

因為目前 Linux 版本已經相當穩定，而且用戶量很大，無需開發 windows 版本，反而會帶來相容性等問題。

23.Redis是單執行緒還是多執行緒？