Redis是面试中绕不过的槛，只要在简历中写了用过Redis，肯定逃不过。今天我们就来模拟一下面试官在Redis这个话题上是如何一步一步深入，全面考察候选人对于Redis的掌握情况。
Redis是单线程还是多线程呢？
Redis不同版本之间采用的线程模型是不一样的，在Redis4.0版本之前使用的是单线程模型，在4.0版本之后增加了多线程的支持。
在4.0之前虽然我们说Redis是单线程，也只是说它的网络I/O线程以及Set 和 Get操作是由一个线程完成的。但是Redis的持久化、集群同步还是使用其他线程来完成。
4.0之后添加了多线程的支持，主要是体现在大数据的异步删除功能上，例如
unlink key、flushdb async、flushall async等
为什么Redis在4.0之前会选择使用单线程？而且使用单线程还那么快？
选择单线程主要是使用简单，不存在锁竞争，可以在无锁的情况下完成所有操作，不存在死锁和线程切换带来的性能和时间上的开销，但同时单线程也不能完全发挥出多核CPU的性能。
至于为什么单线程那么快我觉得主要有以下几个原因：
- Redis 的大部分操作都在内存中完成，内存中的执行效率本身就很快，并且采用了高效的数据结构，比如哈希表和跳表。
- 使用单线程避免了多线程的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能开销，并且不会出现死锁。
- 采用 I/O 多路复用机制处理大量客户端的Socket请求，因为这是基于非阻塞的 I/O 模型，这就让Redis可以高效地进行网络通信，I/O的读写流程也不再阻塞。
Redis是如何实现数据不丢失的呢？
Redis数据是存储在内存中的，为了保证Redis数据不丢失，那就要把数据从内存存储到磁盘上，以便在服务器重启后还能够从磁盘中恢复原有数据，这就是Redis的数据持久化。Redis数据持久化有三种方式。
- AOF 日志（Append Only File，文件追加方式）：记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。
- RDB 快照（Redis DataBase）：将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘。
- 混合持久化方式：Redis 4.0 新增了混合持久化的方式，集成了 RDB 和 AOF 的优点。
分别说说 AOF和 RDB的实现原理
AOF采用的是写后日志的方式，Redis先执行命令把数据写入内存，然后再记录日志到文件中。AOF日志记录的是操作命令，不是实际的数据，如果采用AOF方法做故障恢复时需要将全量日志都执行一遍。
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RDB采用的是内存快照的方式，它记录的是某一时刻的数据，而不是操作，所以采用RDB方法做故障恢复时只需要直接把RDB文件读入内存即可，实现快速恢复。
AOF采用的是 “写后日志” 的方式，我们平时用的MySQL则采用的是 “写前日志”，那 Redis为什么要先执行命令，再把数据写入日志呢
这个主要是由于Redis在写入日志之前，不对命令进行语法检查，所以只记录执行成功的命令，避免出现记录错误命令的情况，而且在命令执行后再写日志不会阻塞当前的写操作。
后写日志主要有两个风险可能会发生：
- 数据可能会丢失：如果 Redis 刚执行完命令，此时发生故障宕机，会导致这条命令存在丢失的风险。
- 可能阻塞其他操作：AOF 日志其实也是在主线程中执行，所以当 Redis 把日志文件写入磁盘的时候，还是会阻塞后续的操作无法执行。
RDB做快照时会阻塞线程吗？
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 快照文件，分别是
save和bgsave。
save命令在主线程中执行，会导致阻塞。
bgsave命令则会创建一个子进程，用于写入 RDB 文件的操作，避免了对主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 的默认配置。
RDB 做快照的时候数据能修改吗？
save是同步的会阻塞客户端命令，bgsave的时候是可以修改的。
Redis是怎么解决在bgsave做快照的时候允许数据修改呢？
这里主要是利用
bgsave的子线程实现的，具体操作如下：
- 如果主线程执行读操作，则主线程和
bgsave子进程互相不影响；- 如果主线程执行写操作，则被修改的数据会复制一份副本，然后
bgsave子进程会把该副本数据写入 RDB 文件，在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
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要注意，Redis 对 RDB 的执行频率非常重要，因为这会影响快照数据的完整性以及 Redis 的稳定性，所以在 Redis 4.0 后，增加了 AOF 和 RDB 混合的数据持久化机制： 把数据以 RDB 的方式写入文件，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，既保证了 Redis 重启速度，又降低数据丢失风险。
说说Redis如何实现高可用吧？
Redis实现高可用主要有三种方式：主从复制、哨兵模式，以及 Redis 集群。
主从复制
将从前的一台 Redis 服务器，同步数据到多台从 Redis 服务器上，即一主多从的模式，这个跟MySQL主从复制的原理一样。
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哨兵模式
使用 Redis 主从服务的时候，会有一个问题，就是当 Redis 的主从服务器出现故障宕机时，需要手动进行恢复，为了解决这个问题，Redis 增加了哨兵模式（因为哨兵模式做到了可以监控主从服务器，并且提供自动容灾恢复的功能）。
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Redis Cluster（集群）
Redis Cluster 是一种分布式去中心化的运行模式，是在 Redis 3.0 版本中推出的 Redis 集群方案，它将数据分布在不同的服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高 Redis 服务的读写性能。
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使用哨兵模式在数据上有副本数据做保证，在可用性上又有哨兵监控，一旦master宕机会选举salve节点为master节点，这种已经满足了我们的生产环境需要，那为什么还需要使用集群模式呢？
哨兵模式归根节点还是主从模式，在主从模式下我们可以通过增加salve节点来扩展读并发能力，但是没办法扩展写能力和存储能力，存储能力只能是master节点能够承载的上限。所以为了扩展写能力和存储能力，我们就需要引入集群模式。
集群中那么多Master节点，redis cluster在存储的时候如何确定选择哪个节点呢？
Redis Cluster采用的是类一致性哈希算法实现节点选择的，至于什么是一致性哈希算法你自己回去看看。
Redis Cluster将自己分成了16384个Slot（槽位），哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中，具体执行过程分为两大步。
- 根据键值对的 key，按照 CRC16 算法计算一个 16 bit 的值。
- 再用 16bit 值对 16384 取模，得到
0~16383范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。每个Redis节点负责处理一部分槽位，加入你有三个master节点 ABC，每个节点负责的槽位如下：
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这样就实现了cluster节点的选择。
一致性hash：
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模，而一致性Hash算法是对2^32取模，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置
一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。
这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。
