【面试】Redis 基础数据类型以及常见面试问题

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String字符串

Redis SDS简单动态字符串 点击查看

应用场景

分布式锁

SETNX key value

当key不存在时，将 key 的值设为 value ，返回1。若给定的 key 已经存在，则setnx不做任何动作，返回0。
当setnx返回1时，表示获取锁，做完操作以后del key，表示释放锁，如果setnx返回0表示获取锁失败，整体思路大概就是这样

计数器

SET key 0
INCR key // incr readcount::{帖子id} 每阅读一次
GET key // get readcount::{帖子id} 获取阅读量

分布式全局唯一id

生成一系列唯一的序列号。

设置序列起始值：
SET sequence "10000"
获取一个序列值：
INCR sequence
直接将返回值作为序列使用即可。
获取一批（如100个）序列值：
INCRBY sequence 100
假设返回值为N，那么[N - 99 ~ N]的数值都是可用的序列值。

常见的k-v存储，可以应对大部分的场景

比如序列化之后的 json 或者其它文本数据。

Hash哈希

底层实现方式

HashTable哈希表

• siphash算法

ZipList压缩列表

• 哈希对象保存的所有键和值得字符串长度小于64字节
• 哈希对象保存的键值对数量小于512

常见问题

解决哈希冲突

1. 使用链地址法，将相同的key使用链表连接

负载因子

1. 负载因子 = 哈希表已保存节点数量 / 哈希表大小
2. 是哈希表的一个重要参数,它反映哈希表的装满程度

Rehash

1. 扩容

   • 服务器目前没有执行 BGREWRITEAOF 或者 BGSAVE 命令，且哈希表的负载因子大于等于 1
   • 服务器目前正在执行 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 命令， 并且哈希表的负载因子大于等于 5

2. 缩容

   • 哈希表的负载因子小于 0.1 时， 程序自动开始对哈希表执行收缩操作

在执行 BGREWRITEAOF 或者 BGSAVE 命令 时，Redis 会为当前服务器进程创建一个子进程，所以在子进程存在期间，会提高执行扩容的负载因子，因为这样可以避免在子进程存在期间进行哈希表的扩容操作，从而避免不必要的内存写入操作，最大限度的节约内存，提高效率。

应用场景

1. hash 类型十分适合存储对象类数据，相对于在 string 中介绍的把对象转化为 json 字符串存储，hash 的结构可以任意添加或删除‘字段名’，更加高效灵活。

List 列表

底层实现方式

1. ZipList压缩列表

应用场景

1. 简单的消息队列的功能
2. 可以利用range命令，做基于redis的分页功能
3. BLPOP/BRPOP 等待有元素弹出，实现阻塞队列

Set 集合

底层实现方式

1. intset

   • 结合对象保存的所有元素都是整数值，开辟空间高效
   • 集合对象保存的元素数量不超过512个

   typedef struct intset {
       // 编码方式
       uint32_t encoding;
       // 集合包含的元素数量
       uint32_t length;
       // 保存元素的数组
       int8_t contents[];
   } intset;
   

2. hashtable

应用场景

1. 好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合
2. 随机展示
3. 黑名单/白名单

Sorted Set 有序集合

底层实现方式

1. ZipList压缩列表

   • 有序集合保存的元素数量小于128个
   • 有序集合保存的所有元素的长度小于64字节

2. SkipList 跳表

   • 效率可比拟于二叉查找树
   • 通过“空间来换取时间”的一个算法，通过在每个节点中增加了向前的指针，从而提升查找的效率

应用场景

1. 游戏排名、微博热点话题等使用场景

最后

以上就是懦弱台灯为你收集整理的【面试】Redis 基础数据类型以及常见面试问题的全部内容，希望文章能够帮你解决【面试】Redis 基础数据类型以及常见面试问题所遇到的程序开发问题。

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