我将围绕Redis在Java中的常见面试问题，结合实际应用场景与代码示例，为你全面梳理Redis相关知识，希望能助力你应对面试及实际开发需求。
Java中Redis面试题集锦
一、Redis基础
1. Redis支持哪些数据类型？在Java中如何操作？
Redis支持多种数据类型，包括String、List、Set、SortedSet、Hash、Bitmap等。以Jedis为例，在Java中操作Redis数据类型示例如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisExample {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// String类型操作
jedis.set("stringKey", "stringValue");
String stringValue = jedis.get("stringKey");
System.out.println("String value: " + stringValue);
// List类型操作
jedis.rpush("listKey", "value1", "value2", "value3");
System.out.println("List values: " + jedis.lrange("listKey", 0, -1));
// Set类型操作
jedis.sadd("setKey", "value1", "value2", "value3");
System.out.println("Set values: " + jedis.smembers("setKey"));
// Hash类型操作
jedis.hset("hashKey", "field1", "value1");
jedis.hset("hashKey", "field2", "value2");
System.out.println("Hash values: " + jedis.hgetAll("hashKey"));
// SortedSet类型操作
jedis.zadd("sortedSetKey", 1, "value1");
jedis.zadd("sortedSetKey", 2, "value2");
System.out.println("SortedSet values: " + jedis.zrange("sortedSetKey", 0, -1));
jedis.close();
}
}
2. Redis单线程为何高性能？
Redis单线程却具备高性能，主要原因如下：
- 内存操作：数据存储在内存中，内存读写速度极快，减少了磁盘I/O的延迟。
- IO多路复用：使用I/O多路复用技术，如epoll，可以同时监听多个套接字，在有事件发生时才进行处理，提高了对并发连接的处理能力。
- 避免上下文切换：单线程避免了多线程环境下频繁的上下文切换开销，使得Redis能够高效地处理命令。同时，单线程处理命令保证了原子性，避免了多线程并发操作可能导致的竞态条件问题。
二、过期策略详解
1. Redis的键过期删除策略是什么？
Redis采用惰性删除和定期删除相结合的键过期删除策略：
- 惰性删除：当客户端访问某个键时，Redis会检查该键是否过期。如果过期，则删除该键并返回相应结果。例如在Jedis访问时，就会触发惰性删除机制。如下面代码中，当再次获取已过期的键时，会返回null，表明该键已被惰性删除：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.setex("expireKey", 10, "expireValue");// 设置键10秒后过期
// 模拟等待10秒以上
try {
Thread.sleep(11000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
String expiredValue = jedis.get("expireKey");
System.out.println("Expired value: " + expiredValue);
jedis.close();
- 定期删除：Redis会周期性地随机扫描过期键，默认每秒进行10次扫描。每次扫描会随机抽查20个键，将其中过期的键删除。如果过期键的比例超过25%，则继续进行下一轮扫描，直到过期键的比例低于25%或达到最大扫描次数。
2. Java中如何设置键过期？
在Java中使用Jedis设置键过期可以通过setex方法，该方法用于设置一个带有过期时间（单位为秒）的键值对。例如：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.setex("keyWithExpire", 60, "value");// 设置键60秒后过期
jedis.close();
也可以通过set方法设置键值后，再使用expire方法单独设置过期时间：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.set("anotherKey", "anotherValue");
jedis.expire("anotherKey", 30);// 设置键30秒后过期
jedis.close();
3. 内存淘汰策略如何与过期键交互？
Redis的内存淘汰策略在内存不足时发挥作用，与过期键相互配合。当内存达到设置的最大内存限制（通过maxmemory配置）时，Redis会根据设置的内存淘汰策略（如volatile - lru、allkeys - lru、volatile - ttl等）来删除键，以释放内存。其中，volatile相关的策略只会从设置了过期时间的键中进行淘汰，而allkeys相关的策略则会从所有键（无论是否设置过期时间）中进行淘汰。例如，当使用volatile - lru策略时，Redis会从设置了过期时间的键中，选择最近最少使用的键进行删除，即使这些键还未过期，以此来腾出内存空间。
4. 主从模式下过期键如何处理？
在Redis主从模式中，主节点负责处理所有写操作，包括键的过期删除。当主节点发现某个键过期时，会删除该键，并将删除操作同步给从节点。从节点本身不会主动检查和删除过期键，而是依赖主节点的同步指令（DEL命令）来更新自身的数据状态。因此，在Java代码中操作过期键时，需要确保在主节点上进行操作，以保证整个集群中数据状态的一致性。例如在使用Jedis进行集群操作时，要确保连接到主节点执行设置键过期等相关操作，否则可能会出现从节点数据不一致的问题。
三、其他重要问题
1. 如何用Redis实现分布式锁？
在Java中可以借助Jedis实现一个简单的分布式锁：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class DistributedLock {
private static final String LOCK_KEY = "distributed_lock";
private static final String LOCK_VALUE = System.currentTimeMillis() + "_" + Thread.currentThread().getId();
private static final int EXPIRE_TIME = 10000; // 锁过期时间，单位毫秒
public static boolean tryLock(Jedis jedis) {
String result = jedis.set(LOCK_KEY, LOCK_VALUE, "NX", "EX", EXPIRE_TIME / 1000);
return "OK".equals(result);
}
public static void unlock(Jedis jedis) {
String script = "if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('DEL', KEYS[1]) else return 0 end";
jedis.eval(script, 1, LOCK_KEY, LOCK_VALUE);
}
}
使用时：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
if (DistributedLock.tryLock(jedis)) {
try {
// 执行业务逻辑
} finally {
DistributedLock.unlock(jedis);
}
}
jedis.close();
2. 缓存穿透/雪崩/击穿解决方案
- 缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，将一直查询数据库。解决方案可以使用布隆过滤器，在查询前先通过布隆过滤器判断数据是否存在，若不存在则直接返回，避免查询数据库。
- 缓存雪崩：指大量缓存同时过期，导致瞬间大量请求直接访问数据库。可以通过设置不同的过期时间，避免缓存集中过期；或者使用二级缓存，一级缓存失效时从二级缓存获取数据。
- 缓存击穿：指一个热点Key在过期瞬间，大量请求同时访问，导致大量请求落到数据库。可以使用互斥锁，在缓存过期时，只有一个请求能获取锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。
3. Spring Boot中如何配置Redis过期时间？
在Spring Boot项目中，可以通过在配置文件application.yml中进行如下配置来设置Redis缓存的默认过期时间：
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
lettuce:
pool:
max - active: 8
max - idle: 8
min - idle: 0
max - wait: -1ms
cache:
cache - names: defaultCache
time - to - live: 3600000 # 过期时间，单位毫秒，这里设置为1小时
也可以在代码中通过@Cacheable注解的expire属性针对不同的缓存方法设置不同的过期时间：
@Service
public class UserService {
@Cacheable(value = "userCache", key = "#id", expire = 1800000) // 设置该缓存2小时过期
public User getUserById(Long id) {
// 从数据库查询用户信息逻辑
}
}
4. Redis事务 vs Lua脚本
Redis事务可以将多个命令打包成一个原子操作，通过MULTI、EXEC、DISCARD等命令实现。事务中的命令要么全部执行成功，要么全部不执行。但事务不支持回滚，一旦事务中的某个命令执行失败，后续命令仍会继续执行。
Lua脚本则提供了更强大的功能，它可以在Redis服务器端执行一段Lua代码。Lua脚本具有原子性，在执行过程中不会被其他命令打断。相比事务，Lua脚本可以实现更复杂的业务逻辑，并且由于在服务器端执行，减少了网络开销。例如，在实现分布式锁的释放操作时，使用Lua脚本可以确保在判断锁的持有者和删除锁这两个操作的原子性，避免出现并发问题。
5. 大Key过期导致阻塞怎么办？
大Key（例如包含大量元素的List、Hash、Set等）过期删除时可能会导致Redis主线程阻塞，影响性能。解决方法如下：
- 使用异步删除：从Redis 4.0开始支持异步删除，通过
UNLINK命令代替DEL命令，将大Key的删除操作放到后台线程执行，避免阻塞主线程。在Java中使用Jedis时，可以这样调用：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.unlink("bigKey");
jedis.close();
- 提前拆分大Key：在数据写入时，将大Key拆分成多个小Key存储，减少单个Key的大小和过期删除时的影响。例如，对于一个包含大量用户信息的Hash类型大Key，可以按用户ID范围拆分成多个小的Hash Key。
6. 如何监控过期键？
可以通过监控Redis的expired_keys指标来了解过期键的情况。在Redis客户端中，可以使用INFO stats命令获取相关统计信息，其中expired_keys表示累计过期的键的数量。在Java中，可以通过Jedis获取该指标：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String info = jedis.info("stats");
String[] lines = info.split("\n");
for (String line : lines) {
if (line.startsWith("expired_keys")) {
System.out.println("Expired keys: " + line.split(":")[1]);
break;
}
}
jedis.close();
也可以使用一些监控工具，如Prometheus结合Redis Exporter，将Redis的各项指标收集起来进行可视化监控，实时了解过期键的变化趋势，以便及时发现和处理过期键相关的性能问题。
以上内容有没有覆盖到你想要重点了解的Redis面试知识呢？要是你希望深入探讨某个具体问题，或者想补充新的面试题，都能随时告诉我。
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