Redis 面试高频 100 题
定位: 按板块分类的面试题，用于检验知识库的掌握程度 使用方式: 先读 **Redis文库设计文档** 按顺序学 → 再用这些题自测
每题标注考察点和关联笔记，每个问题链接回对应的原理笔记
一、基础与架构
1.1 Redis 为什么这么快？
考察点：存储模型、网络模型、数据结构 核心：内存计算（ns级） + 单线程（无锁/无上下文切换） + I/O多路复用（epoll） + 高效数据结构 → 详阅 **Redis设计哲学与适用场景**
1.2 单线程的 Redis 如何支撑高并发？
考察点：事件循环理解 核心：epoll I/O 多路复用 + 单线程事件循环，把等待 I/O 的时间用来处理其他请求 → 详阅 **单线程模型与IO多路复用**
1.3 Redis 6.0 的多线程改了哪些？
考察点：多线程演进 核心：网络 I/O 多线程，命令解析和执行仍然是单线程 → 详阅 **单线程模型与IO多路复用**
1.4 select/poll/epoll 的区别？
考察点：I/O 多路复用原理 核心：select 1024 限制+O(n)；poll 无限制+O(n)；epoll 回调+O(1)+mmap → 详阅 **单线程模型与IO多路复用**
1.5 Redis 和 Memcached 的区别？
考察点：选型对比 核心：数据结构丰富度、持久化、高可用、单线程 vs 多线程 → 详阅 **Redis设计哲学与适用场景**
1.6 RESP 协议的五种类型是什么？
考察点：协议理解 核心：+（简单字符串）/ -（错误）/ :（整数）/ $（批量字符串）/ *（数组） → 详阅 **RESP协议与通信模型**
1.7 Pipeline 的作用和风险？
考察点：网络优化 核心：减少 RTT，批量发送提高吞吐；风险是输出缓冲区膨胀 → 详阅 **Pipeline与批量操作**
1.8 Redis 为什么用单线程？
考察点：架构设计权衡 核心：瓶颈在内存/网络不在 CPU；单线程避免锁/上下文切换；6.0 网络 I/O 可配多线程 → 详阅 **单线程模型与IO多路复用**
二、数据结构
2.1 SDS 相比 C 字符串的优势？
考察点：底层数据结构 核心：O(1)长度、二进制安全、预分配扩容、惰性释放 → 详阅 **String与SDS**
2.2 String 的三种编码？
考察点：内存优化 核心：INT（整数直接存）/ EMBSTR（≤44B 一次分配）/ RAW（>44B 两次分配） → 详阅 **String与SDS**
2.3 Quicklist 的结构和优势？
考察点：List 底层 核心：分段 ziplist + 双向指针，兼顾压缩省内存和扩展性 → 详阅 **List与Quicklist**
2.4 Hash 什么时候用 ziplist，什么时候用 hashtable？
考察点：编码切换 核心：entry≤512 且 value≤64B 时 ziplist；超阈值转 hashtable（不可逆） → 详阅 **Hash底层实现**
2.5 渐进式 Rehash 是如何工作的？
考察点：重哈希过程 核心：每次操作搬一个 bucket；读查两个表；写只写新表 → 详阅 **Hash底层实现**
2.6 Set 的 intset 升级机制？
考察点：整数集合 核心：插入更大范围的整数时自动升级编码（int16→int32→int64），只升不降 → 详阅 **Set底层实现**
2.7 为什么 ZSet 用跳表不用红黑树？
考察点：数据结构选型 核心：实现简单、范围查询天然支持、不需要重平衡 → 详阅 **ZSet与SkipList**
2.8 跳表的层高怎么确定？
考察点：跳表原理 核心：随机确定，每次 25% 概率升一层，最大 32 层 → 详阅 **ZSet与SkipList**
2.9 Stream 和 List 做消息队列的区别？
考察点：消息模式 核心：Stream 有消费组/ACK/消息 ID/多播；List 简单无确认 → 详阅 **Stream消息队列**
2.10 HyperLogLog 的原理和误差？
考察点：概率算法 核心：伯努利试验 + 16384 个桶取调和平均；~0.81% 误差；12KB 固定内存 → 详阅 **高级数据结构**
三、持久化
3.1 RDB 和 AOF 的区别？
考察点：持久化策略理解 核心：RDB 全量快照（恢复快、可能丢数据）；AOF 增量日志（丢数据少、恢复慢） → 详阅 **RDB快照机制**、**AOF日志机制**
3.2 AOF 的三种 fsync 策略？
考察点：写入策略 核心：always（最安全最慢）/ everysec（推荐）/ no（最快但不安全） → 详阅 **AOF日志机制**
3.3 AOF rewrite 的流程？
考察点：重写机制 核心：fork 子进程遍历数据生成最小命令集 + 父进程增量缓存 + 合并替换 → 详阅 **AOF日志机制**
3.4 写时复制（COW）如何影响 RDB？
考察点：fork 原理 核心：fork 不复制物理内存；父进程写入触发 COW 复制页面；大量写入时内存可能翻倍 → 详阅 **RDB快照机制**
3.5 混合持久化是怎么工作的？
考察点：4.0+ 新特性 核心：AOF 文件 = RDB 头部 + AOF 增量尾部，整合两者优势 → 详阅 **混合持久化与最佳实践**
3.6 生产环境的持久化如何配置？
考察点：工程实践 核心：主节点 AOF everysec + 混合模式；从节点 RDB；大内存主节点不持久化 → 详阅 **混合持久化与最佳实践**
四、高可用与集群
4.1 主从复制全量复制过程？
考察点：复制流程 核心：PSYNC → RDB 传输 → 缓冲命令重放 → 增量复制 → 详阅 **主从复制原理**
4.2 PSYNC2 解决了什么问题？
考察点：复制优化 核心：主节点重启后 runid 不变，从节点不需要全量复制 → 详阅 **主从复制原理**
4.3 复制积压缓冲区的作用？
考察点：增量复制 核心：环形缓冲区记录最近操作，短时断线的从节点可以增量同步 → 详阅 **主从复制原理**
4.4 主从复制是同步还是异步？
考察点：一致性 核心：异步。主节点写入即返回，从节点异步同步 → 最终一致性 → 详阅 **主从复制原理**
4.5 SDOWN 和 ODOWN 的区别？
考察点：Sentinel 判断逻辑 核心：SDOWN 一个哨兵主观判断；ODOWN quorum 个哨兵确认后触发切换 → 详阅 **哨兵Sentinel机制**
4.6 Sentinel 怎么选主的？
考察点：故障转移 核心：排除不可用 → 按优先级 → 按复制偏移量 → 按 runid → 详阅 **哨兵Sentinel机制**
4.7 哨兵的脑裂问题怎么解决？
考察点：分布式问题 核心：min-slaves-to-write + min-slaves-max-lag 限制分区期间写入 → 详阅 **哨兵Sentinel机制**
4.8 Cluster 的哈希槽数量为什么是 16384？
考察点：设计决策 核心：心跳包大小（16384 bit=2KB）、对 ≤1000 节点足够均衡 → 详阅 **数据分片与哈希槽**
4.9 MOVED 和 ASK 的区别？
考察点：集群路由 核心：MOVED 永久迁移→更新槽表；ASK 临时迁移→不更新槽表 → 详阅 **Redis Cluster架构**
4.10 Cluster 的故障检测流程？
考察点：集群容错 核心：节点超时→PFAIL→Gossip 传播→多数确认→FAIL→从节点选举升级 → 详阅 **Redis Cluster架构**
五、缓存设计
5.1 缓存穿透、击穿、雪崩的区别？
考察点：三大问题理解 核心：穿透（查不存在）/ 击穿（热点过期）/ 雪崩（批量过期） → 详阅 **缓存穿透击穿雪崩**
5.2 缓存穿透的解决方案？
考察点：问题处理 核心：布隆过滤器（推荐）/ 缓存空值 / 参数校验 → 详阅 **缓存穿透击穿雪崩**
5.3 缓存击穿的解决方案？
考察点：问题处理 核心：互斥锁（SETNX）/ 逻辑永不过期 / 主动续期 → 详阅 **缓存穿透击穿雪崩**
5.4 缓存雪崩的解决方案？
考察点：问题处理 核心：过期时间随机化 / 服务降级 / 限流 / 多副本 → 详阅 **缓存穿透击穿雪崩**
5.5 Cache Aside 模式为什么删缓存而不更新？
考察点：一致性策略 核心：删除更简单（原子操作），避免写-写竞争 → 详阅 **缓存一致性方案**
5.6 延迟双删的原理和问题？
考察点：一致性方案 核心：先删→写库→延迟→再删；sleep 时间不好确定 → 详阅 **缓存一致性方案**
5.7 分布式锁的三大要素？
考察点：锁设计 核心：互斥 / 自动过期防死锁 / 容错 → 详阅 **分布式锁实现**
5.8 Redis 分布式锁看门狗是什么？
考察点：锁续期 核心：后台线程自动续期（每 10 秒续到 30 秒），客户端挂了自然释放 → 详阅 **分布式锁实现**
5.9 固定窗口和滑动窗口限流的区别？
考察点：限流算法 核心：固定窗口有边界突刺；滑动窗口更平滑 → 详阅 **限流与计数器设计**
5.10 令牌桶和漏桶的区别？
考察点：流量整形 核心：令牌桶允许短时突发；漏桶强制恒速输出 → 详阅 **限流与计数器设计**
六、性能优化
6.1 Redis 内存淘汰策略有哪些？
考察点：内存管理 核心：allkeys-lru（推荐）/ allkeys-lfu / volatile-ttl / noeviction 等 8 种 → 详阅 **内存优化策略**
6.2 内存碎片率（mem_fragmentation_ratio）过高怎么办？
考察点：运维实践 核心：>1.5 启动 activedefrag；<1.0 检查 swap → 详阅 **内存优化策略**
6.3 Big Key 的危害和发现方法？
考察点：生产问题 核心：阻塞服务/内存不均/网络带宽；redis-cli --bigkeys 扫描 → 详阅 **内存优化策略**
6.4 如何排查 Redis 延迟突增？
考察点：问题排查 核心：--latency → SLOWLOG → 网络 → fork → 大 key → 详阅 **慢查询与性能诊断**
6.5 Pipeline 和事务的区别？
考察点：功能对比 核心：Pipeline 减 RTT（非原子）；事务保原子性；可同时使用 → 详阅 **Pipeline与批量操作**
七、进阶
7.1 Redis 事务支持回滚吗？
考察点：事务理解 核心：不支持回滚。运行时错误不影响其他命令执行 → 详阅 **事务与Lua脚本**
7.2 WATCH 乐观锁怎么工作？
考察点：CAS 机制 核心：WATCH key → 事务执行前检查 key 是否被改 → 被改则事务取消 → 详阅 **事务与Lua脚本**
7.3 Lua 脚本的优势？
考察点：脚本理解 核心：原子执行、条件逻辑、减少网络往返、可复用 → 详阅 **事务与Lua脚本**
7.4 Pub/Sub 消息会丢失吗？
考察点：消息模式 核心：会。客户端断开期间的消息丢失，缓冲区满强制断开 → 详阅 **发布订阅与消息机制**
7.5 什么时候用 List、Pub/Sub、Stream？
考察点：消息选型 核心：简单队列→List；广播通知→Pub/Sub；可靠消息→Stream → 详阅 **Stream消息队列**、**发布订阅与消息机制**
📚 相关链接
- **总纲设计文档**
- **综合真题解析**