总结Redis面试准备必要知识点总结（redis知识点面试）
Redis是一种基于内存的高性能键值对存储系统，被广泛应用于缓存、消息队列、实时数据处理等场景。在面试过程中，Redis的相关知识点是必问的，因此针对这些知识点的准备至关重要。本文将总结Redis面试准备的必要知识点。
1. 基本数据结构
Redis提供了五种基本的数据结构：字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。每种数据结构都有自己的特点和应用场景。在面试中，需要掌握每种数据结构的基本操作、常用命令以及应用场景。
– 字符串
字符串是最简单的一种数据结构，它可以存储任何数据类型。在Redis中，字符串是二进制安全的，可以存储图片、音频等二进制数据。以下是字符串的常用命令：
– SET key value：设置key的值为value
– GET key：获取key的值
– APPEND key value：在key的值后面追加value
– INCR key：将key的值增加1
– DECR key：将key的值减少1
– 哈希表
哈希表是一种存储键值对的数据结构，其内部实现为散列表。哈希表适合存储对象或关系型数据。以下是哈希表的常用命令：
– HSET key field value：设置key中field字段的值为value
– HGET key field：获取key中field字段的值
– HGETALL key：获取key中所有字段的值
– 列表
列表是一种有序的数据结构，可以用来实现栈、队列等功能。以下是列表的常用命令：
– LPUSH key value1 [value2]：在列表的左侧插入一个或多个值
– RPUSH key value1 [value2]：在列表的右侧插入一个或多个值
– LPOP key：删除并返回列表的左侧元素
– RPOP key：删除并返回列表的右侧元素
– 集合
集合是一种无序的数据结构，可以用来存储一些不重复的值。以下是集合的常用命令：
– SADD key member1 [member2]：向集合中添加一个或多个元素
– SMEMBERS key：获取集合中所有元素
– SISMEMBER key member：检查集合中是否存在某个元素
– 有序集合
有序集合是一种有序的数据结构，每个元素都关联着一个分值。可以通过分值来进行排序。以下是有序集合的常用命令：
– ZADD key score1 member1 [score2 member2]：向有序集合中添加一个或多个元素
– ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：按照分值从小到大的顺序返回有序集合中的元素
2. 持久化
Redis支持两种持久化方式：快照和日志。快照是指定期将内存中的数据保存到磁盘上，以保证数据不会丢失。而日志则是记录每次写操作，以保证故障发生时可以快速恢复数据。
– 快照
快照持久化可以通过如下命令进行设置：
– SAVE：执行快照操作
– BGSAVE：在后台执行快照操作
– auto-aof-rewrite-min-size：自动触发快照操作的大小阈值
– auto-aof-rewrite-percentage：自动触发快照操作的大小比例
– 日志
Redis的日志分为AOF日志和RDB日志。AOF日志记录每个写操作，而RDB日志则是将内存数据保存到磁盘上。以下是日志的相关设置：
– appendonly yes/no：开启/关闭AOF日志
– appendfsync always/everysec/no：设置AOF日志刷盘频率
– save 900 1，save 300 10，save 60 10000：设置RDB日志的自动保存机制
3. 集群和高可用
Redis提供了多种集群和高可用的解决方案，其中最常用的是Redis Sentinel和Redis Cluster。Redis Sentinel是一种简单的方案，可以实现高可用性，但是不支持分片；Redis Cluster则支持水平扩展，并且具有高可用性。
– Redis Sentinel
Redis Sentinel是一种分布式架构，可以监控多个Redis实例的状态，并且在主节点失效时进行自动故障转移。以下是Sentinel的配置：
– sentinel monitor mymaster IP PORT QUORUM：设置监控的主节点IP和端口
– sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000：设置Sentinel在5秒内无法连接到主节点时将其标记为下线
– sentinel flover-timeout mymaster 10000：设置Sentinel在10秒内完成主节点的故障转移
– Redis Cluster
Redis Cluster是一种分布式集群架构，可以实现水平扩展和高可用性。以下是Redis Cluster的常用命令：
– CLUSTER MEET ip port：连接Redis集群中的一个节点
– CLUSTER ADDSLOTS slot1 [slot2]：将槽位加入到Redis集群中
– CLUSTER NODES：获得Redis集群中所有节点的信息
4. 分布式锁
在分布式环境中，为了避免并发操作导致的数据不一致问题，需要使用分布式锁来进行同步。Redis提供了多种分布式锁的实现方式。
– RedLock
RedLock是一种基于多个Redis实例的分布式锁实现方式。以下是RedLock的Java代码：
“`java
public class RedisDistributedLock implements DistributedLock {
private static final int DEFAULT_RETRY_COUNT = 10;
private static final long DEFAULT_RETRY_INTERVAL = 200;
private static final int CLOCK_DRIFT_FACTOR = 1000;
private final List clients;
public RedisDistributedLock(List clients) {
this.clients = clients;
}
@Override
public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime, int retryCount, long retryInterval) {
int quorum = clients.size() / 2 + 1;
int flureCount = 0;
for (int i = 0; i
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j
RedissonClient client = clients.get(j);
String lockName = lockKey + “:” + j;
RLock lock = client.getLock(lockName);
boolean success = lock.tryLock(0, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (success) {
quorum–;
} else {
flureCount++;
}
}
long driftTime = System.currentTimeMillis() – startTime – expireTime;
if (quorum
return true;
}
for (int j = 0; j
RedissonClient client = clients.get(j);
String lockName = lockKey + “:” + j;
RLock lock = client.getLock(lockName);
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
if (driftTime > 0) {
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(driftTime + retryInterval * new Random().nextInt(500)));
} else {
LockSupport.parkNanos(TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(retryInterval));
}
}
return false;
}
@Override
public void unlock(String lockKey, String requestId) {
for (int i = 0; i
RedissonClient client = clients.get(i);
String lockName =
