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摘要：Redis作为高性能缓存与内存数据库，是后端开发的核心技术栈之一。本文整理20大高频Redis面试题，结合真实场景与底层源码逻辑，助你彻底掌握Redis核心机制。涵盖单线程模型、集群方案、分布式锁、持久化等核心知识点。
一、Redis为什么快？单线程为何高效？
问题：Redis为何采用单线程模型？如何实现高并发？
原理剖析：
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基于内存操作：数据存储于内存，读写速度远超磁盘
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I/O多路复用：通过epoll/kqueue实现非阻塞I/O，单线程处理多连接
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单线程优势：避免上下文切换与锁竞争，保证原子性操作
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优化数据结构：全局哈希表+跳表等高效结构，时间复杂度O(1)/O(logN)
场景化答案：
在电商秒杀场景中，Redis单线程处理10万QPS的库存扣减请求。虽然单线程，但通过内存操作和I/O多路复用，避免了多线程锁竞争的开销，同时保证原子性（如DECR操作）。
二、缓存雪崩、穿透、击穿解决方案
1. 缓存雪崩
问题：大量缓存同时失效，请求直接打到数据库
解决方案：
-
随机过期时间：
expire key 3600 + random(600) -
二级缓存：本地缓存+Redis双层结构
-
熔断降级：Hystrix限流保护DB
2. 缓存穿透
问题：查询不存在的数据（如id=-1）
解决方案：
-
布隆过滤器：预加载合法key，拦截非法请求
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空值缓存：
SET null 60避免重复查询
3. 缓存击穿
问题：热点key过期瞬间高并发请求
解决方案：
-
互斥锁：
SETNX lock_key 1控制重建缓存的并发 -
逻辑过期：缓存永不过期，后台异步更新
场景案例：
社交媒体热点新闻缓存突然失效，使用Redis分布式锁（Redisson）控制只有一个请求重建缓存，其他请求等待后直接读取新值。
三、持久化机制：RDB与AOF对比
| 特性 | RDB | AOF |
|---|---|---|
| 持久化方式 | 内存快照 | 追加写操作日志 |
| 数据安全性 | 可能丢失最后一次快照后数据 | 可配置fsync策略（每秒/始终） |
| 恢复速度 | 快 | 慢（需重放命令） |
| 文件大小 | 小（二进制压缩） | 大（文本格式） |
场景选择：
-
数据备份：RDB定时全量备份
-
金融交易：AOF appendfsync always保证强一致性
-
混合模式：Redis 4.0后支持RDB+AOF混合持久化
四、Redis事务与ACID特性
问题：Redis事务是否满足ACID？
原理解析：
-
原子性：命令队列EXEC执行，但不支持回滚（部分失败继续执行）
-
隔离性：单线程执行，天然串行化隔离级别
-
持久性：依赖持久化配置（AOF+fsync）
-
一致性：通过单线程和错误检测保证
场景化示例：
MULTI
INCR stock:1001
EXPIRE stock:1001 60
EXEC 使用Lua脚本保证库存扣减与过期时间设置的原子性，避免部分成功。
五、集群方案：主从复制与Cluster
1. 主从复制
-
同步流程：全量同步（RDB）+增量同步（repl_backlog）
-
读写分离：Master写，Slave读（注意数据延迟问题）
2. Redis Cluster
-
数据分片：16384个slot，CRC16(key) % 16384
-
节点通信：Gossip协议维护集群状态
-
故障转移：投票机制选举新Master
场景问题：
某节点宕机后，客户端如何重定向？
答案：返回MOVED错误，客户端更新本地slot缓存。
六、内存淘汰策略（8种）
# redis.conf配置
maxmemory-policy volatile-lru-
LRU：最近最少使用（采样近似算法）
-
LFU：4.0+引入，基于访问频率
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TTL：淘汰即将过期的键
场景选择：
-
会员系统：volatile-lru保留常访问用户数据
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实时日志：allkeys-lru优先保留新数据
七、Pipeline与批量操作优化
原理：将多个命令打包发送，减少RTT（Round Trip Time）
with r.pipeline() as pipe:for user_id in user_ids:pipe.get(f"user:{user_id}")results = pipe.execute()性能对比：
-
单命令：100次操作 = 100次网络延迟 + 100次执行时间
-
Pipeline：100次操作 = 1次网络延迟 + 100次执行时间
八、Redis线程模型（6.0多线程）
核心变化：
-
主线程：单线程处理命令执行
-
IO线程：多线程处理网络IO（默认关闭，需配置）
io-threads 4 # 启用4个IO线程适用场景：
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大value读取（如1MB以上的数据）
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高并发连接数（万级以上）
九、分布式锁实现与RedLock算法
问题：如何用Redis实现可靠的分布式锁？
原理剖析：
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基础命令：
SET lock_key unique_value NX EX 30（原子性设置键值+过期时间） -
释放锁：Lua脚本验证值匹配后删除，避免误删其他客户端锁
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RedLock算法：
-
向5个独立节点申请锁
-
多数节点（≥3）获取成功且总耗时小于锁有效期
-
场景化答案：
在物流系统调度车辆时，使用Redisson实现的RedLock防止多个调度中心同时分配同一车辆。若某个Redis节点宕机，仍能通过多数派机制保证锁有效性。
-- 释放锁脚本示例
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del",KEYS[1])
elsereturn 0
end十、数据类型与适用场景
| 数据类型 | 底层结构 | 典型场景 |
|---|---|---|
| String | SDS动态字符串 | 计数器（INCR）、缓存JSON字符串 |
| Hash | 哈希表/ziplist | 存储用户信息（字段独立更新） |
| List | 双向链表/ziplist | 消息队列（LPUSH+BRPOP）、最新消息排行 |
| Set | 哈希表/intset | 共同关注（SINTER）、抽奖去重（SADD） |
| ZSet | 跳表+哈希表 | 排行榜（ZRANGE）、延迟队列（按分数排序） |
场景案例：
在线教育平台使用ZSet存储课程销量排行榜，score为销量值，每售出一单执行
ZINCRBY courses:sales 1 course_id，实时获取Top10课程。
十一、主从同步全量与增量复制
问题：新Slave节点加入时如何同步数据？
原理解析：
-
全量同步：
-
Slave发送
PSYNC ? -1请求 -
Master生成RDB快照并缓冲期间写命令
-
-
增量同步：
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Master维护环形缓冲区（repl_backlog）
-
Slave断线重连后发送
PSYNC replid offset
-
关键配置：
repl-backlog-size 64mb # 缓冲区大小十二、脑裂问题与解决方案
问题：网络分区导致数据不一致如何处理？
解决方案：
-
min-slaves配置：
min-slaves-to-write 1 # 至少1个Slave在线才允许写 min-slaves-max-lag 10 # Slave延迟不超过10秒 -
故障转移：通过Gossip协议触发选举
十三、大Key与热Key问题处理
1. 大Key风险
-
定义：String>10KB，Hash/List>5000元素
-
解决方案：分拆存储、数据压缩、使用替代结构
2. 热Key问题
-
解决方案：本地缓存、多副本分散、限流降级
十四、慢查询分析与优化
定位方法：
slowlog-log-slower-than 10000 # 记录超过10ms的命令
slowlog-max-len 128常见慢操作：KEYS *、大Value操作、复杂Lua脚本
十五、内存碎片与回收
监测指标：
redis-cli info memory | grep ratio优化方案：重启节点、自动碎片整理（4.0+）、控制键过期
十六、Redis vs Memcached
| 维度 | Redis | Memcached |
|---|---|---|
| 数据结构 | 5种基础+扩展类型 | 仅String类型 |
| 持久化 | RDB/AOF | 无持久化 |
| 适用场景 | 复杂操作（排行榜、队列） | 简单键值缓存 |
十七、过期键删除策略
-
惰性删除：访问时检查
-
定期删除：每100ms随机抽查
十八、发布订阅模式缺陷
-
消息不持久化
-
无ACK机制（推荐改用Streams）
十九、Pipeline vs 事务
| 特性 | Pipeline | 事务（MULTI/EXEC） |
|---|---|---|
| 原子性 | 无 | 有 |
| 返回结果 | 一次性获取 | 依次返回 |
二十、Redis6.0多线程详解
架构：
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主线程处理命令执行
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IO线程池负责网络IO
io-threads 4 # 启用4个IO线程
io-threads-do-reads yes 结语
掌握Redis需深入理解其设计哲学与底层机制。建议结合源码（如ae_eventloop.c、dict.c）学习，并在项目中实践缓存设计模式。关注最新特性如Redis 7.0的Function和Multi-part AOF。
延伸学习：
-
Redis源码分析
-
Redlock分布式锁实现
-
缓存与数据库双写一致性方案
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