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Redis 与缓存 · 面试清单

面试权重：★★★★★　「Redis 为什么快」「缓存三大问题」「缓存一致性」几乎是必问三连。

一、定位与为什么快

术语	一句话释义
Redis 定位	内存型 KV 数据结构服务器，常作缓存、分布式锁、计数器、排行榜、消息队列
为什么快	纯内存 + 单线程免锁免切换 + IO 多路复用 + 高效数据结构与编码
单线程还能高并发	瓶颈在内存与网络而非 CPU，单线程避免了锁竞争与上下文切换；6.0 起网络 IO 可多线程
Redis vs Memcached	Redis 支持数据结构、持久化、集群、脚本；Memcached 只有 KV 且纯内存
Redis vs 本地缓存	本地缓存（Caffeine）纳秒级但有数据一致性与容量问题；Redis 跨进程共享但多一次网络开销
RESP 协议	Redis 的文本序列化协议，简单可读、易解析
Pipelining	一次发多条命令不等待回应，减少 RTT；与应用层批量命令（`MGET`）不同
Lua 脚本 / FUNCTION	服务端原子执行多步逻辑，是分布式锁释放等场景的常用手段
多路复用	Redis 6 前用 `epoll` 单线程事件循环，6.0 起读写 IO 交给 IO 线程、命令执行仍单线程

二、数据结构与底层编码

术语	一句话释义
String	二进制安全字符串，可做缓存、计数器（`INCR`）、分布式锁
List	双向链表/压缩列表（listpack），适合队列与最新列表（`LPUSH`+`LRANGE`）
Hash	字段级读写，适合存对象的部分字段
Set	无序去重集合，支持交并差，适合标签、共同好友
ZSet（Sorted Set）	带分值的跳表 + 哈希，适合排行榜、延时队列、范围查询
Bitmap	位操作，适合签到、活跃统计，极省内存
HyperLogLog	基数估算（UV 统计），误差约 0.81%，固定 12KB
GEO	基于 ZSet 的地理位置索引，支持附近的人
Stream	持久化消息流，支持消费组与 ACK，对标轻量版 Kafka
SDS	Redis 自实现的字符串，记录长度、预分配、二进制安全
跳表 SkipList	多层链表实现有序集合，实现比平衡树简单、范围查询友好、并发写友好
listpack / ziplist	小数据量的紧凑连续内存编码，超过阈值转为跳表/哈希表
渐进式 rehash	大字典扩容时分批迁移，避免一次性阻塞
`OBJECT ENCODING`	查看某个 key 的底层编码，是判断配置是否生效的直接手段

三、过期、淘汰与内存

术语	一句话释义
过期策略	惰性删除（访问时判断）+ 定期删除（每 100ms 抽样），两者结合
内存淘汰策略	`noeviction`、`allkeys-lru/lfu`、`volatile-lru/lfu/ttl/random`
LRU vs LFU	LRU 看最近访问时间，LFU 看访问频次；突发的全表扫描会让 LRU 误伤热点，LFU 更适合缓存
`maxmemory`	必须显式设置，否则 Redis 会一直吃到 OOM 被系统杀掉
maxmemory-policy 选择	纯缓存场景用 `allkeys-lfu`；有不能丢的 key 时用 `volatile-*` 并给它们设 TTL
内存碎片率	`mem_fragmentation_ratio`，大于 1.5 且持续偏高时考虑 `activedefrag`
大 Key	单个 value 过大（如 >10KB 或元素数 >5000）；删除/读取都会阻塞主线程，要拆分成多个 key
热 Key	单 key QPS 极高；靠本地缓存、多副本打散、读写分离缓解
Key 命名规范	业务前缀 + 冒号分层（`user:1001:profile`），便于统计与批量清理
`MEMORY USAGE` / `redis-cli --bigkeys`	扫描大 key；生产上用 `--bigkeys` 要在低峰执行
删除大 key 的姿势	用 `UNLINK`（异步删除）或 `SCAN` 分批删，别用 `DEL` 直接删

四、持久化

术语	一句话释义
RDB	某一时刻的内存快照（二进制），恢复快、体积小，但会丢最近的数据
AOF	追加写命令日志，按 `appendfsync` 决定安全级别；恢复慢、体积大
`appendfsync` 三档	`always` 最安全最慢、`everysec` 默认（最多丢 1 秒）、`no` 交给 OS
AOF 重写	用最小命令集重写日志以压缩体积，靠 `BGREWRITEAOF` 或自动触发
混合持久化	Redis 4.0+ RDB 头 + AOF 增量，兼顾恢复速度与数据安全，生产的常见选择
fork 与 COW	`BGSAVE`/重写靠 fork 子进程 + 写时复制，数据量大时 fork 会短暂阻塞
如何选择	缓存场景可只开 RDB；不能丢数据用 AOF `everysec` + 混合持久化 + 定期备份

五、高可用与集群

术语	一句话释义
主从复制	从库 `replicaof` 主库，异步复制；只解决读扩展与备份，不自动故障转移
全量同步 vs 增量同步	首次/断连过久走全量（RDB + 缓冲区命令），否则按 `offset` 续传
复制积压缓冲区	主库维护的环形缓冲，从库重连时若 offset 还在其中即可增量同步
哨兵 Sentinel	独立进程监控主从，主观下线 + 客观下线判定后自动选主并通知客户端
哨兵选主规则	优先级 → 复制 offset 最大 → runid 最小
Cluster 分片	16384 个哈希槽，`CRC16(key) % 16384` 决定槽位，节点各自负责一部分
槽迁移与 MOVED / ASK	客户端收到重定向后要更新本地槽映射；ASK 是迁移过程中的临时重定向
Hash Tag `{}`	让多个 key 落在同一槽，从而支持 Cluster 下的多 key 操作
Cluster 的局限	不支持跨槽事务与多 key 操作，`KEYS`/`SCAN` 只能单节点视角
脑裂与数据丢失	主库网络分区期间仍接收写，恢复后这批写会丢；`min-replicas-to-write` 可缓解
Cluster vs 哨兵	数据量大或写压力大用 Cluster；数据量小只求高可用用哨兵

六、缓存设计与一致性问题

术语	一句话释义
Cache Aside	最主流：读时未命中则查库回填，写时先更新库再删缓存
为什么是删缓存而不是更新缓存	更新缓存在并发下会写进脏数据，删除更安全也更省一次写
先删缓存还是先更新库	一般先更新库再删缓存；担心并发旧值回填就用延迟双删或订阅 binlog 异步删
延迟双删	更新库 → 删缓存 → 延迟一小段再删一次，兜住并发回填的旧值
缓存穿透	查不存在的数据，每次都打到库；解法是空值缓存（短 TTL）+ 布隆过滤器
布隆过滤器	概率型结构，判断「一定不存在」可靠、「存在」可能误判，不支持删除（可用计数版）
缓存击穿	热点 key 过期瞬间大量请求直达数据库；解法是互斥锁重建、逻辑过期不设 TTL
缓存雪崩	大量 key 同时过期或 Redis 整体宕机；解法是 TTL 加随机抖动、多级缓存、限流降级
缓存一致性等级	严格强一致需要串行化或分布式锁，工程上通常接受「最终一致 + 短暂脏读」
Cache-Aside vs Read/Write-Through vs Write-Behind	前者应用管缓存；中间件管读写（强一致但慢）；回写（快但可能丢数据）
热点数据的多级缓存	本地缓存 + Redis + 数据库三层，配合变更通知失效

七、分布式锁与限流

术语	一句话释义
`SET key val NX PX ms`	加锁的标准写法，必须带过期时间防死锁
锁的释放	用「值等于自己的唯一 ID 再删」的 Lua 脚本，避免误删别人的锁
锁续期 Watchdog	业务没执行完而锁快到期时自动延长，Redisson 提供该能力
RedLock 的争议	多节点多数派加锁；争议点在于依赖时钟、GC 停顿下安全性存疑
Redis 锁 vs ZooKeeper 锁	Redis 性能高但极端场景可能失效；ZK 靠临时顺序节点更严谨但性能低
限流的 Redis 实现	固定窗口（`INCR`+`EXPIRE`）、滑动窗口（ZSet）、令牌桶（Lua）
固定窗口的临界问题	窗口边界处可能放行 2 倍流量，滑动窗口或令牌桶可解决
分布式 ID / 计数器	`INCR` 或 `INCRBY` 做序列号与计数，注意单点与持久化策略

八、线上排查

术语	一句话释义
`INFO` 关注项	`used_memory`、`mem_fragmentation_ratio`、`instantaneous_ops_per_sec`、`keyspace_hits/misses`
命中率	`hits / (hits + misses)`，长期低于 90% 说明缓存设计有问题
`SLOWLOG GET`	看慢命令，阈值 `slowlog-log-slower-than` 默认 10ms
`CLIENT LIST`	看连接来源与空闲情况，排查连接泄漏
`LATENCY DOCTOR`	内置延迟诊断，给出最近的延迟事件与建议
常见阻塞原因	大 key 操作、`KEYS`/`FLUSHALL`、AOF 重写与 fork、主从全量同步、网络与 swap
禁止在生产使用的命令	`KEYS`（改用 `SCAN`）、`FLUSHALL`、`FLUSHDB`、`CONFIG SET` 高危项
swap 的影响	Redis 被换出到磁盘会带来秒级卡顿，必须禁用/限制其 swap

参考资料

JavaGuide《Redis 专题》：https://javaguide.cn/database/redis/
Redis 官方文档：https://redis.io/docs/latest/
《Redis 设计与实现》