1、什么是 Redis？
全称：Remote Dictionary Server。
简述它的优缺点？ Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中 进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。
因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的 Ke y-Value DB。
Redis 的出色之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个 value 的最大限 制是 1GB，不像 memcached 只能保存 1MB 的数据，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的 Set 可以做高 性能的 tag 系统等等。
另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的 memcac hed 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因 此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
2、Redis 相比 memcached 有哪些优势？
(1) memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
(2) redis 的速度比 memcached 快很多
(3) redis 可以持久化其数据
3、Redis 支持哪几种数据类型？
String、List、Set、Sorted Set、hashes
4、Redis 主要消耗什么物理资源？
内存。
5、Redis 有哪几种数据淘汰策略？
noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指 令，但 DEL 和几个例外）
allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存 放。
6、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素？
理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的值。 任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 个元素。 换句话说，Redis 的存储极限是系统中的可用内存值
7、Redis 官方为什么不提供 Windows 版本？
因为目前 Linux 版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发 windows 版本，反而会带来兼容性等问 题。
8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？
512M
9、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。 如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达 到内存限值后不能继续插入新值。
10、Redis 集群方案应该怎么做？
都有哪些方案？
1.codis。 目前用的最多的集群方案，基本和 twemproxy 一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数 据可恢复到新 hash 节点。
2.redis cluster3.0 自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性 hash，而是 hash 槽的概念，以及自 身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
3.在业务代码层实现，起几个毫无关联的 redis 实例，在代码层，对 key 进行 hash 计算，然后去对应的 r edis 实例操作数据。 这种方式对 hash 层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方 案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。
11、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
有 A，B，C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了，那么整个集群就会以为缺少 5 501-11000 这个范围的槽而不可用。
12、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
13、Redis 有哪些适合的场景？
（1）会话缓存（Session Cache） 最常用的一种使用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用 Redis 缓存会话比其他存储（如 Mem cached）的优势在于：Redis 提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车 信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？ 幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用 Redis 来缓存会话的文档。甚至广为 人知的商业平台 Magento 也提供 Redis 的插件。
（2）全页缓存（FPC） 除基本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即使重启了 Redis 实 例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似 PHP 本地 FP C。 再次以 Magento 为例，Magento 提供一个插件来使用 Redis 作为全页缓存后端。 此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快 速度加载你曾浏览过的页面。
（3）队列 Reids 在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的消息队 列平台来使用。Redis 作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google 中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是 利用 Redis 创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery 有一个后台就是使用 Redis 作 为 broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器 Redis 在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也 使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis 只是正好提供了这两种数据结构。 所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的 10 个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下 面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执 行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是使用 Redis 来存储数据的，你可 以在这里看到。
（5）发布/订阅 最后（但肯定不是最不重要的）是 Redis 的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见 人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的发布/订阅功能来建 立聊天系统！
14、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？
官方推荐用哪个？
Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推荐使用 Redisson。
15、Redis 和 Redisson 有什么关系？
Redisson 是一个高级的分布式协调 Redis 客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, List Multimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, Atomi cLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。
16、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？
Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端，其 API 提供了比较全面的 Redis 命令的支持； Redisson 实现了分布式和可扩展的 Java 数据结构，和 Jedis 相比，功能较为简单，不支持字符串操作， 不支持排序、事务、管道、分区等 Redis 特性。Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离，从 而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
17、Redis 如何设置密码及验证密码？
设置密码：config set requirepass 123456 授权密码：auth 123456
18、说说 Redis 哈希槽的概念？
Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通 过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
19、Redis 集群的主从复制模型是怎样的？
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型, 每个节点都会有 N-1 个复制品.
20、Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？
Redis 并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。
21、Redis 集群之间是如何复制的？
异步复制
22、Redis 集群最大节点个数是多少？
16384 个。
23、Redis 集群如何选择数据库？
Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。
24、怎么测试 Redis 的连通性？
ping
25、Redis 中的管道有什么用？
一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务 器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。 这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多 POP3 协议已经实现支持这个功 能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。
26、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。
27、Redis 事务相关的命令有哪几个？ MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 28、Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？
EXPIRE 和 PERSIST 命令。
29、Redis 如何做内存优化？
尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该 尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。 比如你的 web 系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的 key,而是 应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面。
30、Redis 回收进程如何工作的？
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。 Redi 检查内存使用情况，如果大于 maxmemory 的限制, 则根据设定好的策略进行回收。 一个新的命令被执行，等等。 所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。 如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限 制就会被这个内存使用量超越。
31.使用 Redis 做过异步队列吗，是如何实现的
使用 list 类型保存数据信息，rpush 生产消息，lpop 消费消息，当 lpop 没有消息时，可 以 sleep 一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想 sleep 的话，可以使用 blpop, 在没 有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。redis 可以通过 pub/sub 主题订阅模式实现 一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢 失。
32.Redis 如何实现延时队列
使用 sortedset，使用时间戳做 score, 消息内容作为 key,调用 zadd 来生产消息，消费者 使用 zrangbyscore 获取 n 秒之前的数据做轮询处理
33.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 果将它们全部找出来？
使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。
对方接着追问：如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问 题？ 这个时候你要回答 redis 关键的一个特性：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。
34.主从数据库不一致如何解决
场景描述，对于主从库，读写分离，如果主从库更新同步有时差，就会导致主从库数据的 不一致 1、忽略这个数据不一致，在数据一致性要求不高的业务下，未必需要时时一致性
2、强制读主库，使用一个高可用的主库，数据库读写都在主库，添加一个缓存，提升数据 读取的性能。
3、选择性读主库，添加一个缓存，用来记录必须读主库的数据，将哪个库，哪个表，哪个 主键，作为缓存的 key,设置缓存失效的时间为主从库同步的时间，如果缓存当中有这个数 据，直接读取主库，如果缓存当中没有这个主键，就到对应的从库中读取。
35.缓存与数据库不一致怎么办
假设采用的主存分离，读写分离的数据库， 如果一个线程 A 先删除缓存数据，然后将数据写入到主库当中，这个时候，主库和从库同 步没有完成，线程 B 从缓存当中读取数据失败，从从库当中读取到旧数据，然后更新至缓 存，这个时候，缓存当中的就是旧的数据。 发生上述不一致的原因在于，主从库数据不一致问题，加入了缓存之后，主从不一致的时 间被拉长了 处理思路：在从库有数据更新之后，将缓存当中的数据也同时进行更新，即当从库发生了 数据更新之后，向缓存发出删除，淘汰这段时间写入的旧数据。
36.Redis 提供了哪几种持久化方式
RDB 持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储.
AOF 持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢 复原始的数据,AOF 命令以 redis 协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis 还能对 AOF 文 件进行后台重写,使得 AOF 文件的体积不至于过大. 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式. 你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文 件来恢复原始的数据,因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集 要完整. 最重要的事情是了解 RDB 和 AOF 持久化方式的不同,让我们以 RDB 持久化方式开始。
37.如何选择合适的持久化方式？
一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化
功能。如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只 使用 RDB 持久化。 有很多用户都只使用 AOF 持久化，但并不推荐这种方式：因为定时生成 RDB 快照（snapshot） 非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快，除 此之外， 使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug。
38.什么是缓存穿透？如何避免？
什么是缓存雪崩？何如避免？
缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照 key 去缓存查询，如果不存在对应的 value，就应该去后端系统查找（比如 DB）。
一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫 做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理 缓存。
2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过 该 bitmap 过滤。
缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压 力。导致系统崩溃。
如何避免？
1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线 程查询数据和写缓存，其他线程等待。
2：做二级缓存，A1 为原始缓存，A2 为拷贝缓存，A1 失效时，可以访问 A2，A1 缓存失效时间设置为 短期，A2 设置为长期
3：不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
