1.什麼是redis?
Redis 是一個基於內存的高性能key-value數據庫。
2.Reids的特點
Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫統統加載在內存當中進行操作，定期通過異步操作把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。因爲是純內存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，因此Redis可以用來實現很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間，因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。
Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數據的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要侷限在較小數據量的高性能操作和運算上。
3.使用redis有哪些好處？
(1) 速度快，因爲數據存在內存中，類似於HashMap，HashMap的優勢就是查找和操作的時間複雜度都是O(1)
(2) 支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash
1）String 常用命令：set/get/decr/incr/mget等； 應用場景：String是最常用的一種數據類型，普通的key/value存儲都可以歸爲此類； 實現方式：String在redis內部存儲默認就是一個字符串，被redisObject所引用，當遇到incr、decr等操作時會轉成數值型進行計算，此時redisObject的encoding字段爲int。 2）Hash 常用命令：hget/hset/hgetall等 應用場景：我們要存儲一個用戶信息對象數據，其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日，通過用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日； 實現方式：Redis的Hash實際是內部存儲的Value爲一個HashMap，並提供了直接存取這個Map成員的接口。如圖所示，Key是用戶ID, value是一個Map。這個Map的key是成員的屬性名，value是屬性值。這樣對數據的修改和存取都可以直接通過其內部Map的Key(Redis裏稱內部Map的key爲field), 也就是通過 key(用戶ID) + field(屬性標籤) 就可以操作對應屬性數據。當前HashMap的實現有兩種方式：當HashMap的成員比較少時Redis爲了節省內存會採用類似一維數組的方式來緊湊存儲，而不會採用真正的HashMap結構，這時對應的value的redisObject的encoding爲zipmap，當成員數量增大時會自動轉成真正的HashMap,此時encoding爲ht。 hash 3）List 常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等； 應用場景：Redis list的應用場景非常多，也是Redis最重要的數據結構之一，比如twitter的關注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結構來實現； 實現方式：Redis list的實現爲一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內存開銷，Redis內部的很多實現，包括髮送緩衝隊列等也都是用的這個數據結構。 4）Set 常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等； 應用場景：Redis set對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在於set是可以自動排重的，當你需要存儲一個列表數據，又不希望出現重複數據時，set是一個很好的選擇，並且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內的重要接口，這個也是list所不能提供的； 實現方式：set 的內部實現是一個 value永遠爲null的HashMap，實際就是通過計算hash的方式來快速排重的，這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內的原因。 5）Sorted Set 常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等； 應用場景：Redis sorted set的使用場景與set類似，區別是set不是自動有序的，而sorted set可以通過用戶額外提供一個優先級(score)的參數來爲成員排序，並且是插入有序的，即自動排序。當你需要一個有序的並且不重複的集合列表，那麼可以選擇sorted set數據結構，比如twitter 的public timeline可以以發表時間作爲score來存儲，這樣獲取時就是自動按時間排好序的。 實現方式：Redis sorted set的內部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數據的存儲和有序，HashMap裏放的是成員到score的映射，而跳躍表裏存放的是所有的成員，排序依據是HashMap裏存的score,使用跳躍表的結構可以獲得比較高的查找效率，並且在實現上比較簡單。
(3) 支持事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數據的更改要麼全部執行，要麼全部不執行
(4) 豐富的特性：可用於緩存，消息，按key設置過期時間，過期後將會自動刪除
4.redis相比memcached有哪些優勢？
(1) memcached所有的值均是簡單的字符串，redis作爲其替代者，支持更爲豐富的數據類型
(2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其數據
5.Memcache與Redis的區別都有哪些？
(1)、存儲方式 Memecache把數據全部存在內存之中，斷電後會掛掉，數據不能超過內存大小。 Redis有部份存在硬盤上，這樣能保證數據的持久性。
(2)、數據支持類型 Memcache對數據類型支持相對簡單。 Redis有複雜的數據類型。
(3)、使用底層模型不同 它們之間底層實現方式 以及與客戶端之間通信的應用協議不一樣。 Redis直接自己構建了VM 機制 ，因爲一般的系統調用系統函數的話，會浪費一定的時間去移動和請求。
6.redis適用於的場景?
Redis最適合所有數據in-momory的場景，如：
（1）、會話緩存（Session Cache）
最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。
（2）、全頁緩存（FPC）
除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即使重啓了Redis實例，因爲有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。
（3）、隊列
Reids在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作爲一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作爲隊列使用的操作，就類似於本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis作爲broker，你可以從這裏去查看。
（4），排行榜/計數器
Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之爲“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：
當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你可以在這裏看到。
（5）、發佈/訂閱
最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的發佈/訂閱功能。發佈/訂閱的使用場景確實非常多。
7、redis的緩存失效策略和主鍵失效機制
作爲緩存系統都要定期清理無效數據，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.
在Redis當中，有生存期的key被稱爲volatile。在創建緩存時，要爲給定的key設置生存期，當key過期的時候（生存期爲0），它可能會被刪除。
1、影響生存時間的一些操作
生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的數據，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以後，當前數據的生存時間不同。
比如說，對一個 key 執行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個哈希表執行HSET命令，這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那麼改名後的 key的生存時間和改名前一樣。
RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然後舊的 key 會改名爲 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新成爲一個persistent key 。
2、如何更新生存時間
可以對一個已經帶有生存時間的 key 執行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經被控制在1ms之內，主鍵失效的時間複雜度是O（1），
EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以查看key的當前生存時間。設置成功返回 1；當 key 不存在或者不能爲 key 設置生存時間時，返回 0 。
最大緩存配置
在 redis 中，允許用戶設置最大使用內存大小
server.maxmemory
默認爲0，沒有指定最大緩存，如果有新的數據添加，超過最大內存，則會使redis崩潰，所以一定要設置。redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會實行數據淘汰策略。
redis 提供 6種數據淘汰策略：
． volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
． volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
． volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
． allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
． allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
． no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據
注意這裏的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設置過期時間的數據集淘汰數據還是從全部數據集淘汰數據，後面的lru、ttl以及random是三種不同的淘汰策略，再加上一種no-enviction永不回收的策略。
使用策略規則：
1、如果數據呈現冪律分佈，也就是一部分數據訪問頻率高，一部分數據訪問頻率低，則使用allkeys-lru
2、如果數據呈現平等分佈，也就是所有的數據訪問頻率都相同，則使用allkeys-random
三種數據淘汰策略：
ttl和random比較容易理解，實現也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，然後取最先失效的key進行淘汰
8.爲什麼redis需要把所有數據放到內存中?
Redis爲了達到最快的讀寫速度將數據都讀到內存中，並通過異步的方式將數據寫入磁盤。所以redis具有快速和數據持久化的特徵。如果不將數據放在內存中，磁盤I/O速度爲嚴重影響redis的性能。在內存越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。
如果設置了最大使用的內存，則數據已有記錄數達到內存限值後不能繼續插入新值。
9.Redis是單進程單線程的
redis利用隊列技術將併發訪問變爲串行訪問，消除了傳統數據庫串行控制的開銷
10.redis的併發競爭問題如何解決?
Redis爲單進程單線程模式，採用隊列模式將併發訪問變爲串行訪問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對於多個客戶端連接並不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行併發訪問時會發生連接超時、數據轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連接等問題，這些問題均是
由於客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法：
1.客戶端角度，爲保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通信，對連接進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作採用內部鎖synchronized。
2.服務器角度，利用setnx實現鎖。
注：對於第一種，需要應用程序自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些問題。
11、redis常見性能問題和解決方案：
1).Master寫內存快照，save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內存快照。
2).Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啓的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日誌文件，特別是不要啓用內存快照做持久
化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啓AOF備份數據，策略爲每秒同步一次。
3).Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和內存資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。
4). Redis主從複製的性能問題，爲了主從複製的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個局域網內。
12.redis事物的瞭解CAS(check-and-set 操作實現樂觀鎖 )?
和衆多其它數據庫一樣，Redis作爲NoSQL數據庫也同樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現事務的基石。相信對有關係型數據庫開發經驗的開發者而言這一概念並不陌生，即便如此，我們還是會簡要的列出
Redis中
事務的實現特徵：
1). 在事務中的所有命令都將會被串行化的順序執行，事務執行期間，Redis不會再爲其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的所有命令被原子的執行。
2). 和關係型數據庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執行失敗，其後的命令仍然會被繼續執行。
3). 我們可以通過MULTI命令開啓一個事務，有關係型數據庫開發經驗的人可以將其理解爲"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之後執行的命令都將被視爲事務之內的操作，最後我們可以通過執行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內的所有操作。這兩個Redis命令可被視爲等同於關係型數據庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。
4). 在事務開啓之前，如果客戶端與服務器之間出現通訊故障並導致網絡斷開，其後所有待執行的語句都將不會被服務器執行。然而如果網絡中斷事件是發生在客戶端執行EXEC命令之後，那麼該事務中的所有命令都會被服務器執行。
5). 當使用Append-Only模式時，Redis會通過調用系統函數write將該事務內的所有寫操作在本次調用中全部寫入磁盤。然而如果在寫入的過程中出現系統崩潰，如電源故障導致的宕機，那麼此時也許只有部分數據被寫入到磁盤，而另外一部分數據卻已經丟失。Redis服務器會在重新啓動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現類似問題，就會立即退出並給出相應的錯誤提示。此時，我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具可以幫助我們定位到數據不一致的錯誤，並將已經寫入的部分數據進行回滾。修復之後我們就可以再次重新啓動Redis服務器了。
13.WATCH命令和基於CAS的樂觀鎖?
在Redis的事務中，WATCH命令可用於提供CAS(check-and-set)功能。假設我們通過WATCH命令在事務執行之前監控了多個Keys，倘若在WATCH之後有任何Key的值發生了變化，EXEC命令執行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知調用者事務
執行失敗。例如，我們再次假設Redis中並未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實現該功能，我們只能自行編寫相應的代碼。其僞碼如下：
val = GET mykey
val = val + 1
SET mykey $val
以上代碼只有在單連接的情況下纔可以保證執行結果是正確的，因爲如果在同一時刻有多個客戶端在同時執行該段代碼，那麼就會出現多線程程序中經常出現的一種錯誤場景--競態爭用(race condition)。比如，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值爲10，此後兩個客戶端又均將該值加一後set回Redis服務器，這樣就會導致mykey的結果爲11，而不是我們認爲的12。爲了解決類似的問題，我們需要藉助WATCH命令的幫助，見如下代碼：
WATCH mykey
val = GET mykey
val = val + 1
MULTI
SET mykey $val
EXEC
和此前代碼不同的是，新代碼在獲取mykey的值之前先通過WATCH命令監控了該鍵，此後又將set命令包圍在事務中，這樣就可以有效的保證每個連接在執行EXEC之前，如果當前連接獲取的mykey的值被其它連接的客戶端修改，那麼當前連接的EXEC命令將執行失敗。這樣調用者在判斷返回值後就可以獲悉val是否被重新設置成功。
14.使用過Redis分佈式鎖麼，它是什麼回事？
先拿setnx來爭搶鎖，搶到之後，再用expire給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。
這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然後接着問如果在setnx之後執行expire之前進程意外crash或者要重啓維護了，那會怎麼樣？
這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接着你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然後回答：我記得set指令有非常複雜的參數，這個應該是可以同時把setnx和expire合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心裏開始默唸：摁，這小子還不錯。
15.假如Redis裏面有1億個key，其中有10w個key是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？
使用keys指令可以掃出指定模式的key列表。
對方接着追問：如果這個redis正在給線上的業務提供服務，那使用keys指令會有什麼問題？
這個時候你要回答redis關鍵的一個特性：redis的單線程的。keys指令會導致線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢復。這個時候可以使用scan指令，scan指令可以無阻塞的提取出指定模式的key列表，但是會有一定的重複概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用keys指令長。
16.使用過Redis做異步隊列麼，你是怎麼用的？
一般使用list結構作爲隊列，rpush生產消息，lpop消費消息。當lpop沒有消息的時候，要適當sleep一會再重試。
如果對方追問可不可以不用sleep呢？list還有個指令叫blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。
如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實現1:N的消息隊列。
如果對方追問pub/sub有什麼缺點？在消費者下線的情況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如rabbitmq等。
如果對方追問redis如何實現延時隊列？我估計現在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎麼問的這麼詳細。但是你很剋制，然後神態自若的回答道：使用sortedset，拿時間戳作爲score，消息內容作爲key調用zadd來生產消息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的數據輪詢進行處理。
到這裏，面試官暗地裏已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背後。
17.如果有大量的key需要設置同一時間過期，一般需要注意什麼？
如果大量的key過期時間設置的過於集中，到過期的那個時間點，redis可能會出現短暫的卡頓現象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。
18.Redis如何做持久化的？
bgsave做鏡像全量持久化，aof做增量持久化。因爲bgsave會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會導致大量丟失數據，所以需要aof來配合使用。在redis實例重啓時，會使用bgsave持久化文件重新構建內存，再使用aof重放近期的操作指令來實現完整恢復重啓之前的狀態。
對方追問那如果突然機器掉電會怎樣？取決於aof日誌sync屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時都sync一下磁盤，就不會丟失數據。但是在高性能的要求下每次都sync是不現實的，一般都使用定時sync，比如1s1次，這個時候最多就會丟失1s的數據。
對方追問bgsave的原理是什麼？你給出兩個詞彙就可以了，fork和cow。fork是指redis通過創建子進程來進行bgsave操作，cow指的是copy on write，子進程創建後，父子進程共享數據段，父進程繼續提供讀寫服務，寫髒的頁面數據會逐漸和子進程分離開來。
19.Pipeline有什麼好處，爲什麼要用pipeline？
可以將多次IO往返的時間縮減爲一次，前提是pipeline執行的指令之間沒有因果相關性。使用redis-benchmark進行壓測的時候可以發現影響redis的QPS峯值的一個重要因素是pipeline批次指令的數目。
20.Redis的同步機制瞭解麼？
Redis可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節點做一次bgsave，並同時將後續修改操作記錄到內存buffer，待完成後將rdb文件全量同步到複製節點，複製節點接受完成後將rdb鏡像加載到內存。加載完成後，再通知主節點將期間修改的操作記錄同步到複製節點進行重放就完成了同步過程。
21.是否使用過Redis集羣，集羣的原理是什麼？
Redis Sentinal着眼於高可用，在master宕機時會自動將slave提升爲master，繼續提供服務。
Redis Cluster着眼於擴展性，在單個redis內存不足時，使用Cluster進行分片存儲。