问题1:懂Redis事务和Pipeline吗？
Redis中，如果一个事务被提交，那么事务中的所有操作将会被顺序执行，且在事务执行期间，其他client的操作将会被阻塞；Redis采取了这种简单而“粗鲁”的方式来确保事务的执行更加的快速和更少的外部干扰因素。
Redis Cluster集群架构，不同的key是有可能分配在不同的Redis节点上的，在这种情况下Redis的事务机制是不生效的。 Redis的事务功能较弱(不支持回滚)，而且集群版本(自研和官方)要求一次事务操作的key必须在一个slot上(可以使用 hashtag 功能解决)
管道（pipeline）可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回，pipeline通过减少客户端与redis的通信次数来实现降低往返延时时间，而且Pipeline 实现的原理是队列，而队列的原理是时先进先出，这样就保证数据的顺序性Pipeline 的默认的同步的个数为53个，也就是说arges中累加到53条数据时会把数据提交
问题2:Redis的多数据库机制，了解多少？
Redis支持多个数据库，并且每个数据库的数据是隔离的不能共享，单机下的redis可以支持16个数据库（db0 ~ db15）
在Redis Cluster集群架构下只有一个数据库空间，即db0。因此，我们没有使用Redis的多数据库功能！
问题3:Redis集群机制中，你觉得有什么不足的地方吗？
Redis因为是要提升性能，所以直接采用的异步复制，当在Master上写入数据后直接返回，然后把数据快照广播给
Slave，让所有的Slaves去执行操作,数据通过异步复制,不保证数据的强一致性
假设有一个key，对应的value是Hash类型的。如果Hash对象非常大，是不支持映射到不同节点的！只能映射到集
群中的一个节点上！还有就是做批量操作比较麻烦！
问题4:懂Redis的批量操作么？
我们在生产上采用的是Redis Cluster集群架构，不同的key会划分到不同的slot中，因此直接使用mset或者mget等操作是行不通的。
问题5:那在Redis集群模式下，如何进行批量操作的优化？
redis引入cluster模式后，如果存在的节点异常多的时候，IO的代价已经超过数据传输，在这种情况下再增加节点已经没法再提高效率了。例如批量获取操作mget，RedisCluster将数据按key哈希到16384个slot上，每个redis node负责一部分的slot。mget需要执行的操作就是从redis node获取所有的key-value值，然后进行merge然后返回。
①串行命令：由于n个key是比较均匀地分布在Redis Cluster的各个节点上，因此无法使用mget命令一次性获取，所以通常来讲要获取n个key的值，最简单的方法就是逐次执行n个get命令，这种操作时间复杂度较高，它的操作时间=n次网络时间+n次命令时间，网络次数是n。很显然这种方案不是最优的，但是实现起来比较简单。
②串行IO：Redis Cluster使用CRC16算法计算出散列值，再取对16383的余数就可以算出slot值，同时Smart客户端会保存slot和节点的对应关系，有了这两个数据就可以将属于同一个节点的key进行归档，得到每个节点的key子列表，之后对每个节点执行mget或者Pipeline操作，它的操作时间=node次网络时间+n次命令时间，网络次数是node的个数，很明显这种方案比第一种要好很多，但是如果节点数太多，还是有一定的性能问题。
Map<String, String> serialIOMget (List<String> keys) { //结果集 Map<String, String> keyValueMap = new HashMap<>(); //属于各个节点的key列表,JedisPool要提供基于ip和port的hashcode方法 Map<JedisPool, List<String>> nodeKeyListMap= new HashMap<>(); //遍历所有的key for (String key : keys) { //使用CRC16本地计算每个key的slot int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key); //通过iediscluster本地slot->node映射获取slot对应的node JedisPool jedisPool = jedisCluster.getConnectionHandler().getJedisPoolFromSlot(slot); //归档 if (nodeKeyListMap.containsKey(jedisPool)) { nodeKeyListMap.get(jedisPool).add(key); } else { List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add(key); nodeKeyListMap.put(jedisPool, list); } } //从每个节点上批量获取,这里使用mget也可以使用pipeline for (Map.Entry<JedisPool, List<String>> entry : nodeKeyListMap.entrySet()) { JedisPool jedisPool = entry.getKey(); List<String> nodeKeyList = entry.getValue(); //列表变为数组 String[] nodeKeyArray = nodeKeyList.toArray(new String[nodeKeyList.size()]); //批量获取,可以使用mget或者Pipeline List<String> nodeValueList = jedisPool.getResource().mget(nodeKeyArray); //归档 for (int i = 0; i < nodeKeyList.size(); i++) { keyValueMap.put(nodeKeyList.get(i), nodeValueList.get(i)); } } return keyValueMap; }
串行IO
③并行IO：此方案是将方案2中的最后一步改为多线程执行，网络次数虽然还是节点个数，但由于使用多线程网络时间变为O（1），这种方案会增加编程的复杂度。
④hash_tag实现：Redis Cluster的hash_tag功能，它可以将多个key强制分配到一个节点上，它的操作时间=1次网络时间+n次命令时间。hashtag的解决方案：可以使用twitter的 twemproxy
四种批量操作解决方案对比
使用Redis Cluster时，pipelining、事务和LUA Script功能涉及的key必须在同一个数据分片上，否则将会返
回错误。如要在Redis Cluster中使用上述功能，就必须通过hash tags来确保一个pipeline或一个事务中操作
的所有key都位于同一个Slot中。
有一些客户端（如Redisson）实现了集群化的pipelining操作，可以自动将一个pipeline里的命令按key所在的
分片进行分组，分别发到不同的分片上执行。但是Redis不支持跨分片的事务，事务和LUA Script还是必须遵循所
有key在一个分片上的规则要求。
问题6:你们有对Redis做读写分离么？
不做读写分离。我们用的是Redis Cluster的架构，是属于分片集群的架构。而Redis本身在内存上操作，不会涉及IO吞吐，即使读写分离也不会提升太多性能，Redis在生产上的主要问题是考虑容量，单机最多10-20G，key太多降低Redis性能.因此采用分片集群结构，已经能保证了我们的性能。其次，用上了读写分离后，还要考虑主从一致性，主从延迟等问题，徒增业务复杂度。
问题7:Redis 序列化方式有哪些？
当我们的数据存储到Redis的时候，我们的键（key）和值（value）都是通过Spring提供的Serializer序列化到数据库的。RedisTemplate默认使用的是JdkSerializationRedisSerializer，StringRedisTemplate默认使用的是StringRedisSerializer。
Spring Data JPA为我们提供了下面的Serializer：GenericToStringSerializer、Jackson2JsonRedisSerializer、JacksonJsonRedisSerializer、JdkSerializationRedisSerializer、OxmSerializer、StringRedisSerializer。
序列化方式对比：
JdkSerializationRedisSerializer: 使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是需要实现Serializable接口，还有序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。
Jackson2JsonRedisSerializer： 使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍，不需要实现Serializable接口。但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。
问题8:Redis 如何做异步队列？
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。
如果不用sleep呢？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。
能不能生产一次消费多次呢？
使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列。pub/sub有什么缺点？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rabbitmq等。
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
