1.面试官问：Redis 面试码r面试分布式锁如何自动续期？
2.史上最全Redis面试题，让面试官问无可问（附答案）
3.LRU原理和Redis实现——一个今日头条的大全面试题
4.52.redis面试题汇总(1)
5.面试官：Redis如何实现分布式锁
6.Redis分布式锁的实现原理（面试）

面试官问：Redis 分布式锁如何自动续期？

       资深面试官：你们项目中的分布式锁是如何实现的？

       老任：我们使用Redis的set命令，这个命令有nx和ex选项。面试码r面试

       资深面试官：如果锁到期了，大全业务还没结束，面试码r面试如何进行自动续期呢？

       老任：这个......面试官，大全数据反馈源码您刚才问的面试码r面试是什么问题来着？

       资深面试官：你们项目中分布式锁是如何实现的。

       老任：我们直接使用了Redisson中提供的大全分布式锁。

       资深面试官：你给我出去！面试码r面试！大全！面试码r面试

       Redisson的大全看门狗机制

       在使用Redis分布式锁时，为了防止异常情况下锁无法正常释放，面试码r面试我们通常会为锁设置一个超时时间。大全

       但这也带来一个问题：如果设置了超时时间，面试码r面试而业务逻辑在规定时间内还没执行完，锁就会被释放，这可能会引起新的问题。

       因此，Redisson提供了监控锁的看门狗机制。在锁关闭前，看门狗会不断延长锁的超时时间。默认情况下，看门狗的锁超时时间lockWatchdogTimeout是秒，这个值是可以设置的。

       源码解析

       现在让我们进入tryLock()方法，查看一下实现源码。在该方法中调用tryAcquire()方法。

       tryAcquire()方法中调用tryAcquireAsync()方法。

       tryAcquireAsync()方法中，如果leaseTime小于等于0，调用scheduleExpirationRenewal方法进行续期。

       从该方法中看到，leaseTime表示锁的超时时间。如果调用tryLock方法加锁时设置了该参数，看门狗机制就不会生效。

       scheduleExpirationRenewal()方法中调用了renewExpiration()方法。

       renewExpiration()方法中启用了一个timeout定时器，internalLockLeaseTime的1/3时间去执行续期操作，续期的方法是renewExpirationAsync()。

       renewExpirationAsync的方法内容如下，里面定义了lua脚本，如果key存在，执行pexpire命令进行续期操作。

       以上就是SN工具源码Redis分布式锁到期后，业务还没结束时的自动续期解决方案，现在你明白了么？

史上最全Redis面试题，让面试官问无可问（附答案）

       Redis高性能缓存数据库

       1、什么是 Redis？简述它的优缺点？

       Redis 是 Remote Dictionary.Server 的简写，是一种纯内存的 Key-Value 类型数据库，性能极高，每秒可处理超过 万次读写操作。其主要优点包括：极高的性能、支持多种数据结构、数据持久化、内存数据集大小限制、数据淘汰策略等。缺点是数据库容量受物理内存限制，不适于海量数据的高性能读写。

       2、Redis 与 memcached 相比有哪些优势？

       Redis 在数据类型支持上更加丰富，除了基本的键值对存储，还支持列表、集合、排序集合等复杂数据结构。同时，Redis 提供持久化功能，可以将内存中的数据保存到磁盘，防止数据丢失。

       3、Redis 支持哪几种数据类型？

       Redis 支持 String、List、Set、Sorted Set、Hashes 等数据类型。

       4、Redis 主要消耗什么物理资源？

       Redis 主要消耗内存资源。

       5、Redis 有哪几种数据淘汰策略？

       Redis 提供了多种数据淘汰策略，包括 LFU（Least Frequently Used）、LRU（Least Recently Used）、TTL（Time To Live）等。

       6、Redis 官方为什么不提供 Windows 版本？

       Redis 因为 Linux 版本稳定且用户量大，无需特别开发 Windows 版本，以免引入兼容性问题。

       7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

       一个字符串类型的值最大可存储 M。

       8、tp rbac源码为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？

       为了实现快速读写，Redis 将数据加载到内存中，并通过异步方式将数据持久化到磁盘，以保持数据的持久性。

       9、Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

       Redis 集群方案包括主从复制、哨兵模式、集群模式等。

       、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？

       如果节点出现故障，导致集群缺少某个槽范围，则整个集群可能会变得不可用。

       、MySQL 里有 w 数据，redis 中只存 w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？

       当数据集过大时，Redis 会执行数据淘汰策略，保证存储的都是热点数据。

       、Redis 有哪些适合的场景？

       适合会话缓存、全页缓存、队列、排行榜/计数器、发布/订阅等。

       、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？官方推荐用哪个？

       支持 Redisson、Jedis、lettuce 等客户端，官方推荐使用 Redisson。

       、Redis 和 Redisson 有什么关系？

       Redisson 是 Redis 的分布式和可扩展的 Java 数据结构实现。

       、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？

       Jedis 是 Redis 的 Java 客户端，功能全面；Redisson 侧重于分布式和可扩展的数据结构，功能较为简单。

       、说说 Redis 哈希槽的概念？

       Redis 集群使用哈希槽概念，将数据均匀分布在集群节点上。

       、Redis 集群的主从复制模型是怎样的？

       Redis 集群使用主从复制模型，每个节点有 N-1 个复制节点。

       、Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？

       Redis 并不能保证数据强一致性，特定条件下可能会丢失写操作。aa源码下载

       、Redis 集群之间是如何复制的？

       Redis 集群复制采用异步方式。

       、Redis 集群最大节点个数是多少？

       Redis 集群最大节点数为 个。

       、Redis 集群如何选择数据库？

       Redis 集群默认在 0 数据库。

       、Redis 中的管道有什么用？

       管道允许一次性发送多个命令，提高效率。

       、怎么理解 Redis 事务？

       Redis 事务将命令序列化并按顺序执行，不会被其他命令打断。

       、Redis 事务相关的命令有哪几个？

       事务相关的命令包括 MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH。

       、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？

       使用 EXPIRE 和 PERSIST 命令设置过期时间。

       、Redis 如何做内存优化？

       使用散列表存储数据，减少内存消耗。

       、Redis 回收进程如何工作的？

       Redis 检测内存使用情况，当超过限制时，根据策略回收内存。

       、加锁机制

       Redis 提供多种加锁策略，如互斥锁、分布式锁等。

       、锁互斥机制

       确保同一时间只有一个客户端操作数据。

       、watch dog 自动延期机制

       监控 key 变化并自动延期锁。

       、可重入加锁机制

       允许同一客户端多次获取同一锁。

       、释放锁机制

       通过特定命令释放锁。

       、上述 Redis 分布式锁的缺点

       可能存在死锁、性能问题等。

       、使用过 Redis 分布式锁么，它是usdt游戏源码怎么实现的？有什么缺点？

       使用 setnx 和 expire 实现，缺点可能包括死锁和性能问题。

       、使用过 Redis 做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？

       使用 list 结构实现，缺点可能包括并发控制和性能问题。

       、什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？

       缓存穿透和雪崩的解决策略包括缓存空结果、二级缓存和合理设置过期时间。

       、redis 和 memcached 什么区别？为什么高并发下有时单线程的 redis 比多线程的 memcached 效率要高？

       区别包括数据类型支持、持久化和并发模型；单线程的 Redis 在高并发下效率高，因为避免了线程切换的开销。

       、使用 redis 如何设计分布式锁？说一下实现思路？使用 zk 可以吗？如何实现？这两种有什么区别？

       实现分布式锁，Redis 或 ZooKeeper 可以，ZooKeeper 通过选举和监控实现，Redis 则通过互斥锁实现。

       、知道 redis 的持久化吗？底层如何实现的？有什么优点缺点？

       Redis 持久化通过 RDB 和 AOF 方式实现，优点包括恢复数据速度快、缺点包括数据丢失风险。

       、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案？

       解决方案包括缓存空结果、二级缓存和合理设置过期时间。

       、在选择缓存时，什么时候选择 redis，什么时候选择 memcached？

       选择 Redis 时考虑数据类型支持、持久化和并发模型，选择 Memcached 时考虑简单性和性能。

       、Redis 常见的性能问题和解决方案

       性能问题包括内存管理、网络延迟等，解决方案包括优化内存使用、调整配置参数等。

       、Redis 的数据淘汰策略有哪些

       包括 LFU、LRU、TTL 等。

       、Redis 当中有哪些数据结构

       包括 String、List、Set、Sorted Set、Hashes。

       、使用 Redis 做过异步队列吗，是如何实现的

       使用 list 结构实现，通过 rpush 生产消息和 lpop 消费消息。

       、Redis 如何实现延时队列

       通过设定过期时间或使用定时任务实现。

       面试题整理

       收集了还有你不知道的其它面试题（springboot、mybatis、并发、java中高级面试总结等）

LRU原理和Redis实现——一个今日头条的面试题

       很久前，我参加过今日头条的面试，遇到了一个与LRU和Redis相关的问题。LRU，即Least Recently Used（最近最少使用）策略，通常在内存管理中用于淘汰那些不常用的内存页，以保持内存资源高效利用。

       在操作系统中，内存由于其高速但有限的特性，需要与速度较慢但容量巨大的磁盘存储进行高效协同。LRU策略正是在这种背景下产生的，它基于假设：最近被访问的内存页在未来被再次访问的可能性更大。这样，系统可以优先保留那些频繁使用的数据，淘汰那些长时间未被访问的“冷数据”。

       实现LRU缓存时，使用了HashMap与双向链表组合的方式。通过HashMap存储键值，确保查找键的时间复杂度为O(1)。同时，双向链表被用来维护数据的访问顺序，通过链表头部元素来记录最近访问的数据。这样，无论是插入新元素还是更新访问顺序，都能保持O(1)的时间复杂度。具体实现中，当缓存满时，链表尾部元素被自动淘汰，新元素则被添加至链表头部。访问操作时，若元素存在，即将其移动至头部，若不存在则添加至头部，并返回新值。

       Redis在实现LRU策略时，采用了更为优化的方法，它并不依赖于复杂的内存结构和额外的空间开销。Redis引入了全局的LRU时钟，通过定期更新该时钟来记录各个键的访问时间。在进行内存淘汰时，Redis选择一定数量的键进行访问时间排序，并淘汰那些访问时间最长的键，以此近似实现LRU策略。这种方法减少了内存操作的频率，提高了性能效率。

       Redis的LRU实现中，LRU时钟的频率可以根据需求调整，以平衡性能与准确性。通过配置参数`server.lruclock`和`REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION`，可以自定义时钟的更新频率和分辨率。Redis还会定期通过`serverCron()`函数更新LRU时钟，确保内存管理策略的有效执行。

       总结来说，虽然LRU策略看似简单，但在实际应用中，如在Redis等系统中，通过引入全局时钟和优化算法，实现了对内存资源的高效管理。这种权衡使得系统能够在保证性能的同时，有效应对内存有限的情况。

.redis面试题汇总(1)

       Redis 是一个基于内存的高速键值存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列、计数器、发布/订阅模式等多个场景。

       Redis 可以用于高效存储和快速访问数据，提升应用性能。

       Redis 支持字符串、哈希、列表、集合和有序集合等多种数据结构。

       Redis 的高性能主要得益于其内存操作的高效性以及对数据的预加载和缓存机制。

       I/O多路复用技术允许一个程序同时监控多个I/O流的状态，有效管理并发I/O操作。

       Redis在早期选择单线程模式，以减少线程开销，提高数据一致性。

       Redis 6.0版本后引入多线程支持，旨在提升数据处理性能。

       Redis实现数据不丢失主要有快照（Snapshotting，RDB）和追加文件（Append-Only File，AOF）两种方式。

       快照方式通过定期保存数据快照到磁盘，确保数据安全。

       追加文件方式通过日志记录所有写操作，数据恢复时重放日志。

       确保数据不丢失的配置包括设置合适的RDB和AOF持久化策略。

       Redis在写操作记录到AOF日志时，采用延迟记录策略，减少写操作频率。

       RDB快照通过定期生成数据快照文件，实现数据持久化。

       Redis服务高可用通过主从复制、哨兵模式和集群等机制实现。

       五种常见Redis数据类型包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。

       Redis并非完全单线程，其后台线程用于管理内存、日志等非I/O密集型任务。

       混合持久化结合RDB和AOF优点，平衡性能与数据安全性。

       Redis内存管理机制在达到最大运行内存时触发内存淘汰。

       LRU（最近最少使用）算法和LFU（最少使用）算法分别基于访问频率和时间进行数据淘汰。

       LRU算法优先淘汰久未使用的数据，而LFU算法则考虑访问频率，更合理处理频繁访问与偶尔访问数据。

面试官：Redis如何实现分布式锁

       面试官常问的Redis分布式锁实现方式，其实涉及到了一系列策略和技巧。首先，获取锁的过程就像接力赛，客户端竞争获得锁后执行业务，其他等待者则重试。当锁持有者执行完毕后，释放锁，让其他等待者有机会获取。

       实现方式之一是设置过期时间，一旦任务出错，锁会自动释放。然而，这可能导致锁的生命周期和业务执行不一致，如锁过期而业务未完成，接着其他客户端获取并执行了错误的锁。

       为解决这个问题，引入了唯一标识符（如uuid），在释放锁前确认锁的所有权。但若在判断期间锁被释放，可能会误删其他客户端的锁，这时就需要利用LUA脚本的原子性，确保删除操作的正确性。

       通过以上步骤，Redis分布式锁的实现虽然复杂，但通过细致的代码设计和原子操作，可以确保锁的正确使用。当然，实现过程中仍需注意潜在问题，欢迎各位开发者提出宝贵意见。如果你觉得有帮助，别忘了给予支持，我们下期继续探讨。

Redis分布式锁的实现原理（面试）

       当探讨分布式系统领域的话题时，面试官通常从服务框架开始，如Spring Cloud、Dubbo，延伸至分布式事务、分布式锁及ZooKeeper等知识。若需在实际生产环境中部署分布式锁，通常会选择利用开源类库，例如Redis分布式锁，通过集成Redisson框架实现。此框架提供了一套简单且易于使用的分布式锁解决方案。

       深入理解Redisson分布式锁的实现原理，关键在于其底层的加锁机制、锁互斥、自动延期、可重入加锁及释放锁等关键特性。

       在加锁机制中，客户端首先选择一个redis实例，通过发送Lua脚本实现加锁操作。Lua脚本保证了操作的原子性，确保了加锁的唯一性。具体实现中，Lua脚本检查目标key是否存在，若不存在则执行加锁操作。加锁过程涉及设置hash数据结构和生存时间，确保锁的时效性。

       锁互斥机制确保同一时间点，只有一个客户端能成功获取锁。当客户端尝试加锁而目标key已存在时，Lua脚本检查hash数据结构是否包含该客户端ID。若未包含，客户端会进入循环尝试加锁，直到成功或等待超时。

       自动延期机制是通过后台线程监视锁的持有状态，当锁的生存时间临近结束时，客户端将自动延长锁的生存时间，确保客户端能持续持有锁，避免锁过期导致的问题。

       可重入加锁机制允许客户端在已持有锁的情况下再次加锁，通过在hash数据结构中累加加锁次数实现，确保了锁的可重复使用性。

       释放锁的机制相对简单，通过调用解锁方法，减少hash数据结构中的加锁次数，当次数减至零时，删除目标key，允许其他客户端尝试加锁。

       Redis分布式锁的实现，利用Lua脚本确保了加锁操作的原子性与一致性，自动延期机制保证了锁的持久性，而可重入加锁机制则增强了锁的使用灵活性。然而，其在生产环境中可能遇到的最大缺陷在于主从异步复制导致的分布式锁问题，即redis master宕机后的主备切换，可能导致客户端在不同redis实例上完成加锁，进而产生多个客户端同时持有同一锁的情况，引发系统业务逻辑上的错误和脏数据问题。