Redis 面试题#

1. Redis 数据类型#

问题： Redis 支持哪些数据类型？

答案：

类型	说明	使用场景
String	字符串、整数、浮点数	缓存、计数器
Hash	键值对集合	存储对象
List	双向链表	消息队列、时间线
Set	无序唯一集合	标签、共同好友
Sorted Set	有序集合	排行榜、延迟队列
Bitmap	位图	签到、在线状态
HyperLogLog	基数统计	UV 统计
Geo	地理位置	附近的人
Stream	消息流	消息队列

2. Redis 持久化#

问题： Redis 的持久化方式有哪些？

答案：

RDB（快照）：

定时将内存数据快照保存到磁盘
文件紧凑，恢复速度快
可能丢失最后一次快照后的数据

save 900 1      # 900秒内至少1个key变化则保存
save 300 10     # 300秒内至少10个key变化则保存
save 60 10000   # 60秒内至少10000个key变化则保存

AOF（追加文件）：

记录所有写操作命令
数据安全性更高
文件较大，恢复速度较慢

appendonly yes
appendfsync everysec  # 每秒同步

混合持久化（Redis 4.0+）：

RDB + AOF 结合
开头是 RDB 格式，后面是 AOF 格式

3. Redis 缓存问题#

问题： 什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？如何解决？

答案：

问题	现象	解决方案
缓存穿透	查询不存在的数据，绕过缓存直达数据库	布隆过滤器、缓存空值
缓存击穿	热点key过期，大量请求直达数据库	互斥锁、逻辑过期
缓存雪崩	大量key同时过期，数据库压力激增	随机过期时间、多级缓存

解决方案代码：

// 缓存空值防止穿透
public String getData(String key) {
    String value = redis.get(key);
    if (value == null) {
        // 查询数据库
        value = db.query(key);
        if (value == null) {
            // 缓存空值，短时间过期
            redis.setex(key, 60, "");
        } else {
            redis.setex(key, 3600, value);
        }
    }
    return value;
}

// 互斥锁防止击穿
public String getHotData(String key) {
    String value = redis.get(key);
    if (value == null) {
        // 获取锁
        if (redis.setnx("lock:" + key, "1", 10)) {
            try {
                value = db.query(key);
                redis.setex(key, 3600, value);
            } finally {
                redis.del("lock:" + key);
            }
        } else {
            // 获取锁失败，短暂等待后重试
            Thread.sleep(100);
            return getHotData(key);
        }
    }
    return value;
}

4. Redis 高可用#

问题： Redis 如何实现高可用？

答案：

主从复制：

# 从节点配置
replicaof 192.168.1.100 6379

数据冗余
读写分离
故障恢复需要手动切换

哨兵模式（Sentinel）：

监控主从节点
自动故障转移
最少需要 3 个哨兵节点

# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 192.168.1.100 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000

集群模式（Cluster）：

数据分片（16384 个槽位）
自动故障转移
支持水平扩展

# 创建集群
redis-cli --cluster create \
  192.168.1.101:6379 192.168.1.102:6379 192.168.1.103:6379 \
  192.168.1.104:6379 192.168.1.105:6379 192.168.1.106:6379 \
  --cluster-replicas 1

5. Redis 性能优化#

问题： 如何优化 Redis 性能？

答案：

内存优化
- 使用 Hash 存储小对象（ziplist 编码）
- 设置合理的过期时间
- 启用内存淘汰策略
命令优化
- 使用 Pipeline 批量操作
- 避免大 key（String > 10KB，集合 > 5000 个元素）
- 使用 SCAN 替代 KEYS
架构优化
- 读写分离
- 使用连接池
- 本地缓存 + Redis 多级缓存

# 查看大 key
redis-cli --bigkeys

# 内存分析
redis-cli --memkeys

# 慢查询
slowlog get 10

6. Redis 架构对比与热点 Key#

问题： 请对比 Redis Sentinel（哨兵）和 Redis Cluster（集群）的适用场景。Cluster 模式下如何处理"热点 Key"问题？

答案：

Sentinel vs Cluster：

特性	Sentinel	Cluster
架构	主从复制 + 哨兵监控	分片集群
数据分片	不支持	支持（16384 个槽）
容量	受单机内存限制	可水平扩展
写入性能	单机写入	多节点写入
故障转移	自动	自动
适用场景	数据量小、高可用	大数据量、高并发

适用场景：

Sentinel：缓存数据 < 100GB，读多写少，需要高可用
Cluster：缓存数据 > 100GB，写入量大，需要水平扩展

热点 Key 问题：

现象：某个 Key 被频繁访问，导致单个节点负载过高。

解决方案：

本地缓存 + Redis

// 本地缓存（Caffeine/Guava）+ Redis
@Cacheable(value = "hotKey", key = "#id")
public String getData(String id) {
    return redisTemplate.opsForValue().get(id);
}

Key 拆分

原 Key: user:1001
拆分为: user:1001:0, user:1001:1, user:1001:2
读取时随机选择一个

读写分离
- 从节点分担读压力
- 但主从同步有延迟

使用 Proxy 层

Codis/Twemproxy 可以在代理层做热点 Key 监控和缓存

7. Redis 持久化灾难恢复#

问题： 如果 Redis 同时开启 AOF 和 RDB，重启时会加载哪个文件？为什么？

答案：

加载优先级：

AOF 优先级高于 RDB
- 如果 AOF 开启且文件存在，优先加载 AOF
- 因为 AOF 数据更完整（记录每条写命令）

加载逻辑：

启动时：
1. 检查 AOF 是否开启
2. 如果开启且 AOF 文件存在 → 加载 AOF
3. 否则 → 加载 RDB

原因：

AOF 是追加写入，数据更实时
RDB 是快照，可能丢失最后一次快照后的数据
AOF 可以通过 bgrewriteaof 压缩

灾难恢复场景：

# 场景1：AOF 文件损坏
# 使用 redis-check-aof 修复
redis-check-aof --fix appendonly.aof

# 场景2：AOF 和 RDB 都损坏
# 从备份恢复，或清空数据重启

# 场景3：需要恢复到某个时间点
# 使用 RDB 历史备份 + AOF 增量

最佳实践：

# 同时开启 RDB 和 AOF
save 900 1
appendonly yes
appendfsync everysec

# 定期备份
cp /var/lib/redis/dump.rdb /backup/redis/dump-$(date +%Y%m%d).rdb
cp /var/lib/redis/appendonly.aof /backup/redis/aof-$(date +%Y%m%d).aof