Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。

  • 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。它的，数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
  • 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
  • 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
  • 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
  • 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

1、Redis 和 Memcached 有啥区别，为啥选择用Redis作为你们的缓存中间件？

Redis 支持复杂的数据结构：
Redis 相比 Memcached 来说，拥有更多的数据结构，能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作， Redis 会是不错的选择。
Redis 原生支持集群模式：
在 redis3.x 版本中，便能支持 Cluster 模式，而 Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。
性能对比：
由于 Redis 只使用单核，而 Memcached 可以使用多核，所以平均每一个核上 Redis 在存储小数据时比 Memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中，Memcached 性能要高于 Redis，虽然 Redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Remcached，还是稍有逊色。

2、Redis有哪些数据结构？

String、Hash、List、Set、SortedSet。

HyperLogLog、Geo、Pub/Sub
Redis Module：
BloomFilter（布隆过滤器），RedisSearch，Redis-ML

应用场景：

String的实际应用场景

  • 缓存功能：String字符串是最常用的数据类型，不仅仅是Redis，各个语言都是最基本类型，因此，利用Redis作为缓存，配合其它数据库作为存储层，利用Redis支持高并发的特点，可以大大加快系统的读写速度、以及降低后端数据库的压力。
  • 计数器：许多系统都会使用Redis作为系统的实时计数器，可以快速实现计数和查询的功能。而且最终的数据结果可以按照特定的时间落地到数据库或者其它存储介质当中进行永久保存。

  • 共享用户Session：用户重新刷新一次界面，可能需要访问一下数据进行重新登录，或者访问页面缓存Cookie，但是可以利用Redis将用户的Session集中管理，在这种模式只需要保证Redis的高可用，每次用户Session的更新和获取都可以快速完成。大大提高效率。

    Hash

    这个是类似 Map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 Redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 Hash 里的某个字段。
    但是这个的场景其实还是多少单一了一些，因为现在很多对象都是比较复杂的，比如你的商品对象可能里面就包含了很多属性，其中也有对象。我自己使用的场景用得不是那么多。

    List

    List 是有序列表，这个还是可以玩儿出很多花样的。
    比如可以通过 List 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。
    比如可以通过 lrange 命令，读取某个闭区间内的元素，可以基于 List 实现分页查询，这个是很棒的一个功能，基于 Redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。
    比如可以搞个简单的消息队列，从 List 头怼进去，从 List 屁股那里弄出来。
    List本身就是我们在开发过程中比较常用的数据结构了，热点数据更不用说了。

  • 消息队列：Redis的链表结构，可以轻松实现阻塞队列，可以使用左进右出的命令组成来完成队列的设计。比如：数据的生产者可以通过Lpush命令从左边插入数据，多个数据消费者，可以使用BRpop命令阻塞的“抢”列表尾部的数据。

  • 文章列表或者数据分页展示的应用。
    比如，我们常用的博客网站的文章列表，当用户量越来越多时，而且每一个用户都有自己的文章列表，而且当文章多时，都需要分页展示，这时可以考虑使用Redis的列表，列表不但有序同时还支持按照范围内获取元素，可以完美解决分页查询功能。大大提高查询效率。

    Set

    Set 是无序集合，会自动去重的那种。
    直接基于 Set 将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于 JVM 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？得基于Redis进行全局的 Set 去重。
    可以基于 Set 玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，我们可以把两个人的好友列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。
    反正这些场景比较多，因为对比很快，操作也简单，两个查询一个Set搞定。

    Sorted Set

    Sorted set 是排序的 Set，去重但可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序。
    有序集合的使用场景与集合类似，但是set集合不是自动有序的，而Sorted set可以利用分数进行成员间的排序，而且是插入时就排序好。所以当你需要一个有序且不重复的集合列表时，就可以选择Sorted set数据结构作为选择方案。

  • 排行榜：有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单维护可能是多方面：按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。

  • 用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

微博热搜榜，就是有个后面的热度值，前面就是名称

高级用法


Bitmap

位图是支持按 bit 位来存储信息，可以用来实现 布隆过滤器（BloomFilter）；

HyperLogLog

供不精确的去重计数功能，比较适合用来做大规模数据的去重统计，例如统计 UV；

Geospatial

可以用来保存地理位置，并作位置距离计算或者根据半径计算位置等。有没有想过用Redis来实现附近的人？或者计算最优地图路径？
这三个其实也可以算作一种数据结构，不知道还有多少朋友记得，我在梦开始的地方，Redis基础中提到过，你如果只知道五种基础类型那只能拿60分，如果你能讲出高级用法，那就觉得你有点东西。

pub/sub

功能是订阅发布功能，可以用作简单的消息队列。

Pipeline

可以批量执行一组指令，一次性返回全部结果，可以减少频繁的请求应答。

Lua

Redis 支持提交 Lua 脚本来执行一系列的功能。
我在前电商老东家的时候，秒杀场景经常使用这个东西，讲道理有点香，利用他的原子性。
话说你们想看秒杀的设计么？我记得我面试好像每次都问啊，想看的直接点赞后评论秒杀吧。

事务

最后一个功能是事务，但 Redis 提供的不是严格的事务，Redis 只保证串行执行命令，并且能保证全部执行，但是执行命令失败时并不会回滚，而是会继续执行下去。

3、如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？

如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，Redis可能会出现短暂的卡顿现象。严重的话会出现缓存雪崩，我们一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。
setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；

4、Redis分布式锁是什么回事？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！
将setnx和expire合成一条指令：

  • set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
  • EX seconds：设置失效时长，单位秒
  • PX milliseconds：设置失效时长，单位毫秒
  • NX：key不存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)
  • XX：key存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)

5、假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来？

使用keys指令扫出指定模式的key列表。
Redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。
不过，增量式迭代命令也不是没有缺点的：举个例子， 使用 SMEMBERS 命令可以返回集合键当前包含的所有元素， 但是对于 SCAN 这类增量式迭代命令来说， 因为在对键进行增量式迭代的过程中， 键可能会被修改， 所以增量式迭代命令只能对被返回的元素提供有限的保证 。

6、如何使用Redis做异步队列？

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。
不用sleep时，list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。
产生一次，消费多次，可使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现 1:N 的消息队列。
pub/sub的缺点：
在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如RocketMQ等。

7、Redis如何实现延时队列？

使用sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

8、Redis是怎么持久化的？服务主从数据怎么交互？

RDB：RDB 持久化机制，是对 Redis 中的数据执行周期性的持久化。
RDB做镜像全量持久化，AOF做增量持久化。因为RDB会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要AOF来配合使用。在redis实例重启时，会使用RDB持久化文件重新构建内存，再使用AOF重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。
优点：

  • 他会生成多个数据文件，每个数据文件分别都代表了某一时刻Redis里面的数据，这种方式，有没有觉得很适合做冷备，完整的数据运维设置定时任务，定时同步到远端的服务器，比如阿里的云服务，这样一旦线上挂了，你想恢复多少分钟之前的数据，就去远端拷贝一份之前的数据就好了。
  • RDB对Redis的性能影响非常小，是因为在同步数据的时候他只是fork了一个子进程去做持久化的，而且他在数据恢复的时候速度比AOF来的快。

缺点：

  • RDB都是快照文件，都是默认五分钟甚至更久的时间才会生成一次，这意味着你这次同步到下次同步这中间五分钟的数据都很可能全部丢失掉。AOF则最多丢一秒的数据，数据完整性上高下立判。
  • 还有就是RDB在生成数据快照的时候，如果文件很大，客户端可能会暂停几毫秒甚至几秒，你公司在做秒杀的时候他刚好在这个时候fork了一个子进程去生成一个大快照，哦豁，出大问题。

AOF：AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，因为这个模式是只追加的方式，所以没有任何磁盘寻址的开销，所以很快，有点像Mysql中的binlog。
把RDB理解为一整个表全量的数据，AOF理解为每次操作的日志就好了，服务器重启的时候先把表的数据全部搞进去，但是他可能不完整，你再回放一下日志，数据不就完整了嘛。不过Redis本身的机制是 AOF持久化开启且存在AOF文件时，优先加载AOF文件；AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件；加载AOF/RDB文件城后，Redis启动成功；AOF/RDB文件存在错误时，Redis启动失败并打印错误信息。
优点：

  • 上面提到了，RDB五分钟一次生成快照，但是AOF是一秒一次去通过一个后台的线程fsync操作，那最多丢这一秒的数据。
  • AOF在对日志文件进行操作的时候是以append-only的方式去写的，他只是追加的方式写数据，自然就少了很多磁盘寻址的开销了，写入性能惊人，文件也不容易破损。
  • AOF的日志是通过一个叫非常可读的方式记录的，这样的特性就适合做灾难性数据误删除的紧急恢复了，比如公司的实习生通过flushall清空了所有的数据，只要这个时候后台重写还没发生，你马上拷贝一份AOF日志文件，把最后一条flushall命令删了就完事了。

缺点：

  • 一样的数据，AOF文件比RDB还要大。
  • AOF开启后，Redis支持写的QPS会比RDB支持写的要低，他不是每秒都要去异步刷新一次日志嘛fsync，当然即使这样性能还是很高，我记得ElasticSearch也是这样的，异步刷新缓存区的数据去持久化

解决机器断电问题？
取决于AOF日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。
RDB的原理是什么？
fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行RDB操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程分离开来。

9、Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？

可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。

10、Redis的同步机制？

Redis可以使用主从同步，从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将RDB文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将RDB镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。后续的增量数据通过AOF日志同步即可，有点类似数据库的binlog。

11、Redis集群的高可用怎么保证，集群的原理是什么？

Redis Sentinal 着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。

Redis Cluster 着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。

12、如果你多个系统同时操作（并发）Redis带来的数据问题？

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系统A、B、C三个系统，分别去操作Redis的同一个Key，本来顺序是1，2，3是正常的，但是因为系统A网络突然抖动了一下，B，C在他前面操作了Redis，这样数据不就错了么。
就好比下单，支付，退款三个顺序你变了，你先退款，再下单，再支付，那流程就会失败，那数据不就乱了？你订单还没生成你却支付，退款了？明显走不通了，这在线上是很恐怖的事情。
某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 Zookeeper 实现分布式锁。每个系统通过 Zookeeper 获取分布式锁，确保同一时间，只能有一个系统实例在操作某个 Key，别人都不允许读和写。
你要写入缓存的数据，都是从 MySQL 里查出来的，都得写入 MySQL 中，写入 MySQL 中的时候必须保存一个时间戳，从 MySQL 查出来的时候，时间戳也查出来。
每次要写之前，先判断一下当前这个 Value 的时间戳是否比缓存里的 Value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。

13、你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。
串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
把一些列的操作都放到队列里面，顺序肯定不会乱，但是并发高了，这队列很容易阻塞，反而会成为整个系统的弱点，瓶颈。

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最经典的KV、DB读写模式：
最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Patter

  • 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
  • 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？
举个栗子：一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。
实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。
其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 Lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。

14、Redis 的线程模型了解么？

Redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 Redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 Socket，根据 Socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。
文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

  • 多个 Socket
  • IO 多路复用程序
  • 文件事件分派器
  • 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 Socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 Socket，会将 Socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。