2022年接近年底了，相信绝大多数小伙伴们跳操的心已经蠢蠢欲动了，今天给大家吐血整理了Java领域各个知识点的面试题，把碎片的知识，系统化的整理，有代码有讲解，通俗易懂，最重要的好记！！！希望能够为小伙伴们的面试保驾护航，争取拿到自己期望的薪资。如果对你有用，请点赞关注收藏哦～

1、什么是 Redis?

Redis 是完全开源免费的，是一个高性能的 key-value 数据库。

Redis 有以下三个特点:

• Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
• Redis支持数据格式多样化：不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。
• Redis 支持数据的备份，即 master-slave 模式的数据备份。

Redis 优势：

Redis 的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过 MULTI 和 EXEC指令包起来。

Redis 还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

2、Redis 与其他 key-value 存储有什么不同?

• Redis 有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。
• Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
• Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘。

3、Redis 的数据类型?

Redis 支持五种数据类型:

• string(字符串)
• hash(哈希)
• list(列表)
• set(集合)
• zsetsorted (set:有序集合)

我们实际项目中比较常用的是 string，hash。 如果你是 Redis 中高级用户，还需要加上下面几种数据结构 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。 如果你说还玩过 Redis Module，像 BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面试官得眼睛就开始发亮了。

4、使用 Redis 有哪些好处?

1. 速度快，因为数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O1)
2. 支持丰富数据类型，支持 string，list，set，Zset，hash 等
3. 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
4. 丰富的特性:可用于缓存，消息，按 key 设置过期时间，过期后将会自动删除

5、Redis 相比 Memcached 有哪些优势?

1. Memcached 所有的值均是简单字符串，redis 作为其替代者，支持更丰富的数据类型。
2. Redis 的速度比 Memcached 快很多倍。
3. Redis 可以持久化其数据。

6、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些?

1. 存储方式 Memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。 Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2. 数据支持类型 Memcache 对数据类型支持相对简单。 Redis 有复杂的数据类型。
3. 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis 直接自己构建了 VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

7、Redis 是单进程单线程的?

Redis 是单进程单线程的，redis 利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。

8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?

512M。

9、Redis持久化机制

Redis是一个支持持久化的内存数据库，通过持久化机制把内存中的数据同步到硬盘文件来保证数据持久化。当Redis重启后通过把硬盘文件重新加载到内存，就能达到恢复数据的目的。

实现:

单独创建fork()一个子进程，将当前父进程的数据库数据复制到子进程的内存中，然后由子进程写入到临时文件中，持久化的过程结束了，再用这个临时文件替换上次的快照文件，然后子进程退出，内存释放。

10、RDB

RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间周期策略把内存的数据以快照的形式保存到硬盘的二进制文件。即Snapshot快照存储，对应产生的数据文件为dump.rdb，通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。( 快照可以是其所表示的数据的一个副本，也可以是数据 的一个复制品。)

11、AOF

AOF：Redis会将每一个收到的写命令都通过Write函数追加到文件最后，类似于MySQL的binlog。当Redis重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

12、缓存雪崩

由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一 系列连锁反应，造成整个系统崩溃。

解决办法:

大多数系统设计者考虑用加锁( 最多的解决方案)或者队列的方式保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。

还有一个简单方案就是讲缓存失效时间分散开。

13、缓存穿透

缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。

解决办法：

最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在，还是系统故障)，我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次 到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴。

14、布隆过滤器

就是引入了k 个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程。

它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。

Bloom-Filter的基本思想：

Hash存在一个冲突(碰撞)的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。

Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。

15、缓存预热

缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题。让用户直接查询事先被预热的缓存数据。

解决思路:

1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下;
2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载;
3、定时刷新缓存；

16、缓存更新

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6中策略可供选择)，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种:

1. 定时去清理过期的缓存;
2. 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂! 具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

17、热点数据和冷数据是什么

热点数据，缓存才有价值

对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存。

比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。

18、单线程的redis为什么这么快

1. 纯内存操作
2. 单线程操作，避免了频繁的上下文切换
3. 采用了非阻塞I/O多路复用机制

19、redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景

• String

这个其实没啥好说的，最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

• hash

这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。博主在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息， 以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。

• list

使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。还有就是很合适生产者和消费者的场景。LIST可以很好的完成排队，先进先出的原则。

• set

因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。 另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。

• sorted set

sorted set多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作

20、redis的过期策略以及内存淘汰机制

redis采用的是定期删除+惰性删除策略。

为什么不用定时删除策略?

定时删除，用一个定时器来负责监视key，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key，因此没有采用这一策略。

定期删除+惰性删除是如何工作的呢?

定期删除，redis默认每隔100ms检查，是否有过期的key，有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次， 而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没 有删除。于是，惰性删除派上用场。也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了? 如果过期了此时就会删除。

采用定期删除+惰性删除就没其他问题了么?

不是的，如果定期删除没删除key。然后你也没即时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。在redis.conf中有一行配置

maxmemory-policy volatile-lru

该配置就是配内存淘汰策略的(什么，你没配过?好好反省一下自己)

• volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
• allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
• no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据，新写入操作会报错

ps:如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致

21、Redis 常见性能问题和解决方案?

1. Master 最好不要做任何持久化工作，如 RDB 内存快照和 AOF 日志文件
2. 如果数据比较重要，某个 Slave 开启 AOF 备份数据，策略设置为每秒同步一次
3. 为了主从复制的速度和连接的稳定性， Master 和 Slave 最好在同一个局域网内
4. 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
5. 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即: Master <- Slave1 <- Slave2
   <-Slave3…

22、为什么Redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的?

对于Redis而言，命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。

Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。 Redis本身提供的所有API都是原子操作，Redis中的事务其实是要保证批量操作的原子性。

多个命令在并发中也是原子性的吗?

不一定， 将get和set改成单命令操作，incr 。使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua==的方式实现。

23、Redis事务

Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的。

Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。

1. redis 不支持回滚，Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令， 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
2. 如果在一个事务中的命令出现错误，那么所有的命令都不会执行;
3. 如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行。

24、为什么 redis 需要把所有数据放到内存中?

Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征。

如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

25、Redis 的同步机制了解么?

Redis 可以使用主从同步，从从同步。

第一次同步时，主节点做一次 bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存 buffer，待完成后将 rdb 文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将 rdb 镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点 进行重放就完成了同步过程。

26、Pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline?

可以将多次 IO 往返的时间缩减为一次，前提是 pipeline 执行的指令之间没有因果相关性。使用 redis-benchmark 进行压测的时候可以发现影响 redis 的 QPS峰值的一个重要因素是 pipeline 批次指令的数目。

27、是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么?

1)、Redis Sentinal 着眼于高可用，在 master 宕机时会自动将 slave 提升为master，继续提供服务。
2)、Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个 redis 内存不足时，使用 Cluster 进行分片存储。

28、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?

有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少 5501-11000 这个范围的槽而不可用。

29、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?

Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。

30、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?

• Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持;
• Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。

Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的 关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

31、Redis 如何设置密码及验证密码?

设置密码：config set requirepass 123456
授权密码：auth 123456

32、说说 Redis 哈希槽的概念?

Redis 集群没有使用一致性 hash，而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。

33、Redis 集群的主从复制模型是怎样的?

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型，每个节点都会有 N-1 个复制品。

34、Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?

Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

35、Redis 集群之间是如何复制的?

异步复制

36、Redis 集群最大节点个数是多少?

16384 个

37、Redis 集群如何选择数据库?

Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。

38、怎么测试 Redis 的连通性?

使用 ping 命令

39、怎么理解 Redis 事务?

1)事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请 求所打断。
2)事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

40、Redis 事务相关的命令有哪几个?

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

41、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?

EXPIRE 和 PERSIST 命令。

42、Redis 如何做内存优化?

尽可能使用散列表(hashes)。

散列表(是说散列表里面存储的数少)使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一 个散列表里面。

比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key，而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。

43、都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢?

如果你使用的是 32 位的 Redis 实例，可以好好利用 Hash,list,sorted set,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。

44、Redis 的内存用完了会发生什么?

如果达到设置的上限，Redis 的写命令会返回错误信息(但是读命令还可以正常返回。)或者你可以将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制，当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。

45、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys?List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素？

理论上 Redis 可以处理多达 2^32 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的 值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 2^32 个元素。换句话说，Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。

46、Redis 最适合的场景?

1. 会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存(session cache)。用 Redis 缓存会话比其他存储(如 Memcached)的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗? 幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento 也提供 Redis 的插件。

2. 全页缓存(FPC)

除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地 FPC。 再次以 agento 为例，Magento提供一个插件来使用 Redis 作为全 页缓存后端。 此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

3. 队列

Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言(如 Python)对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大 量的开源项目，这些项目的目的就是利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用 Redis 作为 broker，你可以从这里去查看。

4. 排行榜/计数器

Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10个用户–我们称之为“user_scores”， 我们只需要像下面一样执行即可:

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执 行: ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数 据的。

5. 发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可 作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建立聊天系统!

47、假如 Redis 里面有 1 亿个 key，其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头 的，如果将它们全部找出来?

使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。

如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问题?

这个时候你要回答 redis 关键的一个特性：redis 的单线程的。

keys 指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕， 服务才能恢复。这个时候可以使用 scan 指令，scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。

48、如果有大量的 key 需要设置同一时间过期，一般需要注意什么?

如果大量的 key 过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis 可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。

49、使用过 Redis 做异步队列么，你是怎么用的?

一般使用 list 结构作为队列，rpush 生产消息，lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候，要适当 sleep 一会再重试。

如果对方追问可不可以不用 sleep 呢?
list 还有个指令叫 blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。

如果对方追问能不能生产一次消费多次呢?
使用 pub/sub 主题订阅者模式，可以实现1:N 的消息队列。

如果对方追问 pub/sub 有什么缺点?
在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如 RabbitMQ等。

如果对方追问 redis 如何实现延时队列?
我估计现在你很想把面试官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的话，怎么问的这么详细。但是你很克制，然后神态自若的回答道：
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。
到这里，面试官暗地里已经对你竖起了大拇指。但是他不知道的是此刻你却竖起了中指，在椅子背后。

50、使用过 Redis 分布式锁么，它是什么回事

先拿 setnx 来争抢锁，抢到之后，再用 expire 给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

这时候对方会告诉你说你回答得不错，然后接着问如果在 setnx 之后执行 expire之前进程意外 crash 或者要重启维护了，那会怎么样?

这时候你要给予惊讶的反馈:唉，是喔，这个锁就永远得不到释放了。紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答:我记得 set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把 setnx 和expire 合成一条指令来用的。对方这时会显露笑容，心里开始默念：摁，这小子还不错。