史上最全redis⾯试题及答案吊打⾯试官
1，什么是Redis?
简单来说 redis 就是⼀个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度⾮常快，因此 redis 被⼴泛应⽤于缓存⽅向。另外，redis 也经常⽤来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来⽀持不同的业务场景。除此之外，redis ⽀持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集⽅案。
2，redis 和 memcached 的区别？
存储⽅式不同：memcache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存⼤⼩；Redis 有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
数据⽀持类型：memcache 对数据类型⽀持相对简单；Redis 有复杂的数据类型。
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 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。 value 值⼤⼩不同：Redis 最⼤可以达到 1gb；memcache 只有 1mb。
3，说⼀说 Redis 的数据过期淘汰策略？
Redis 中数据过期策略采⽤定期删除+惰性删除策略。
定期删除、惰性删除策略是什么？
定期删除策略：Redis 启⽤⼀个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除。这种策略可以保证过期的 key 最终都会被删除，但是也存在严重的缺点：每次都遍历内存中所有的数据，⾮常消耗 CPU 资源，并且当 key 已过期，但是定时器还处于未唤起状态，这段时间内 key 仍然可以⽤。 惰性删除策略：在获取 key 时，先判断 key 是否过期，如果过期则删除。这种⽅式存在⼀个
缺点：如果这个 key ⼀直未被使⽤，那么它⼀直在内存中，其实它已经过期了，会浪费⼤量的空间。 2、定期删除+惰性删除策略是如何⼯作的？
这两种策略天然的互补，结合起来之后，定时删除策略就发⽣了⼀些改变，不在是每次扫描全部的 key 了，⽽是随机抽取⼀部分 key 进⾏检查，这样就降低了对 CPU 资源的损耗，惰性删除策略互补了为检查到的key，基本上满⾜了所有要求。但是有时候就是那么的巧，既没有被定时器抽取到，⼜没有被使⽤，这些数据⼜如何从内存中消失？没关系，还有内存淘汰机制，当内存不够⽤时，内存淘汰机制就会上场。Redis 内存淘汰机制有以下⼏种策略：
noeviction：当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，新写⼊操作会报错。（Redis 默认策略） allkeys-lru：当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，在键空间中，移除最近最少使⽤的 Key。（推荐使⽤） allkeys-random：当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，在键空间中，随机移除某个Key。 volatile-lru：当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使⽤的 Key。这种情况⼀般是把Redis 既当缓存，⼜做持久化存储的时候才⽤。 volatile-random：当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 Key。 volatile-ttl：当内存不⾜以容纳新写⼊数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除。 修改内存淘汰机制只需要在 f 配置⽂件中配置 maxmemory-policy 参数即可。
4，说说 Redis 都有哪些应⽤场景？
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是⼤型⽹站必备机制，合理地使⽤缓存不仅可以加 快数据的访问速度，⽽且能够有效地降低后端数据源的压⼒。
共享Session：对于⼀些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集的话，可以选择 redis 来统⼀管理 session。
消息队列系统：消息队列系统可以说是⼀个⼤型⽹站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、⾮实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列⽐还不够⾜够强⼤，但是对于⼀般的消息队列功 能基本可以满⾜。⽐如在分布式爬⾍系统中，使⽤ redis 来统⼀管理 url队列。
分布式锁：在分布式服务中。可以利⽤Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常⽤。 当然还有诸如排⾏榜、点赞功能都可以使⽤ Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，⽐如数据量特别⼤时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别⼤，⽐如⼏亿条的⽤户⾏为⽇志数据，⽤ Redis 来存储的话，成本相当的⾼。
5，为什么要做Redis分区？
分区可以让Redis管理更⼤的内存，Redis将可以使⽤所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使
⽤⼀台机器的内存。分区使Redis的计算能⼒通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的⽹络带宽也会随着计算机和⽹卡的增加⽽成倍增长。
6，如何解决 Redis 缓存穿透和缓存雪崩问题？
缓存雪崩： 由于缓存层承载着⼤量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，⽐如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。
预防和解决缓存雪崩问题，可以从以下三个⽅⾯进⾏着⼿：
1、使⽤ Redis ⾼可⽤架构：使⽤ Redis 集来保证 Redis 服务不会挂掉
2、缓存时间不⼀致： 给缓存的失效时间，加上⼀个随机值，避免集体失效
3、限流降级策略：有⼀定的备案，⽐如个性推荐服务不可⽤了，换成热点数据推荐服务
缓存穿透： 缓存穿透是指查询⼀个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种⽅法：
1、缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有⼀个问题，⼤量⽆效的空值将占⽤空间，⾮常浪费。
2、布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执⾏，如果不存在，则直接返回。布隆过滤器有⼀定的误判，所以需要你的业务允许⼀定的容错性。
5，Redis 怎么实现分布式锁？
Redis 分布式锁其实就是在系统⾥⾯占⼀个“坑”，其他程序也要占“坑”的时候，占⽤成功了就可以继续执⾏，失败了就只能放弃或稍后重试。 占坑⼀般使⽤ setnx(set if not exists)指令，只允许被⼀个程序占有，使⽤完调⽤ del 释放锁。
6，Redis 如何做内存优化？
尽量使⽤ Redis 的散列表，把相关的信息放到散列表⾥⾯存储，⽽不是把每个字段单独存储，这样可以有效的减少内存使⽤。⽐如将 Web 系统的⽤户对象，应该放到散列表⾥⾯再整体存储到 Redis，⽽不是把⽤户的姓名、年龄、密码、邮箱等字段分别设置 key 进⾏存储。
7，请问Redis的数据类型有哪些，底层怎么实现?
参考回答：
1）字符串：整数值、embstr编码的简单动态字符串、简单动态字符串（SDS)
2）列表：压缩列表、双端链表
3）哈希：压缩列表、字典
4）集合：整数集合、字典
5）有序集合：压缩列表、跳跃表和字典
8，redis消息队列先进先出需要注意什么？
通常使⽤⼀个list来实现队列操作，这样有⼀个⼩限制，所以的任务统⼀都是先进先出，如果想优先处理某个任务就不太好处理了，这就需要让队列有优先级的概念，我们就可以优先处理⾼级别的任务，实现⽅式有以下⼏种⽅式：
1）单⼀列表实现：队列正常的操作是 左进右出（lpush,rpop）为了先处理⾼优先级任务，在遇到⾼级别任务时，可以直接插队，直接放⼊队列头部（rpush），这样，从队列头部（右侧）获取任务时，取到的就是⾼优先级的任务（rpop）
2）使⽤两个队列，⼀个普通队列，⼀个⾼级队列，针对任务的级别放⼊不同的队列，获取任务时也很简单，redis的BRPOP命令可以按顺序从多个队列中取值，BRPOP会按照给出的 key 顺序查看，并在到的第⼀个⾮空 list 的尾部弹出⼀个元素，redis> BRPOP list1 list2 0
list1 做为⾼优先级任务队列 list2 做为普通任务队列
这样就实现了先处理⾼优先级任务，当没有⾼优先级任务时，就去获取普通任务
⽅式1最简单，但实际应⽤⽐较局限，⽅式3可以实现复杂优先级，但实现⽐较复杂，不利于维护
⽅式2是推荐⽤法，实际应⽤最为合适
9，单线程的 Redis 为什么这么快？
Redis 有多快？官⽅给出的答案是读写速度 10万/秒，如果说这是在单线程情况下跑出来的成绩，你会不会惊讶？为什么单线程的 Redis 速度这么快？原因有以下⼏点：
纯内存操作：Redis 是完全基于内存的，所以读写效率⾮常的⾼，当然 Redis 存在持久化操作，在持久化操作是都是 fork ⼦进程和利⽤Linux 系统的页缓存技术来完成，并不会影响 Redis 的性能。 单线程操作：单线程并不是坏事，单线程可以避免了频繁的上下⽂切换，频繁的上下⽂切换也会影响性能
的。 合理⾼效的数据结构 采⽤了⾮阻塞 I/O 多路复⽤机制：多路I/O复⽤模型是利⽤ select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能⼒，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有⼀个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询⼀遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了⼤量的⽆⽤操作。
10，为什么Redis需要把所有数据放到内存中？
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的⽅式将数据写⼊磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
11，怎么理解Redis事务？
事务是⼀个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执⾏。事务在执⾏的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。事务是⼀个原⼦操作：事务中的命令要么全部被执⾏，要么全部都不执⾏。
12，如何保证缓存与数据库双写时的数据⼀致性?
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，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须⼀致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不⼀致的情况，最好不要做这个⽅案，读请求和写请求串⾏化，串到⼀个内存队列⾥去，这样就可以保证⼀定不会出现不⼀致的情况
串⾏化之后，就会导致系统的吞吐量会⼤幅度的降低，⽤⽐正常情况下多⼏倍的机器去⽀撑线上的⼀个请求。
13，Redis 持久化有⼏种⽅式？
Redis 的持久化有两种⽅式，或者说有两种策略：
RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进⾏快照存储。redis支持的五种数据类型
AOF（Append Only File）：每⼀个收到的写命令都通过write函数追加到⽂件中。
14，Redis 常见的性能问题有哪些？该如何解决？
主服务器写内存快照，会阻塞主线程的⼯作，当快照⽐较⼤时对性能影响是⾮常⼤的，会间断性暂停
服务，所以主服务器最好不要写内存快照。 Redis 主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，主从库最好在同⼀个局域⽹内。
15，为什么Redis的操作是原⼦性的，怎么保证原⼦性的？
对于Redis⽽⾔，命令的原⼦性指的是：⼀个操作的不可以再分，操作要么执⾏，要么不执⾏。
Redis的操作之所以是原⼦性的，是因为Redis是单线程的。
Redis本⾝提供的所有API都是原⼦操作，Redis中的事务其实是要保证批量操作的原⼦性。
多个命令在并发中也是原⼦性的吗？
不⼀定， 将get和set改成单命令操作，incr 。使⽤Redis的事务，或者使⽤Redis+Lua==的⽅式实现.

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