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Spring集成Redis面试题库 ​

生成时间：2026-05-22 22:28

【面试题】1. Redis的String类型底层编码有哪几种？什么条件下会转换？ ​

【标准答案】 String类型有三种编码：int、embstr、raw。

  • int：存储整数值且范围在long内（-2^63到2^63-1）
  • embstr：字符串长度≤44字节，一次内存分配，obj和sds连续存放
  • raw：字符串长度>44字节，两次内存分配，obj和sds分离

转换条件：整数运算结果超出long范围会转embstr；embstr做追加操作会转raw（因为embstr是只读的）。

面试加分点：Redis 3.2后embstr阈值从39改为44字节；int编码不完全是整数，要区分场景。

【面试题】2. Spring Data Redis中RedisTemplate和StringRedisTemplate有什么区别？生产中怎么选？ ​

【标准答案】 核心区别：

  1. StringRedisTemplate继承自RedisTemplate<String, String>，强制String序列化
  2. RedisTemplate默认用JdkSerializationRedisSerializer，存入数据带类型信息，占用更大

生产选型：

  • 推荐StringRedisTemplate，配合JSON序列化，跨语言通用
  • 如果需要存复杂对象，自定义Jackson2JsonRedisSerializer
java
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
    RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
    template.setConnectionFactory(factory);
    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
    return template;
}

避坑：用默认JDK序列化，Redis-cli看到的是乱码，调试困难。

【面试题】3. Redis持久化RDB和AOF怎么选？线上怎么配置？ ​

【标准答案】 RDB优点：文件小、恢复快、适合备份。缺点：可能丢数据（最后一次快照后的数据）。

AOF优点：数据更完整（默认每秒刷盘最多丢1秒）。缺点：文件大、恢复慢。

线上配置（推荐混合持久化）：

save 900 1
save 300 10
save 60 10000
appendonly yes
aof-use-rdb-preamble yes
appendfsync everysec

选型依据：

  • 允许几分钟数据丢失：纯RDB
  • 要求高可用、最多丢1秒：AOF或混合
  • 纯缓存场景：可关闭持久化

面试加分：Redis 4.0后混合持久化成为默认推荐，兼顾恢复速度和数据完整性。

【面试题】4. Spring Cache的@Cacheable注解如何配置TTL？能动态设置吗？ ​

【标准答案】 基础配置：

java
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
        .entryTtl(Duration.ofMinutes(30))
        .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
        .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
    return RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();
}

动态TTL方案：

java
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
    Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfig = new HashMap<>();
    cacheConfig.put("user", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofMinutes(10)));
    cacheConfig.put("product", RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().entryTtl(Duration.ofHours(1)));
    return RedisCacheManager.builder(factory)
        .withInitialCacheConfigurations(cacheConfig)
        .build();
}

使用时指定cacheNames：@Cacheable(value = "user", key = "#id")

【面试题】5. 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩分别是什么？怎么解决？ ​

【标准答案】 缓存穿透：查询不存在的数据，请求直达数据库。

  • 解决：布隆过滤器拦截、空值缓存（TTL设短）

缓存击穿：热点key过期瞬间大量请求打到数据库。

  • 解决：互斥锁（只让一个线程查库）、逻辑过期（不删缓存，后台异步更新）

缓存雪崩：大量key同时过期或Redis宕机。

  • 解决：TTL加随机值、多级缓存（本地+Redis）、熔断降级、Redis集群高可用

实战代码（互斥锁防击穿）：

java
public String getWithMutex(String key) {
    String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (value != null) return value;
    String lockKey = "lock:" + key;
    try {
        boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (locked) {
            value = queryFromDB(key);
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 30, TimeUnit.MINUTES);
        } else {
            Thread.sleep(50);
            return getWithMutex(key); // 重试
        }
    } finally {
        redisTemplate.delete(lockKey);
    }
    return value;
}

【面试题】6. Redisson分布式锁的看门狗机制是什么？为什么要它？ ​

【标准答案】 背景：锁设置过期时间后，如果业务执行超时，锁自动释放，其他线程获取锁，导致并发问题。

看门狗机制：Redisson默认锁30秒，后台线程每10秒检查一次，如果锁还被当前线程持有，自动续期到30秒。

核心源码逻辑：

java
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
lock.lock(); // 默认30秒，自动续期
// 或
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); // 手动指定时间，不续期

避坑点：

  • 手动指定leaseTime会关闭看门狗
  • 看门狗在业务异常退出时也能正常释放（持锁线程数为0时删除锁）
  • 程序崩溃时锁会在30秒后自动释放

面试加分：提Redisson实现是Lua脚本保证原子性，可重入锁用hash结构存线程ID和重入次数。

【面试题】7. Redis Cluster为什么用16384个槽位？节点通信用啥协议？ ​

【标准答案】 为什么16384：

  • 槽位太少：节点多时分配不均匀
  • 槽位太多：节点握手时传递的槽位信息包太大（心跳包携带每个槽位归属）
  • 16384是权衡值：支持最多1000节点，每个节点心跳包最大约1KB

节点通信协议：Gossip协议。

  • 每个节点随机选部分节点交换信息
  • 包含：节点状态、槽位映射、故障检测信息
  • 频率：每秒10次，避免广播风暴

槽位迁移：

CLUSTER SETSLOT 1000 IMPORTING sourceNodeId
CLUSTER GETKEYSINSLOT 1000 100  # 获取槽位下的key
# 逐个迁移key
CLUSTER SETSLOT 1000 NODE targetNodeId

面试加分：提CLUSTER ADDSLOTS分配槽位，MOVED重定向是客户端缓存槽位映射的原理。

【面试题】8. 用Redis实现限流，固定窗口、滑动窗口、令牌桶有什么区别？ ​

【标准答案】 固定窗口：简单但临界问题（1秒末+下1秒初可能突发2倍流量）。

lua
local count = redis.call('INCR', KEYS[1])
if count == 1 then redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[1]) end
return count

滑动窗口：精确但内存占用大，用ZSET存储每个请求时间戳，ZRANGEBYSCORE统计窗口内请求数。

lua
local now = tonumber(ARGV[1])
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], 0, now - tonumber(ARGV[2]))
local count = redis.call('ZCARD', KEYS[1])
redis.call('ZADD', KEYS[1], now, now)
redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2])
return count

令牌桶：允许突发流量，更灵活。Redisson内置RRateLimiter。

选型：

  • API限流：滑动窗口或令牌桶
  • 简单场景：固定窗口
  • 高性能场景：本地Guava限流 + Redis分布式限流结合

【面试题】9. Spring Session + Redis实现分布式Session共享的原理是什么？ ​

【标准答案】 核心原理：

  1. Filter拦截请求，从Redis获取Session（按Session ID）
  2. 请求结束自动将Session变更写回Redis
  3. 多服务节点共享Redis，实现Session共享

配置：

java
@EnableRedisHttpSession
public class SessionConfig {
    @Bean
    public LettuceConnectionFactory connectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory();
    }
}

存储结构：

  • Key：spring:session:sessions:sessionId
  • Hash结构存储：creationTime、lastAccessedTime、maxInactiveInterval、attrs

注意事项：

  • Session对象需要序列化
  • 配置TTL（maxInactiveIntervalInSeconds）
  • 大流量场景注意Redis压力，可结合本地缓存

面试加分：提Spring Session支持多种存储（Redis/JDBC/Mongo），同时支持WebSocket。

【面试题】10. Redis的BigKey和HotKey问题怎么排查和解决？ ​

【标准答案】 BigKey问题：

  • 定义：String超过10KB，集合元素超过5000个
  • 危害：内存不均衡、网络阻塞、删除时卡顿

排查：

bash
redis-cli --bigkeys
MEMORY USAGE key

解决：

  • String类型：压缩（GZIP/Snappy）或拆分
  • 集合类型：按业务维度拆分（如用户ID取模）
  • 删除：UNLINK异步删除（4.0+）

HotKey问题：

  • 定义：单Key访问量极高
  • 危害：单节点压力过大、甚至超时

排查：

  • 代理层统计（Twemproxy）
  • 客户端统计
  • Redis 4.0 hotspot功能（需开启）

解决：

  • 本地缓存：Caffeine/Guava Cache
  • 复制HotKey到多个节点（加后缀）
  • 拆分为多个Key分散请求

实战：秒杀场景库存Key拆分为10份，用户随机路由。

共10题