ASP.NET Core面试题之Redis高频问题

🎈🎈在.NET后端开发岗位中，如今也少不了、微服务、分布式、高并发高可用相关的面试题🎈🎈

👍👍本文分享一些整理的Redis高频面试题🎉

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1. 为什么项目选择使用Redis？优缺点是什么？

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。Redis优势：

• 性能极高 – Redis以内存作为数据存储介质，读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。Redis高性能是因为：1. 纯内存操作 2.单线程操作，避免了频繁的上下文切换 3.采用了非阻塞 I/O 多路复用机制

• 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。

• 原子操作 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行(事务)。

• 丰富的特性 – Redis还支持发布/订阅(publish/subscribe)、通知、键值(Key)过期等等特性。

Redis的缺点也必须了解：

• Redis缓存和数据库，数据一致性的问题
• 使用Redis会产生击穿、穿透、雪崩的问题，在程序中解决这些问题。

2.Redis宕机后重启数据不丢失怎么做到的？

Redis跟普通的内存缓存不同的是，它有持久化机制，可以根据持久化策略把内存中的数据备份到磁盘中。宕机重启后，Redis服务器程序会把磁盘中的数据再重新写到内存中从而恢复数据。

3. Redis持久化的流程是什么？

• 第1步:客户端向服务端发送写操作(数据在客户端的内存中)
• 第2步:数据库服务端接收到写请求的数据(数据在服务端的内存中)。
• 第3步:服务端调用write方法，将数据往磁盘上写(数据在系统内存的缓冲区中)。

• 第4步:操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上(数据在磁盘缓存中)。

• 第5步:磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中(数据真正落到磁盘上)。

4. Redis的持久化策略有哪些？

有两种策略：RDB和AOF，可以在redis.conf的配置文件中设置。

AOF持久化：工作机制很简单，Redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。通俗的理解就是“日志记录”。AOF记录服务器的所有写操作，在服务器重新启动的时候，会把所有的写操作重新执行一遍，从而实现数据备份。

AOF存在的问题及解决方案：AOF的方式也同时带来了另一个问题。持久化文件会变的越来越大。为了压缩AOF的持久化文件，Redis提供了bg rewrite aof命令。将内存中的数据以命令的方式保存到临时文件中，同时会fork出一条新进程来将文件重写。
重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，这点和快照有点类似。（以上文件重写机制要着重了解一下）

RDB持久化：RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，是一种全量备份方式。也是默认的持久化方式，这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。服务器启动的时候，可以从 RDB 文件中恢复数据集。

5. AOF和RDB有什么区别？该用哪一个？

两种持久化方式怎么选？需求不同选择不同，但是通常都是结合使用。两者的对比看下图：

6. Redis和本地缓存之间的区别？

• 相同点：Redis和本地缓存（MemoryCache）都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。

• 数据类型：Redis不仅支持简单的k/v类型的数据（string类型），同时还提供list，set，hash等数据结构的存储；本地缓存没有那么丰富的数据类型，通常仅支持简单k/v类型数据。

• 持久化功能：Redis有数据持久化功能，而本地缓存没有持久化功能；

• 应用场景不一样：Redis除了作为NoSQL数据库使用外，还能用做消息队列、数据堆栈和数据缓存等；本地缓存适合于缓存SQL语句、数据集、用户临时性数据、延迟查询数据和session等。

7. Redis的常用的数据类型及应用场景？

• 字符串（String）: 最基本的数据类型，可以存储字符串、整数或浮点数。场景：缓存Session会话，计数器，流水号等。
• 哈希/散列/字典（Hash）:键值对的集合，可以在一个哈希数据结构中存储多个字段和值。场景：存电商的购物车信息
• 列表（List）:按照插入顺序存储一组有序的值，可以在列表的两端执行插入、删除和访问操作。场景：用作简单的消息队列。
• 集合（Set）:无序的唯一值集合。场景：实现抽奖，文章的点赞、评论。
• 有序集合（Sorted Set）:可以根据分数对成员进行排序，同时保持唯一性。场景：实现体育赛事排行榜，游戏积分榜，热销商品排行榜。

8.Redis集群模式有哪些？

三种集群模式：主从模式、哨兵模式、Cluster集群模式。

 

9. Redis和其它数据库(MySql\Sql Server等)的区别

MySql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。

Sql Server是关系型数据库，读取速度较慢、只能运行在windows平台，难处理高并发等性能问题。

Redis是NoSQL即非关系型数据库，也是缓存数据库，即将数据存储在缓存中，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限。

10.  Redis的缓存穿透问题及解决方案

缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到对应key的value，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库。

解决方案：

• 缓存空值：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）我们仍然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5分钟。

• 采用布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存之前在加一层BloomFilter，在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查询缓存，缓存中没有再去查询数据库。

11.  Redis的缓存雪崩问题及解决方案

如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。由于原有缓存失效，新缓存未到期间，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。

解决方案：

• 加锁排队
• 数据预热
• 双层缓存策略
• 定时更新缓存策略
• 设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

12.  Redis的缓存击穿问题及解决方案

在高并发系统中，大量的请求同时查询一个key时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。

解决方案：

• 可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
• 还可以限流：控制同一时间的请求访问量。

13.  Redis怎么做缓存预热？

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据。

缓存预热的不同策略：

• 数据量不大的时候，工程启动的时候进行加载缓存动作；
• 数据量大的时候，设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新；
• 数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

14. 如何保持MySql数据库和Redis缓存中数据的一致性？

1）直接删除redis缓存

2）基于消息队列（MQ）形式实现同步

3）基于canal订阅MySql的binlog二进制文件，通过mq实现异步同步

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未完待续...