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Redis面试题及详细答案100道（61-70） --- 性能优化篇

news 2025/10/3 8:03:05

《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，MySQL，Linux… 。

前后端面试题-专栏总目录

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文章目录

  • 一、本文面试题目录
      • 61. Redis慢查询是什么？通过什么配置？
      • 62. Redis慢查询修复经验有哪些？
      • 63. 有做过Redis服务的性能优化吗？具体措施有哪些？
      • 64. 哪些操作可能会导致Redis性能下降？
      • 65. 如何发现Redis阻塞异常情况？
      • 66. 请介绍几个可能导致Redis阻塞的原因。
      • 67. Redis支持的连接数是多少？如何调整？
      • 68. Redis内存消耗分类有哪些？内存统计使用什么命令？
      • 69. 如何设置Redis的内存上限？有什么作用？
      • 70. Redis报内存不足怎么处理？
  • 二、100道面试题目录列表

一、本文面试题目录

61. Redis慢查询是什么？通过什么配置？

  • 原理说明：
    Redis慢查询指执行时间超过预设阈值的命令，用于定位耗时操作，帮助优化性能。慢查询不会阻塞Redis主线程，其日志记录在内存队列中，可通过命令查看。
  • 配置方式：
    可在redis.conf中配置两个核心参数：
    • slowlog-log-slower-than <microseconds>：设定慢查询阈值（微秒，1秒=1000000微秒），默认10000。值为0时记录所有命令，负值则不记录。
    • slowlog-max-len <count>：设定慢查询日志队列的最大长度，默认128，超出后会覆盖最早的记录。
  • 示例配置：
    slowlog-log-slower-than 5000    # 记录执行时间超过5毫秒的命令
slowlog-max-len 1000           # 最多保留1000条慢查询日志
  • 查看慢查询：
    127.0.0.1:6379> SLOWLOG get    # 查看所有慢查询
127.0.0.1:6379> SLOWLOG len    # 查看慢查询数量
127.0.0.1:6379> SLOWLOG reset  # 清空慢查询日志

62. Redis慢查询修复经验有哪些？

  • 原理说明：
    慢查询通常由命令复杂度高、数据量过大或资源竞争导致，修复需结合命令特性和业务场景优化。
  • 修复措施：
    1. 优化命令复杂度：
      • 避免使用KEYS *（时间复杂度O(N)），改用SCAN分批迭代。
      • 减少HGETALL、LRANGE等全量操作，改用HMGET、LRANGE key start end（限制范围）。
        示例：
      # 替代 KEYS user:*
127.0.0.1:6379> SCAN 0 MATCH user:* COUNT 100# 替代 LRANGE list 0 -1（全量获取）
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 99  # 分批获取前100条
    2. 拆分大数据结构：
      • 对超大Hash/Set，按ID哈希拆分（如user:1000、user:1001拆分为user:1000:info、user:1001:info）。
    3. 增加缓存预热/异步处理：
      • 高频访问的大结果集提前计算并缓存，避免实时计算。
    4. 调整配置参数：
      • 若因内存不足导致swap频繁，需增加内存或调整内存淘汰策略。
    5. 避免长事务/管道滥用：
      • 事务或管道中命令过多会阻塞主线程，需拆分执行。

63. 有做过Redis服务的性能优化吗？具体措施有哪些？

  • 原理说明：
    Redis性能优化需从硬件、配置、命令、架构多维度入手，目标是降低响应时间、提高吞吐量。
  • 具体措施：
    1. 硬件与系统优化：
      • 使用SSD减少持久化IO延迟，关闭Swap避免内存交换。
      • 调整内核参数：vm.overcommit_memory = 1（允许Redis使用超过物理内存的内存）、net.core.somaxconn = 1024（提高TCP连接队列上限）。
    2. Redis配置优化：
      • 开启no-appendfsync-on-rewrite yes：AOF重写时暂停fsync，减少IO阻塞。
      • 合理设置maxmemory和内存淘汰策略（如allkeys-lru）。
      • 关闭daemonize no（非后台运行），生产环境建议daemonize yes。
    3. 命令与数据结构优化：
      • 优先使用高效命令（如HSET比多次SET更优），避免O(N)命令。
      • 选择合适数据结构（如用Bitmap存储布尔值，HyperLogLog做基数统计）。
    4. 架构优化：
      • 主从复制分担读压力，哨兵实现高可用，集群分片扩展容量。
      • 使用Pipeline批量发送命令，减少网络往返。
    5. 持久化优化：
      • 混合持久化（RDB+AOF）平衡性能与安全性，AOF采用everysec同步策略。

64. 哪些操作可能会导致Redis性能下降？

  • 原理说明：
    Redis性能下降通常与命令阻塞、资源竞争、配置不当有关，主线程单线程特性使其对阻塞敏感。
  • 常见操作：
    1. 高复杂度命令：
      • KEYS *（O(N)）、HGETALL（O(N)）、SORT（O(N log N)）等，数据量大时耗时剧增。
    2. 大数据结构操作：
      • 对百万级元素的List执行LPOP/RPOP（全量遍历），或对大Hash执行HDEL。
    3. 持久化阻塞：
      • AOF同步策略为always时，每写命令都触发fsync，IO阻塞主线程。
      • RDB生成快照时（BGSAVE），若内存大，fork子进程可能阻塞主线程。
    4. 网络与连接问题：
      • 大量长连接未释放，占用文件描述符；网络延迟高导致命令响应慢。
    5. 内存不足与Swap：
      • 内存达到maxmemory后，频繁触发淘汰策略（如LRU淘汰需遍历筛选）；Swap启用后，内存读写转为磁盘IO。
    6. 集群分片不均：
      • 某节点数据量过大，成为热点，读写集中导致负载过高。

65. 如何发现Redis阻塞异常情况？

  • 原理说明：
    Redis阻塞会导致命令响应延迟，需通过监控指标和日志定位异常。
  • 检测方法：
    1. 监控命令响应时间：
      • 使用redis-cli --latency实时查看延迟，正常应在毫秒级，突增可能表示阻塞。
      $ redis-cli --latency
min: 0, max: 10, avg: 0.5 (100 samples)  # 平均延迟0.5毫秒，正常
    2. 查看慢查询日志：
      • 通过SLOWLOG get定位耗时命令，判断是否因命令阻塞。
    3. 分析INFO命令指标：
      • info stats中的latest_fork_usec：若值过大（如超过1秒），说明fork子进程阻塞。
      • info server中的uptime_in_seconds：若服务频繁重启，可能因阻塞崩溃。
    4. 监控系统资源：
      • 查看CPU使用率（top）：Redis进程CPU过高可能是命令计算密集。
      • 查看内存与Swap（free -m）：Swap使用量增加可能导致阻塞。
    5. 日志与告警：
      • 配置Redis日志（logfile），记录错误和异常；结合Prometheus+Grafana监控redis_blocked_clients等指标。

66. 请介绍几个可能导致Redis阻塞的原因。

  • 原理说明：
    Redis主线程为单线程，任何阻塞操作都会导致后续命令排队，需从命令、系统、配置多方面分析。
  • 常见原因：
    1. 命令级阻塞：
      • 执行KEYS、SORT、FLUSHDB等耗时命令，或对超大集合执行全量操作（如SMEMBERS）。
    2. 持久化相关阻塞：
      • BGSAVE/BGREWRITEAOF时，fork子进程的瞬间（Copy-on-Write机制）会阻塞主线程，内存越大阻塞越久。
      • AOF同步策略为always时，每写命令触发fsync，IO延迟阻塞主线程。
    3. 内存与GC问题：
      • 内存碎片率过高（info memory中mem_fragmentation_ratio > 1.5），Redis需花时间整理内存。
      • jemalloc内存分配器在大内存分配时可能产生阻塞。
    4. 系统级阻塞：
      • CPU资源被抢占（如其他进程占用高CPU），Redis主线程无法调度。
      • 网络中断或防火墙限制，导致客户端连接超时，命令堆积。
    5. 配置不当：
      • client-output-buffer-limit设置过小，大结果集返回时被截断，导致客户端重试阻塞。

67. Redis支持的连接数是多少？如何调整？

  • 原理说明：
    Redis的最大连接数受系统文件描述符限制和自身配置控制，默认值满足一般场景，高并发场景需调整。
  • 连接数配置：
    1. 默认连接数：
      • Redis默认最大客户端连接数为10000（maxclients参数），但实际受系统ulimit（文件描述符上限）限制。
    2. 调整方式：
      • 步骤1：修改Redis配置（redis.conf）：
        maxclients 100000  # 支持10万客户端连接
      • 步骤2：调整系统文件描述符限制：
        Redis进程的文件描述符需大于maxclients + 32（预留内部连接），可通过ulimit临时调整：
        ulimit -n 10032  # 至少为maxclients + 32
        永久生效需修改/etc/security/limits.conf：
        * soft nofile 10032
* hard nofile 10032
  • 查看当前连接数：
    127.0.0.1:6379> INFO clients
# Clients
connected_clients:100      # 当前连接数
maxclients:100000          # 最大连接数

68. Redis内存消耗分类有哪些？内存统计使用什么命令？

  • 原理说明：
    Redis内存消耗包括数据本身、元数据、进程开销等，合理统计可优化内存使用。
  • 内存消耗分类：
    1. 数据内存：存储键值对的内存，占比最大（如String、Hash等数据结构）。
    2. 元数据内存：键的名称、过期时间、类型等信息，每个键约占32~96字节（取决于Redis版本和键名长度）。
    3. 进程内存：Redis进程本身的代码、常量、栈等内存，通常较小（几MB）。
    4. 内存碎片：内存分配器（如jemalloc）产生的碎片，mem_fragmentation_ratio指标反映碎片率（理想值1.0~1.5）。
  • 内存统计命令：
    • INFO memory：查看详细内存统计，关键指标包括：
      127.0.0.1:6379> INFO memory
used_memory:1048576        # Redis分配的内存总量（字节）
used_memory_rss:2097152    # 操作系统看到的内存（包括碎片）
used_memory_dataset:524288 # 数据实际占用内存
mem_fragmentation_ratio:2.0 # 内存碎片率（used_memory_rss / used_memory）
maxmemory:0                # 最大内存限制（0为无限制）
    • MEMORY USAGE <key>：查看单个键的内存占用：
      127.0.0.1:6379> MEMORY USAGE user:1000
(integer) 88  # 键user:1000占用88字节

69. 如何设置Redis的内存上限？有什么作用？

  • 原理说明：
    设置内存上限可防止Redis无限制占用内存导致系统资源耗尽，结合内存淘汰策略控制数据规模。
  • 设置方式：
    1. 配置文件设置（redis.conf）：
      maxmemory 1024mb  # 限制最大内存为1GB
    2. 动态设置（无需重启）：
      127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 2048mb  # 动态调整为2GB
  • 作用：
    1. 防止内存溢出：避免Redis因数据量增长耗尽系统内存，导致进程被OOM killer杀死。
    2. 触发内存淘汰：当内存达到maxmemory且需写入新数据时，Redis会根据maxmemory-policy淘汰旧数据（如LRU策略）。
    3. 资源隔离：在多实例部署时，限制单个Redis实例的内存占用，避免相互影响。
  • 注意事项：
    • 需预留部分内存（如10%）给Redis自身元数据和系统操作，避免频繁触发淘汰。
    • 结合业务场景选择合适的淘汰策略（如allkeys-lru适合通用场景，volatile-lru适合带过期时间的键）。

70. Redis报内存不足怎么处理？

  • 原理说明：
    Redis内存不足通常因达到maxmemory限制且无法淘汰足够数据，导致新命令被拒绝（返回OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'）。
  • 处理措施：
    1. 临时扩容内存上限：
      动态增加maxmemory（需系统有足够空闲内存）：
      127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 4096mb  # 从2GB扩容到4GB
    2. 优化内存淘汰策略：
      • 若当前策略为noeviction（默认，不淘汰只拒绝写），改为allkeys-lru（淘汰最近最少使用的键）：
        127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
    3. 清理无效数据：
      • 删除过期键：KEYS *结合DEL（生产环境用SCAN批量删除）：
        # 批量删除过期键（示例）
127.0.0.1:6379> SCAN 0 MATCH * COUNT 1000 | xargs redis-cli DEL
      • 清理大键：用MEMORY USAGE找出占用高的键，评估后删除或拆分。
    4. 持久化与重启：
      • 执行BGSAVE生成RDB快照，重启Redis并加载快照，利用重启释放内存碎片。
    5. 架构扩展：
      • 分片集群：将数据分散到多个节点，降低单节点内存压力。
      • 冷热数据分离：低频访问数据迁移到数据库或对象存储，Redis只保留热点数据。
    6. 代码层面优化：
      • 减少无效写入，避免存储冗余数据（如用Bitmap替代多个String存储布尔值）。

二、100道面试题目录列表

文章序号Redis面试题100道
1Redis面试题及详细答案100道（01-15）
2Redis面试题及详细答案100道（16-32）
3Redis面试题及详细答案100道（33-48）
4Redis面试题及详细答案100道（49-60）
5Redis面试题及详细答案100道（61-70）
6Redis面试题及详细答案100道（71-85）
7Redis面试题及详细答案100道（86-100）
http://www.dtcms.com/a/435042.html

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