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Organized 50 interview questions into 12 categories:
- 01-分布式系统 (9 files): 分布式事务, 分布式锁, 一致性哈希, CAP理论, etc.
- 02-数据库 (2 files): MySQL索引优化, MyBatis核心原理
- 03-缓存 (5 files): Redis数据结构, 缓存问题, LRU算法, etc.
- 04-消息队列 (1 file): RocketMQ/Kafka
- 05-并发编程 (4 files): 线程池, 设计模式, 限流策略, etc.
- 06-JVM (1 file): JVM和垃圾回收
- 07-系统设计 (8 files): 秒杀系统, 短链接, IM, Feed流, etc.
- 08-算法与数据结构 (4 files): B+树, 红黑树, 跳表, 时间轮
- 09-网络与安全 (3 files): TCP/IP, 加密安全, 性能优化
- 10-中间件 (4 files): Spring Boot, Nacos, Dubbo, Nginx
- 11-运维 (4 files): Kubernetes, CI/CD, Docker, 可观测性
- 12-面试技巧 (1 file): 面试技巧和职业规划

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2026-03-01 00:10:53 +08:00

4.5 KiB

Raw Blame History

Redis 数据结构

问题

Redis 有哪些数据结构？底层实现是什么？
String 类型的应用场景？
Hash 和 String 的区别？
List 的应用场景？
Set 和 ZSet 的区别？
Bitmap、HyperLogLog、GEO 的应用？

标准答案

1. Redis 数据类型

类型	底层实现	应用场景
String	SDS	缓存、计数器、分布式锁
Hash	压缩列表/哈希表	对象存储、购物车
List	双向链表/压缩列表	消息队列、最新列表
Set	哈希表/整数集合	标签、共同关注
ZSet	跳表/哈希表	排行榜、延时队列
Bitmap	String（位操作）	签到、在线用户
HyperLogLog	String（基数统计）	UV 统计
GEO	ZSet（经纬度编码）	附近的人

2. String（SDS - Simple Dynamic String）

结构：

struct sdshdr {
    int len;        // 已使用长度
    int free;       // 剩余空间
    char buf[];     // 字节数组
};

优势：

O(1) 获取长度
防止缓冲区溢出
减少内存分配次数

应用：

# 缓存
SET user:1001 '{"id":1001,"name":"Alice"}'
GET user:1001

# 计数器
INCR view_count:1001
DECR stock:1001

# 分布式锁
SET lock:order:1001 "uuid" NX PX 30000

3. Hash

结构：

HSET user:1001 name "Alice" age 25 email "alice@example.com"
HGET user:1001 name
HGETALL user:1001

底层：

字段少（< 512）：压缩列表（ziplist）
字段多（≥ 512）：哈希表（hashtable）

应用：

// 对象存储（推荐 Hash，而非 String）
redisTemplate.opsForHash().putAll("user:1001", Map.of(
    "name", "Alice",
    "age", "25"
));

// 购物车
redisTemplate.opsForHash().put("cart:1001", "product:1001", "2");

4. List

结构：

LPUSH list:msgs "msg1" "msg2" "msg3"  # 左侧插入
RPOP list:msgs                        # 右侧弹出

底层：

元素少（< 512）：压缩列表（ziplist）
元素多（≥ 512）：双向链表（linkedlist）
Redis 3.2+：quicklist（ziplist + linkedlist）

应用：

# 消息队列
LPUSH queue:email '{"to":"alice@example.com","subject":"Hello"}'
RPOP queue:email

# 最新列表
LPUSH timeline:1001 "post1" "post2"
LRANGE timeline:1001 0 9  # 最新 10 条

5. Set vs ZSet

Set（无序集合）：

SADD tags:article:1001 "java" "redis" "mysql"
SMEMBERS tags:article:1001
SISMEMBER tags:article:1001 "java"
SINTER tags:user:1001 tags:article:1001  # 交集

底层：

元素少（< 512）：整数集合（intset）
元素多（≥ 512）：哈希表（hashtable）

ZSet（有序集合）：

ZADD rank:score 100 "player1" 200 "player2" 150 "player3"
ZREVRANGE rank:score 0 9 WITHSCORES  # Top 10
ZRANK rank:score "player1"          # 排名
ZSCORE rank:score "player1"         # 分数

底层：

元素少（< 128）：压缩列表（ziplist）
元素多（≥ 128）：跳表（skiplist） + 哈希表（hashtable）

6. Bitmap

原理：用 bit 位表示状态（0 或 1）

# 签到
SETBIT sign:2024:02:28:1001 0 1  # 用户 1001 在第 0 天签到
SETBIT sign:2024:02:28:1001 4 1  # 用户 1001 在第 4 天签到

# 统计签到天数
BITCOUNT sign:2024:02:28:1001

# 用户 1001 和 1002 共同签到的天数
BITOP AND result sign:2024:02:28:1001 sign:2024:02:28:1002
BITCOUNT result

7. HyperLogLog

用途：基数统计（不重复元素个数）

优点：内存占用极小（12 KB）

PFADD uv:2024:02:28 user:1001 user:1002 user:1003
PFCOUNT uv:2024:02:28  # 3

# 合并多个 HyperLogLog
PFMERGE uv:2024:02:01-28 uv:2024:02:01 uv:2024:02:02 ...

误差率：< 1%

8. GEO（地理位置）

# 添加位置
GEOADD locations:users 116.404 39.915 "user:1001"  # 北京

# 查找附近的人（5 km 内）
GEORADIUS locations:users 116.404 39.915 5 km

# 计算距离
GEODIST locations:users user:1001 user:1002

底层：ZSet（经纬度编码为 score）

9. 阿里 P7 加分项

深度理解：

理解 SDS 和 C 字符串的区别
理解跳表的实现原理
理解压缩列表的优缺点

实战经验：

有选择合适数据类型的经验
有大数据量下的优化经验
有 Redis 内存优化的经验

架构能力：

能设计基于 Redis 的业务方案
能设计 Redis 集群方案
能设计 Redis 监控体系

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