redis 数据结构面试要点

一、基础概念类

Q1：Redis 是什么？有什么特点？

• 基于内存的键值数据库，也支持持久化。

• 特点：纯内存、单线程命令执行、IO 多路复用、丰富数据结构、支持主从/哨兵/Cluster。

• 常用于缓存、计数器、排行榜、分布式锁、消息队列。

Q2：Redis 为什么快？

1. 纯内存操作，避免磁盘 I/O。

2. 单线程命令执行，免锁竞争、无上下文切换。

3. IO 多路复用（epoll），高并发连接。

4. 高效数据结构：SDS、跳表、listpack 等。

5. 协议简单：RESP，解析快。

Q3：Redis 是单线程还是多线程？

• 命令执行是单线程，保证原子性、免锁。

• 网络 IO 在 Redis 6 后可多线程，提升吞吐。

• 持久化、异步删除、集群同步另有后台线程。

• 所以“Redis 单线程”指的是命令处理主线程。

Q4：Redis 和 Memcached 的区别？

二、5 种基本类型类

Q5：Redis 有哪些基本数据类型？

Q6：String 的底层实现？

• SDS（Simple Dynamic String），不是 C 字符串。

• SDS 结构：len、alloc、buf[]。

• 优点：

  • O(1) 获取长度。

  • 二进制安全。

  • 预分配，减少内存重分配。

  • 兼容 C 字符串函数。

Q7：String 的编码有哪些？

• int：值为整数且范围合适。

• embstr：短字符串（≤44 字节），一次分配。

• raw：长字符串（>44 字节），两次分配。

• OBJECT ENCODING key 可查看。

Q8：List 的底层实现？

• 早期：ziplist（小）+ linkedlist（大）。

• 3.2+：quicklist，由多个 ziplist/listpack 组成的双向链表。

• 7.0+：listpack 替代 ziplist。

• 特点：两端操作 O(1)，中间 O(n)。

Q9：Hash 的底层实现？

• listpack（小数据）或 hashtable（大数据）。

• 转换条件：字段数 > 512 或某字段值 > 64 字节。

• hashtable 用渐进式 rehash，避免一次性阻塞。

Q10：Set 的底层实现？

• intset：全整数且元素少。

• listpack：元素少且非整数（7.0+）。

• hashtable：元素多。

• 转换条件：元素数 > 512 或含非整数。

Q11：ZSet 的底层实现？

• listpack（小数据）或 skiplist + hashtable（大数据）。

• skiplist 负责按 score 排序和范围查询。

• hashtable 负责 O(1) 按 member 查 score。

• 转换条件：元素数 > 128 或 member 长度 > 64。

Q12：跳表（skiplist）的原理？

• 多层链表，上层是下层的索引。

• 查找从最高层开始，逐层下降，平均 O(log n)。

• 相比平衡树：实现简单、范围查询友好、并发好。

• Redis 跳表层高最大 32，用随机法决定层数。

三、底层编码与转换类

Q13：什么是 ziplist？为什么被 listpack 替代？

• ziplist：紧凑的连续内存结构，存小数据省内存。

• 缺点：连锁更新——某节点扩容可能引发后续节点连锁扩容。

• listpack：每个节点记录自身长度，不记录前驱长度，避免连锁更新。

• Redis 7.0 用 listpack 替代 ziplist。

Q14：什么是渐进式 rehash？

• hashtable 扩容时，不一次性迁移所有键。

• 维护两个哈希表，逐步把旧表键迁到新表。

• 期间查找同时查两个表，新增只写新表。

• 避免一次性 rehash 阻塞主线程。

Q15：OBJECT ENCODING 有什么用？

• 查看 key 的实际编码。

• 例：OBJECT ENCODING mykey 返回 embstr、hashtable 等。

• 用于验证编码转换和内存优化。

Q16：编码转换是单向的吗？

• 大部分是单向的，如 listpack → hashtable。

• 但某些操作后可能回退，如删除元素后 Set 的 intset 不会自动回退。

• 具体看类型和版本。

四、高级数据结构类

Q17：Bitmap 是什么？有什么场景？

• 基于 String 的位操作，每个 bit 存 0/1。

• 命令：SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。

• 场景：签到、活跃用户统计、布隆过滤器。

• 优点：极省内存；缺点：只能存布尔值。

Q18：HyperLogLog 是什么？

• 基数统计（去重计数）的概率算法。

• 命令：PFADD、PFCOUNT、PFMERGE。

• 优点：固定 12KB 内存，误差约 0.81%。

• 缺点：不精确，不能取元素。

• 场景：UV 统计。

Q19：GEO 是什么？

• 基于 ZSet 实现地理位置存储。

• 命令：GEOADD、GEODIST、GEORADIUS、GEOSEARCH。

• 场景：附近的人、打车。

• 底层：经纬度编码成 score。

Q20：Stream 是什么？

• Redis 5.0 引入的消息队列结构。

• 支持消费组、ACK、持久化。

• 命令：XADD、XREAD、XACK、XGROUP。

• 相比 List：支持多消费者、消息确认。

Q21：布隆过滤器是什么？

• 用多个哈希函数和位数组判断元素是否存在。

• 特点：不存在一定准，存在可能误判。

• 不支持删除（可用 Counting Bloom）。

• Redis 通过 RedisBloom 模块支持。

五、应用场景类

Q22：Redis 怎么做计数器？

• INCR、DECR、INCRBY。

• 原子操作，适合点赞、库存、限流。

• 注意：值必须是整数，否则报错。

Q23：Redis 怎么做排行榜？

• ZSet：ZADD 加分数，ZREVRANGE 取排名。

• 支持按 score 排序、范围查询、排名查询。

• 场景：游戏积分、热搜。

Q24：Redis 怎么做分布式锁？

• SET key value NX EX seconds。

• value 存唯一标识，删除时用 Lua 校验。

• 详见分布式锁模块。

Q25：Redis 怎么做消息队列？

• List：LPUSH + BRPOP，简单但无 ACK。

• Pub/Sub：不持久化，易丢消息。

• Stream：支持消费组和 ACK，推荐。

Q26：Redis 怎么做去重？

• Set：SADD 自动去重。

• Bitmap：适合大量整数 ID。

• HyperLogLog：只需基数时用。

Q27：Redis 怎么做会话共享？

• String 或 Hash 存 session。

• 设置 TTL 自动过期。

• 多台应用服务器共享同一 Redis。

六、高频陷阱题

Q28：Redis 的 String 和 C 字符串有什么区别？

• SDS 有长度字段，O(1) 取长度。

• 二进制安全，可存 \0。

• 预分配减少重分配。

• C 字符串以 \0 结尾，不能存二进制。

Q29：ZSet 为什么用跳表不用红黑树？

• 跳表实现简单，范围查询方便。

• 并发控制更容易。

• 内存和性能与红黑树相当。

Q30：Hash 的 rehash 会阻塞吗？

• 不会。渐进式 rehash 分多次完成。

• 期间查找查两个表，新增写新表。

Q31：List 是链表还是数组？

• quicklist：多个 listpack 组成的双向链表。

• 两端操作 O(1)，中间 O(n)。

Q32：SETBIT 的 offset 很大会怎样？

• 会按 offset 分配内存，可能撑爆内存。

• 用之前要评估最大 offset。

Q33：HyperLogLog 能精确统计吗？

• 不能。标准误差约 0.81%。

• 需要精确用 Set 或 Bitmap。

Q34：Redis 的 key 有长度限制吗？

• 最大 512MB。

• 但 key 不宜过长，影响内存和比较效率。

Q35：TYPE 和 OBJECT ENCODING 区别？

• TYPE 返回逻辑类型（string、list 等）。

• OBJECT ENCODING 返回底层编码（embstr、quicklist 等）。