前言：这是我的八股笔记专栏的第三篇文章，大家在收藏本文章的同时建议订阅我的专栏和关注我，我会不断在专栏更新我整理的八股。笔记整理自javaguide,程序员大彬，CT-NOTES等博客。之所以自己整理笔记是想让知识内容更简洁，条理更清晰。笔记内容较简单，大家可以拿走然后在此基础上自己增删修改。另外，如果大家有面试中遇到了没被此笔记覆盖的知识点，欢迎在此文章下留言，我可以添加上去。

[1]Redis介绍

1.键值型与NoSql

Redis是一种键值型的NoSql数据库，这里有两个关键字：

• 键值型
• NoSql

其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key.value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串.数值.甚至json：

而NoSql则是相对于传统关系型数据库而言，有很大差异的一种数据库。

对于存储的数据，没有类似Mysql那么严格的约束，比如唯一性，是否可以为null等等，所以我们把这种松散结构的数据库，称之为NoSQL数据库。

2. Redis数据类型

1 五种常用数据类型介绍

Redis存储的是key-value结构的数据，其中key是字符串类型，value有5种常用的数据类型：

• 字符串(string)：普通字符串，Redis中最简单的数据类型
• 哈希(hash)：也叫散列，类似于Java中的HashMap结构
• 列表(list)：按照插入顺序排序，可以有重复元素，类似于Java中的LinkedList
• 集合(set)：无序集合，没有重复元素，类似于Java中的HashSet
• 有序集合(sorted set/zset)：集合中每个元素关联一个分数(score)，根据分数升序排序，没有重复元素

2.3种redis特殊数据类型

Bitmap （位图）

Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。

你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。

HyperLogLog（基数统计）

HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法 ，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。

Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近2^64个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：

• 稀疏矩阵：计数较少的时候，占用空间很小。
• 稠密矩阵：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间

Geospatial (地理位置)

Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。

通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能。

4.String 还是 Hash 存储对象数据更好呢？

• String 存储的是序列化后的对象数据，存放的是整个对象。Hash 是对对象的每个字段单独存储，可以获取部分字段的信息，也可以修改或者添加部分字段，节省网络流量。如果对象中某些字段需要经常变动或者经常需要单独查询对象中的个别字段信息，Hash 就非常适合。
• String 存储相对来说更加节省内存，缓存相同数量的对象数据，String 消耗的内存约是 Hash 的一半。并且，存储具有多层嵌套的对象时也方便很多。如果系统对性能和资源消耗非常敏感的话，String 就非常适合。

在绝大部分情况，我们建议使用 String 来存储对象数据即可！

5.购物车信息用 String 还是 Hash 存储更好呢?

由于购物车中的商品频繁修改和变动，购物车信息建议使用 Hash 存储：

• 用户 id 为 key
• 商品 id 为 field，商品数量为 value

那用户购物车信息的维护具体应该怎么操作呢？

• 用户添加商品就是往 Hash 里面增加新的 field 与 value；
• 查询购物车信息就是遍历对应的 Hash；
• 更改商品数量直接修改对应的 value 值（直接 set 或者做运算皆可）；
• 删除商品就是删除 Hash 中对应的 field；
• 清空购物车直接删除对应的 key 即可。

6.使用 Redis 实现一个排行榜怎么做？

Redis 中有一个叫做 Sorted Set 的数据类型经常被用在各种排行榜的场景，比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。

相关的一些 Redis 命令: ZRANGE (从小到大排序)、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。

7.Set 的应用场景是什么？

Redis 中 Set 是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。

Set 的常见应用场景如下：

• 存放的数据不能重复的场景：网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是 HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等等。
• 需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景：共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集） 等等。
• 需要随机获取数据源中的元素的场景：抽奖系统、随机点名等等。

8.使用 Set 实现抽奖系统怎么做？

如果想要使用 Set 实现一个简单的抽奖系统的话，直接使用下面这几个命令就可以了：

• SADD key member1 member2 ...：向指定集合添加一个或多个元素。
• SPOP key count：随机移除并获取指定集合中一个或多个元素，适合不允许重复中奖的场景。
• SRANDMEMBER key count : 随机获取指定集合中指定数量的元素，适合允许重复中奖的场景。

9.使用 Bitmap 统计活跃用户怎么做？

Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。

你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。

如果想要使用 Bitmap 统计活跃用户的话，可以使用日期（精确到天）作为 key，然后用户 ID 为 offset，如果当日活跃过就设置为 1。

10.使用 HyperLogLog 统计页面 UV 怎么做？

使用 HyperLogLog 统计页面 UV 主要需要用到下面这两个命令：

• PFADD key element1 element2 ...：添加一个或多个元素到 HyperLogLog 中。
• PFCOUNT key1 key2：获取一个或者多个 HyperLogLog 的唯一计数。

1、将访问指定页面的每个用户 ID 添加到 HyperLogLog 中。

PFADD PAGE_1:UV USER1 USER2 ...... USERn

2、统计指定页面的 UV。

PFCOUNT PAGE_1:UV

11.redis怎么实现消息队列？

使用list类型保存数据信息，rpush生产消息，lpop消费消息，当lpop没有消息时，可以sleep一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想sleep的话，可以使用blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。

12.Redis 怎么实现延时队列

使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key，调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

3. Redis常用命令

3.1 字符串操作命令

Redis 中字符串类型常用命令：

• SET key value 设置指定key的值
• GET key 获取指定key的值
• SETEX key seconds value 设置指定key的值，并将 key 的过期时间设为 seconds 秒
• SETNX key value 只有在 key 不存在时设置 key 的值

3.2 哈希操作命令

Redis hash 是一个string类型的 field 和 value 的映射表，hash特别适合用于存储对象，常用命令：

• HSET key field value 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value
• HGET key field 获取存储在哈希表中指定字段的值
• HDEL key field 删除存储在哈希表中的指定字段
• HKEYS key 获取哈希表中所有字段
• HVALS key 获取哈希表中所有值

3.3 列表操作命令

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，常用命令：

• LPUSH key value1 [value2] 将一个或多个值插入到列表头部
• LRANGE key start stop 获取列表指定范围内的元素
• RPOP key 移除并获取列表最后一个元素
• LLEN key 获取列表长度
• BRPOP key1 [key2 ] timeout 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超 时或发现可弹出元素为止

3.4 集合操作命令

Redis set 是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据，常用命令：

• SADD key member1 [member2] 向集合添加一个或多个成员
• SMEMBERS key 返回集合中的所有成员
• SCARD key 获取集合的成员数
• SINTER key1 [key2] 返回给定所有集合的交集
• SUNION key1 [key2] 返回所有给定集合的并集
• SREM key member1 [member2] 移除集合中一个或多个成员

3.5 有序集合操作命令

Redis有序集合是string类型元素的集合，且不允许有重复成员。每个元素都会关联一个double类型的分数。常用命令：

常用命令：

• ZADD key score1 member1 [score2 member2] 向有序集合添加一个或多个成员
• ZRANGE key start stop [WITHSCORES] 通过索引区间返回有序集合中指定区间内的成员
• ZINCRBY key increment member 有序集合中对指定成员的分数加上增量 increment
• ZREM key member [member ...] 移除有序集合中的一个或多个成员

3.6 通用命令

Redis的通用命令是不分数据类型的，都可以使用的命令：

• KEYS pattern 查找所有符合给定模式( pattern)的 key
• EXISTS key 检查给定 key 是否存在
• TYPE key 返回 key 所储存的值的类型
• DEL key 该命令用于在 key 存在是删除 key

4.在Java中操作Redis

Spring Data Redis使用方式

Spring Data Redis中提供了一个高度封装的类：RedisTemplate，对相关api进行了归类封装,将同一类型操作封装为operation接口，具体分类如下：

• ValueOperations：string数据操作
• SetOperations：set类型数据操作
• ZSetOperations：zset类型数据操作
• HashOperations：hash类型的数据操作
• ListOperations：list类型的数据操作

StringRedisTemplate

尽管JSON的序列化方式可以满足我们的需求，但依然存在一些问题，如图：

为了在反序列化时知道对象的类型，JSON序列化器会将类的class类型写入json结果中，存入Redis，会带来额外的内存开销。

为了减少内存的消耗，我们可以采用手动序列化的方式，换句话说，就是不借助默认的序列化器，而是我们自己来控制序列化的动作，同时，我们只采用String的序列化器，这样，在存储value时，我们就不需要在内存中就不用多存储数据，从而节约我们的内存空间

这种用法比较普遍，因此SpringDataRedis就提供了RedisTemplate的子类：StringRedisTemplate，它的key和value的序列化方式默认就是String方式。

省去了我们自定义RedisTemplate的序列化方式的步骤，而是直接使用：

最后小总结：

RedisTemplate的两种序列化实践方案：

• 方案一：自定义RedisTemplate修改RedisTemplate的序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer
• 方案二：使用StringRedisTemplate写入Redis时，手动把对象序列化为JSON读取Redis时，手动把读取到的JSON反序列化为对象

[2].redis基础知识

1.redis为什么这么快？

嗯，这个有几个原因吧~~~

1、完全基于内存的，C语言编写,没有磁盘IO上的开销。数据存在内存中，读写速度快。

2、采用单线程，避免不必要的上下文切换以及锁等同步机制的开销

3、使用多路I/O复用模型，基于select/epoll等I/O多路复用技术实现高吞吐量网络I/O

例如：bgsave 和 bgrewriteaof 都是在后台执行操作，不影响主线程的正常使用，不会产生阻塞

面试官：能解释一下I/O多路复用模型？

候选人：

IO多路复用模型的思路就是：系统提供了一种函数可以同时监控多个fd(文件描述符)的操作，这个函数就是我们常说到的select、poll、epoll函数，有了这个函数后，应用线程通过调用select函数就可以同时监控多个fd，select函数监控的fd中只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数就会返回可读状态，这时询问线程再去通知想请求IO操作的线程，对应线程此时再发起IO请求去读取数据。

2.既然Redis那么快，为什么不用它做主数据库，只用它做缓存？

虽然Redis非常快，但它也有一些局限性，不能完全替代主数据库。有以下原因：

**事务处理：**Redis只支持简单的事务处理，对于复杂的事务无能为力，比如跨多个键的事务处理。

**数据持久化：**Redis是内存数据库，数据存储在内存中，如果服务器崩溃或断电，数据可能丢失。虽然Redis提供了数据持久化机制，但有一些限制。

**数据处理：**Redis只支持一些简单的数据结构，比如字符串、列表、哈希表等。如果需要处理复杂的数据结构，比如关系型数据库中的表，那么Redis可能不是一个好的选择。

**数据安全：**Redis没有提供像主数据库那样的安全机制，比如用户认证、访问控制等等。

因此，虽然Redis非常快，但它还有一些限制，不能完全替代主数据库。所以，使用Redis作为缓存是一种很好的方式，可以提高应用程序的性能，并减少数据库的负载。

3.说一下 Redis 和 Memcached 的区别和共同点

现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！不过，了解 Redis 和 Memcached 的区别和共同点，有助于我们在做相应的技术选型的时候，能够做到有理有据！

共同点：

1. 都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
2. 都有过期策略。
3. 两者的性能都非常高。

区别:

1. MemCached 数据结构单一，仅用来缓存数据，而 Redis 支持多种数据类型。
2. MemCached 不支持数据持久化，重启后数据会消失。Redis 支持数据持久化。
3. Redis 提供主从同步机制和 cluster 集群部署能力，能够提供高可用服务。Memcached 没有提供原生的集群模式，需要依靠客户端实现往集群中分片写入数据。
4. Redis 的速度比 Memcached 快很多。
5. Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型，Memcached使用多线程的非阻塞 IO 模型。（Redis6.0引入了多线程IO，用来处理网络数据的读写和协议解析，但是命令的执行仍然是单线程）
6. value 值大小不同：Redis 最大可以达到 512M；memcache 只有 1mb。

4.Redis遇到哈希冲突怎么办？

当有两个或以上数量的键被分配到了哈希表数组的同一个索引上面时， 我们称这些键发生了冲突（collision）。

Redis 的哈希表使用链地址法（separate chaining）来解决键冲突： 每个哈希表节点都有一个 next 指针， 多个哈希表节点可以用 next 指针构成一个单向链表， 被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向链表连接起来， 这就解决了键冲突的问题。

原理跟 Java 的 HashMap 类似，都是数组+链表的结构。当发生 hash 碰撞时将会把元素追加到链表上。

5.redis线程模型

1.redis单线程模型

Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。

• 文件事件处理器使用I/O多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
• 当被监听的套接字准备好执行连接accept、read、write、close等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。

虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。

那 Redis6.0 之前为什么不使用多线程？ 我觉得主要原因有 3 点：

• 单线程编程容易并且更容易维护；
• Redis 的性能瓶颈不在 CPU ，主要在内存和网络；
• 多线程就会存在死锁、线程上下文切换等问题，甚至会影响性能。

2.Redis6.0 之后为何引入了多线程？

Redis6.0 引入多线程主要是为了提高网络 IO 读写性能，因为这个算是 Redis 中的一个性能瓶颈（Redis 的瓶颈主要受限于内存和网络）。

虽然，Redis6.0 引入了多线程，但是 Redis 的多线程只是在网络数据的读写这类耗时操作上使用了，执行命令仍然是单线程顺序执行。因此，你也不需要担心线程安全问题。

[3]redis作缓存读写一致性问题

1.3种常用的缓存读写策略详解

1. Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）

Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式，比较适合读请求比较多的场景。

Cache Aside Pattern 中服务端需要同时维系 db 和 cache，并且是以 db 的结果为准。

写：

• 先更新 db
• 然后直接删除 cache 。

读 :

• 从 cache 中读取数据，读取到就直接返回
• cache 中读取不到的话，就从 db 中读取数据返回
• 再把数据放到 cache 中。

1.在写数据的过程中，可以先删除 cache ，后更新 db 么？

不行，因为这样可能会造成 数据库（db）和缓存（Cache）数据不一致的问题。举例：请求 1 先写数据 A，请求 2 随后读数据 A 的话，就很有可能产生数据不一致性的问题。

过程如下：请求 1 先把 cache 中的 A 数据删除 -> 请求 2 从 db 中读取数据->请求 1 再把 db 中的 A 数据更新。

2.在写数据的过程中，先更新 db，后删除 cache 就没有问题了么？

理论上来说还是可能会出现数据不一致性的问题，不过概率非常小，因为缓存的写入速度是比数据库的写入速度快很多。举例：请求 1 先读数据 A，请求 2 随后写数据 A，并且数据 A 在请求 1 请求之前不在缓存中的话，也有可能产生数据不一致性的问题。

大概过程是：请求 1 从 db 读数据 A-> 请求 2 更新 db 中的数据 A（此时缓存中无数据 A ，故不用执行删除缓存操作 ） -> 请求 1 将数据 A 写入 cache

3.Cache Aside Pattern 的缺陷和解决办法

缺陷 1：首次请求数据一定不在 cache 的问题

解决办法：可以将热点数据可以提前放入 cache 中。

缺陷 2：写操作比较频繁的话导致 cache 中的数据会被频繁被删除，这样会影响缓存命中率 。

解决办法：

• 数据库和缓存数据强一致场景：更新 db 的时候同样更新 cache，采用redisson实现的读写锁。在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥(其他线程可以一起读，但是不能写)。当我们更新数据的时候，添加排他锁，它是读写，读读都互斥（其他线程不能读也不能写），这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？其实排他锁底层使用也是setnx，保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法
• 可以短暂地允许数据库和缓存数据不一致的场景：更新 db 的时候同样更新 cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。

2.Read/Write Through Pattern（读写穿透）

Read/Write Through Pattern 中服务端把 cache 视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache 服务负责将此数据读取和写入 db，从而减轻了应用程序的职责。

写（Write Through）：

• 先查 cache，cache 中不存在，直接更新 db。
• cache 中存在，则先更新 cache，然后 cache 服务自己更新 db（同步更新 cache 和 db）。

读(Read Through)：

• 从 cache 中读取数据，读取到就直接返回 。
• 读取不到的话，先从 db 加载，写入到 cache 后返回响应。

和 Cache Aside Pattern 一样， Read-Through Pattern 也有首次请求数据一定不再 cache 的问题，对于热点数据可以提前放入缓存中。

3.Write Behind Pattern（异步缓存写入）

Write Behind Pattern 和 Read/Write Through Pattern 很相似，两者都是由 cache 服务来负责 cache 和 db 的读写。

但是，两个又有很大的不同：Read/Write Through 是同步更新 cache 和 db，而 Write Behind 则是只更新缓存，不直接更新 db，而是改为异步批量的方式来更新 db。

Write Behind Pattern 下 db 的写性能非常高，非常适合一些数据经常变化又对数据一致性要求没那么高的场景，比如浏览量、点赞量。

2.redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性）

双写一致性：当修改了数据库的数据也要同时更新缓存的数据，缓存和数据库的数据要保持一致

**Cache Aside Pattern (旁路缓存模式)**中遇到写请求是这样的：更新 DB，然后直接删除 cache 。

如果更新数据库成功，而删除缓存这一步失败的情况的话，简单说两个解决方案：

1. 缓存失效时间变短（不推荐，治标不治本）：我们让缓存数据的过期时间变短，这样的话缓存就会从数据库中加载数据。另外，这种解决办法对于先操作缓存后操作数据库的场景不适用。
2. 增加 cache 更新重试机制（常用）：如果 cache 服务当前不可用导致缓存删除失败的话，我们就隔一段时间进行重试，重试次数可以自己定。如果多次重试还是失败的话，我们可以把当前更新失败的 key 存入队列中，等缓存服务可用之后，再将缓存中对应的 key 删除即可。

怎么解决读写

1.若一致性要求高：强一致方案

采用redisson实现的读写锁。

在读的时候添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥(其他线程可以一起读，但是不能写)。当我们更新数据的时候，添加排他锁，它是读写，读读都互斥（其他线程不能读也不能写），这样就能保证在写数据的同时是不会让其他线程读数据的，避免了脏数据。

那这个排他锁是如何保证读写、读读互斥的呢？

其实排他锁底层使用也是setnx，保证了同时只能有一个线程操作锁住的方法

2.若允许短暂延迟一致:

更新 db 的时候同样更新 cache，但是给缓存加一个比较短的过期时间，这样的话就可以保证即使数据不一致的话影响也比较小。

[4]redis生产问题

1.缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿问题

1.什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ?

缓存穿透:请求根本不存在的资源（DB本身就不存在，Redis更是不存在），这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。

有2个解决方案:

方案一:使用布隆过滤器

使用BitMap作为布隆过滤器，将目前所有可以访问到的资源通过简单的映射关系放入到布隆过滤器中（哈希计算），当一个请求来临的时候先进行布隆过滤器的判断，如果有那么才进行放行，否则就直接拦截

布隆过滤器

什么是布隆过滤器?

布隆过滤器的核心思想是使用多个哈希函数来将元素映射到位数组中的多个位置上。当一个元素被加入到布隆过滤器中时，它会被多次哈希，并将对应的位数组位置设置为1。当需要判断一个元素是否在布隆过滤器中时，我们只需将该元素进行多次哈希，并检查对应的位数组位置是否都为1，如果其中有任意一位为0，则说明该元素不在集合中；如果所有位都为1，则说明该元素可能在集合中（因为有可能存在哈希冲突），需要进一步检查。

布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是redisson实现的布隆过滤器它的底层主要是先去初始化一个比较大数组，里面存放的二进制0或1。在一开始都是0，当一个key来了之后经过3次hash计算，模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1，这样的话，三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。但由于哈希冲突，存在一定的误判率，我们一般