哪些大廠在使用Redis？github、twitter、微博、Stack Overflow、百度、阿里巴巴、美團和搜狐等都在用，所以今天小編當作搬運工，為大家整理了一份Redis面試題，合計50個題目，還算是比較全，題目涵蓋基礎題和高級題。希望對各位讀者有所幫助，祝大家前程似錦。

什么是 Redis?
Redis全稱為Remote Dictionary Server，它是現在最受歡迎的、完全開源免費的、遵守 BSD 協議的NoSQL數據庫之一，它是一個使用ANSI C編寫的開源、包含多種數據結構、支持網絡、基于內存、可選持久性的鍵值對存儲數據庫，其具備如下特性：
①基于內存運行，性能高效；
②支持分布式，理論上可以無限擴展；
③支持數據持久化，重啟的時候可以再次加載進行使用；
④支持五種數據類型和數據備份。
相比于其它數據庫類型，Redis具備的特點是：
♣ C/S通訊模型；
♣ 單進程單線程模型；
♣ 豐富的數據類型；
♣ 操作具有原子性；
♣ 數據持久化；
♣ 高并發讀寫；
♣ 支持lua腳本。

Redis 支持的常見五種數據類型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及 zset(sorted set，有序集合)。項目中比較常用的是 string和hash， 如果你是 Redis 高級用戶，還需要加上下面幾種數據結構 ：HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。如果你說還玩過 Redis Module，像 BloomFilter（布隆過濾器），RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。

Redis 與其它 key-value 存儲有什么不同？
答：（1）Redis 有著更為復雜的數據結構并且提供對它們的原子性操作，這是一個不同于其它數據庫的進化路徑。Redis 的數據類型都是基于基本數據結構的，同時對程序員透明，無需進行額外的抽象。
（2）Redis 運行在內存中但是可以持久化到磁盤，所以在對不同數據集進行高速讀寫時需要權衡內存，因為數據量不能大于硬件內存。在內存數據庫方面的另一個優點是，相比在磁盤上相同復雜度的數據結構，在內存中操作起來非常簡單，這樣 Redis可以做很多內部復雜性很強的事情。同時，在磁盤存儲格式方面它們是緊湊的、以追加的方式產生的，因為它們并不需要進行隨機訪問。

使用 Redis 有哪些好處或者優勢？
（1）性能極高。它讀的速度是 11萬次/s，寫的速度是 8萬次/s。因為數據存在內存中，而且是單進程單線程IO多路復用，沒有創建和銷毀線程的開銷。
（2）豐富的數據類型。
（3）原子性。Redis 的所有操作都是原子性的，多個操作也支持事務，即通過 MULTI 和 EXEC指令包起來。
（4）豐富的特性。它還支持 publish/subscribe，緩存，通知和key過期等特性。

Redis 相比 Memcached 有哪些優勢？
（1）Memcached 所有的值均是簡單的字符串，redis 作為其替代者，支持更為豐富的數據類。
（2）Redis 的速度比 Memcached 快。
（3）Redis 可以持久化數據。

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，斷電后會掛掉，數據不能超過內存大小。 Redis 有部分存在硬盤上，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，而Redis 有復雜的數據類型。
（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 ，因為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。

Redis 是單進程單線程的？
答：Redis 是單進程單線程的，redis 利用隊列技術將并發訪問變為串行訪問，消除了傳統數據庫串行控制的開銷。

Redis 的持久化機制是什么？各自的優缺點？
答：Redis提供兩種持久化機制—— RDB 和 AOF 機制。
1、RDB（Redis DataBase）持久化方式是指用數據集快照的方式半持久化模式記錄 redis 數據庫的所有鍵值對，在某個時間點將數據寫入一個臨時文件，持久化結束后，用這個臨時文件替換上次持久化的文件，達到數據恢復。
優點：（1）只有一個文件 dump.rdb，方便持久化。（2）容災性好，一個文件可以保存到安全的磁盤。（3）性能最大化，fork 子進程來完成寫操作，讓主進程繼續處理命令，所以是 IO最大化。使用單獨子進程來進行持久化，主進程不會進行任何 IO 操作，保證了 redis的高性能。（4）相對于數據集大時，比 AOF 的啟動效率更高。
缺點：數據安全性低。RDB 是間隔一段時間進行持久化，如果持久化之間 redis 發生故障，會發生數據丟失。所以這種方式更適合數據要求不嚴謹的場景。
2、AOF （Append-only file）持久化方式：是指所有的命令行記錄以 redis 命令請求協議的格式完全持久化存儲，保存為 aof 文件。
優點：（1）數據安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 屬性，有 always，每進行一次命令操作就記錄到 aof 文件中一次。（2）通過 append 模式寫文件，即使中途服務器宕機，可以通過 redis-check-aof工具解決數據一致性問題。（3）AOF 機制的 rewrite 模式。AOF 文件沒被 rewrite 之前（文件過大時會對命令進行合并重寫），可以刪除其中的某些命令（比如誤操作的 flushall）。
缺點：（1）AOF 文件比 RDB 文件大，且恢復速度慢。（2）數據集大的時候，比 RDB 啟動效率低。

Redis 常見性能問題和解決方案。答：（1）Master 最好不要寫內存快照，如果 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。（2）如果數據比較重要，某個 Slave 開啟 AOF 備份數據，策略設置為每秒同步一次。（3）為了主從復制的速度和連接的穩定性，Master 和 Slave 最好在同一個局域網。（4）盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫。（5）主從復制不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更為穩定，即：Master <- Slave1<- Slave2 <- Slave3…這樣的結構方便解決單點故障問題，實現 Slave 對 Master的替換。如果 Master 掛了，可以立刻啟用 Slave1 做 Master，其它不變。

redis 過期鍵的刪除策略是什么？答：（1）定時刪除：在設置鍵的過期時間的同時，創建一個定時器 timer，讓定時器在鍵的過期時間來臨時，立即執行對鍵的刪除操作。（2）惰性刪除：放任鍵過期不管，但是每次從鍵空間中獲取鍵時，都檢查取得的鍵是否過期，如果過期的話，就刪除該鍵；否則，就返回該鍵。（3）定期刪除：每隔一段時間程序就對數據庫進行一次檢查，刪除里面的過期鍵。至于要刪除多少過期鍵，以及要檢查多少個數據庫，則由算法決定。

了解Redis 的回收策略（淘汰策略）嗎？Redis 5.0版本中約定了八種內存淘汰策略，在內存不足以容納新寫入數據時觸發。關于已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires），采用如下四種淘汰策略：
volatile-lru：淘汰最近最少使用的數據。不推薦
volatile-ttl：淘汰將要過期的數據。不推薦
volatile-random：隨機淘汰數據。不推薦
volatile-lfu：淘汰使用頻率最低的數據。
關于未設置過期時間的數據集（server.db[i].dict），采用如下三種淘汰策略：
allkeys-lru：淘汰最近最少使用的數據。推薦使用，目前項目在用這種。
allkeys-lfu：淘汰使用頻率最低的數據。
allkeys-random：隨機淘汰數據。應該也沒人用吧，你不刪最少使用Key，卻隨機刪。
另外一種策略就是no-enviction（禁止驅逐策略）：當內存使用超過配置的閾值時會返回錯誤，不會驅逐任何鍵。意思是當內存不足以容納新入數據時，新寫入操作就會報錯，查詢請求可以繼續進行，線上任務也不能持續進行，采用此策略可以保證數據不被丟失。redis淘汰數據時還會同步到aof，使用策略規則：
（1）如果數據訪問頻率呈現泊松分布，則使用 allkeys-lru
（2）如果數據訪問頻率呈現均勻分布，則使用allkeys-random。

Redis淘汰機制是怎么實現的？回收進程如何工作的？答：一個客戶端運行了新的命令，添加了新的數據。Redis 檢查內存使用情況，如果大于 maxmemory 的限制，則根據設定好的策略進行回收。然后允許一個新的命令被執行，等等。所以我們不斷地穿越內存限制的邊界，通過不斷達到邊界然后不斷地回收回到邊界以下。如果一個命令的結果導致大量內存被使用（例如很大的集合的交集保存到一個新的鍵），不用多久內存限制就會被這個內存使用量超越。

為什么 Redis 需要把所有數據放到內存中？答：Redis 為了達到最快的讀寫速度將數據都讀到內存中，并通過異步的方式將數據寫入磁盤。所以 redis 具有速度快和數據持久化的特征。如果不將數據放在內存中，磁盤 I/O 速度會嚴重影響 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指定內存閾值后不能繼續插入新值，觸發淘汰機制。
Redis因為把所有數據放在內存中，所以它主要消耗的物理資源是內存。

Redis是單線程的，如何提高多核CPU的利用率？答：可以在同一個服務器部署多個Redis的實例，并把他們當作不同的服務器來使用，在某些時候，無論如何一個服務器是不夠的， 所以，如果你想使用多個CPU，你可以考慮一下分片（shard）。

Redis 的同步機制了解么？答：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，并同時將后續修改操作記錄到內存 buffer，待完成后將 rdb 文件全量同步到復制節點，復制節點接收完成后將 rdb 鏡像加載到內存。加載完成后，再通知主節點將期間修改的操作記錄同步到復制節點進行重放就完成了同步過程。

Pipeline 有什么好處，為什么要用 pipeline？答：批量獲取數據加快接口響應速度，即可以將多次IO的時間縮減為一次，前提是 pipeline 執行的指令之間沒有因果關系。使用 redis-benchmark 進行壓測的時候可以發現影響 redis 的 QPS峰值的一個重要因素是 pipeline 批次指令的數目。

是否使用過 Redis 集群，集群的原理是什么？答：主要是針對海量數據+高并發+高可用的場景。Redis的四種架構模式分別是「單機版、主從復制、哨兵以及集群模式」。
（1）Redis Sentinal（哨兵機制） 著眼于高可用，在 master 宕機時會自動將 slave 提升為master，繼續提供服務。
（2）Redis Cluster（集群） 著眼于擴展性，在單個 redis 內存不足時，使用 Cluster 進行分片存儲。整個流程跟哨兵相比，非常類似，所以說，redis cluster 功能強大，直接集成了 replication 和 sentinel 的功能。

Redis 集群方案什么情況下會導致整個集群不可用？答：有 A，B，C 三個節點的集群,在沒有復制模型的情況下，如果節點 B 失敗了，那么整個集群就會以為缺少 5501-11000 這個范圍的槽而不可用。

Redis 中主從、哨兵和集群之間有什么區別 ？
主從：master/slave 主redis寫入數據會通過主從復制把兩個從redis也寫入數據，相當于備份。
哨兵：監控主從的健康情況，master宕機之后。把slave提升為master。
集群：數據分片。把16384個哈希槽分配到多個節點上。同時包括主從和哨兵的功能。

Redis 支持的 Java 客戶端都有哪些？官方推薦用哪個？答：Redisson、Jedis、lettuce 等等，官方推薦使用 Redisson。

Jedis 與 Redisson 對比有什么優缺點？
答：Jedis 是 由Java 實現的客戶端，其 API 提供了比較全面的命令支持；Redisson 實現了分布式和可擴展的Java數據結構，和 Jedis 相比，功能較為簡單，不支持字符串操作，不支持排序、事務、管道、分區等 Redis 特性。Redisson 的宗旨是促進使用者對 Redis 的關注分離，從而讓使用者能夠將精力集中在處理業務邏輯上。

說說 Redis 哈希槽的概念？答：Redis 集群沒有使用一致性 hash，而是引入了哈希槽的概念，Redis 集群有16384 個哈希槽，每個 key 通過 CRC16 校驗后對 16384 取模來決定放置哪個槽，集群的每個節點負責一部分 hash 槽。

Redis 集群的主從復制模型是怎樣的？
答：為了使在部分節點失敗或者大部分節點無法通信的情況下集群仍然可用，所以集群使用了主從復制模型，每個節點都會有 N-1 個復制品。

Redis 集群會有寫操作丟失嗎？為什么？答：Redis 并不能保證數據的強一致性，所以集群在特定的條件下可能會丟失寫操作。

Redis 集群最大節點個數是多少？集群之間是如何復制的？答：最大節點個數是16384 個，集群之間是異步復制。

怎么理解 Redis 事務？支持事務回滾嗎？答：（1）事務是一個單獨的隔離操作：事務中的所有命令都會序列化、按順序地執行。事務在執行的過程中，不會被其它客戶端發送來的命令請求所打斷。（2）事務是一個原子操作：事務中的命令要么全部被執行，要么全部都不執行。
Redis命令在事務中可能會執行失敗，但是Redis事務不會回滾，而是會繼續執行余下的命令。而關系型數據在這種情況下都是會回滾的。Redis不會回滾事務的主要原因是:
①只有當發生語法錯誤(這個問題在命令隊列時無法檢測到)了，Redis命令才會執行失敗, 或對keys賦予了一個類型錯誤的數據：這意味著這些都是程序性錯誤，這類錯誤在開發的過程中就能夠發現并解決掉，幾乎不會出現在生產環境。②由于不需要回滾，這使得Redis內部更加簡單，而且運行速度更快。

Redis 事務相關的命令有哪幾個？答：MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

Redis 如何做內存優化？答：盡可能使用散列表（hash），散列表（是說散列表里面存儲的數少）使用的內存非常小，所以盡可能的將你的數據模型抽象到一個散列表里面。比如你的 web 系統中有一個用戶對象，不要為這個用戶的名稱，姓氏，郵箱，密碼設置單獨的 key，而是應該把這個用戶的所有信息存儲到一張散列表里面。

都有哪些辦法可以降低 Redis 的內存使用情況呢？答：如果你使用的是 32 位的 Redis 實例，可以好好利用 Hash,list,zset,set等集合類型數據，因為通常情況下很多小的 Key-Value 可以用更緊湊的方式存放到一起。

Redis 的內存用完了會發生什么？答：如果內存達到設置的上限，它的寫命令會返回錯誤信息，但是讀命令還可以正常返回。可以設置 Redis 淘汰機制，當達到內存上限時就會施行數據淘汰策略。它所在服務器內存滿了可能導致訪問變慢，更嚴重的會直接宕機。redis所在服務器內存滿了怎么辦？1. 增加內存2. 使用淘汰策略3. 使用集群。

一個 Redis 實例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他們最多能存放多少元素？答：理論上 Redis 可以處理多達 232 的 keys，并且在實際中進行了測試，每個實例至少存放了 2 億 5 千萬的 keys。我們正在測試一些較大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 個元素。換句話說，Redis 的存儲極限是系統中的可用內存值。

MySQL 里有 2000w 數據，redis 中只存 20w 的數據，如何保證 redis 中的數據都是熱點數據？答：Redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會施行數據淘汰策略，設置淘汰最少使用的數據即可。

Redis 最適合的場景？
1、會話緩存（Session Cache，如單點登錄）。最常用的一種使用 Redis 的情景是會話緩存（session cache）。用它緩存會話比其它存儲（如 Memcached）優秀的地方在于它提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果客戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，客戶還會這樣嗎？ 幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎么恰當的使用 Redis 來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平臺Magento 也提供 Redis 的插件。
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，即使重啟了 Redis 實例，因為有磁盤的持久化，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、緩存隊列。它在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得它能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。它作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（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 創建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery 有一個后臺就是使用 Redis 作為 broker，你可以從這里去查看。
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–我們稱之為“user_scores”，只需要像下面一樣執行即可： 當然，這是假定你是根據用戶的分數做遞增的排序。你如果想返回用戶及用戶的分數，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，你可以在這里看到。
5、發布/訂閱。發布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網絡連接中使用，還可作為基于發布/訂閱的腳本觸發器，甚至用 Redis 的發布/訂閱功能來建立聊天系統！

假如 Redis 里面有 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，如何將它們全部找出來？答：使用 keys 指令可以掃出指定模式的 key 列表。對方接著追問：如果這個 redis 正在給線上的業務提供服務，那使用 keys 指令會有什么問題？這個時候你要回答 redis 關鍵的一個特性：redis 是單線程的，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，但是會有一定的重復概率，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。

怎么用 Redis 做異步隊列？答：一般使用 list 結構作為隊列，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？使用發布/訂閱者模式，可以實現1:N 的消息隊列。如果對方追問Redis發布/訂閱者模式有什么缺點？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？使用zset，拿時間戳作為score，消息內容作為 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。到這里，面試官暗地里已經對你豎起了大拇指。

使用過 Redis 分布式鎖么，它是什么回事？答：jedis setnx 實現加鎖，lua腳本實現解鎖，注意死鎖。先拿 setnx 來爭搶鎖，搶到之后，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，然后接著問如果在 setnx 之后執行 expire之前進程意外 crash 或者要重啟維護了，那會怎么樣？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。緊接著你故作思考片刻，然后回答：我記得 set 指令可以同時把 setnx 和expire 合成一條指令來用的！如 jedis.set(key, value, new SetParams().nx().ex(time)) 。對方這時會顯露笑容，心里開始默念：摁，這小子還不錯。

Redis的高并發和高吞吐量的原因
高吞吐量的原因如下。
①它是基于內存的，內存的讀寫速度非常快；
②它是單進程單線程的，省去了很多上下文切換線程的時間；
③它使用多路復用技術，可以處理并發的連接。非阻塞IO 內部實現采用epoll，采用了epoll+自己實現的簡單的事件框架。epoll中的讀、寫、關閉、連接都轉化成了事件，然后利用epoll的多路復用特性，絕不在io上浪費一點時間。
為什么Redis是單線程的？官方答案為：因為Redis是基于內存的操作，CPU不是Redis的瓶頸，Redis的瓶頸最有可能是機器內存的大小或者網絡帶寬。既然單線程容易實現，而且CPU不會成為瓶頸，那就順理成章地采用單線程的方案了。缺點是無法發揮多核CPU性能，不過可以通過在單機開多個Redis實例來完善。

REDIS緩存穿透，緩存擊穿，緩存雪崩原因+解決方案。
答：見《緩存穿透，緩存擊穿，緩存雪崩解決方案分析》

說下redis實現高可用的方式。
答：① Redis+主從+哨兵+keeplived；②Redis的原生集群；③codis。
這三種，那么說說你用的是那種？怎么實現的？我說的是第一種怎么實現

Redis高并發場景熱點緩存如何重建？怎么知道Redis的key即將過期？
答：在配置文件開啟過期事件監聽即可。熱點key不設置過期時間，但是存在一個邏輯過期時間，邏輯過期時間保存在key相應的value中。
若監聽到邏輯過期時間到期，則返回老值，異步更新value值，存在的缺點會導致數據的短暫不一致。

Redis與MySQL雙寫一致性如何保證？Redis緩存與數據庫雙寫不一致如何解決？Redis的第二次刪除是放在事務外面還是里面，那么用了延時雙刪,想想還存在什么？
答：基于中間件canal訂閱MySQL的Binlog實現緩存數據同步

Redis為什么那么快？答：純內存KV操作；內部是單線程實現的（不需要創建/銷毀線程，避免上下文切換，無并發資源競爭的問題）；異步非阻塞的I/O（多路復用）。

redis 注個相同key的用戶怎么辦？
答：①如果是要避免使用同一個KEY，可以使用分布式鎖或者在不同的系統生成UUID的方式做key。也可以讓redis產生key給不同的系統使用，因為redis是單線程的，這樣就能避免同key。
②跨系統時，使用sys_name:key_name來區分不同系統的相同key值。
③同一個系統時，使用冒號（:）來分隔名字的不同部分：比如鍵名article:92617就使用了冒號來分隔單詞article和文章的ID號92617，以此來構建命名空間（namespace）。
④在并發量過大的情況下，通過消息中間件進行處理，把并行讀寫進行串行化。把Redis.set操作放在隊列中使其串行化，必須的一個一個執行。這種方式在一些高并發的場景中算是一種通用的解決方案。

Redis持久化數據和緩存怎么做擴容？
如果Redis被當做緩存使用，使用一致性哈希實現動態擴容縮容。如果Redis被當做一個持久化存儲使用，必須使用固定的keys-to-nodes映射關系，節點的數量一旦確定不能變化。否則的話(即Redis節點需要動態變化的情況），必須使用可以在運行時進行數據再平衡的一套系統，而當前只有Redis集群可以做到這樣。

說說Redis的String數據類型的依賴于什么實現的？
答：請參考Redis的五大數據類型的底層實現

說下Redis的容災下怎么實現選舉的，比如你知道paosx、raft和zab協議，知道的話可以說下。
答：請參考分布式系統協議Paxos、Raft和ZAB。

Redis怎么保證數據不丟失？說下如果redis雪崩是怎么快速恢復重啟的？
我們都知道 Redis 的數據全部在內存里，如果突然宕機，數據就會全部丟失，因此必須有一種機制來保證 Redis 的數據不會因為故障而丟失，這種機制就是 ** Redis 的持久化機制** 。
快速恢復重啟的方法是 混合持久化，即將 RDB 文件的內容和增量的 AOF 日志文件存在一起。這里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化開始到持久化結束的這段時間發生的增量 AOF 日志，通常這部分 AOF 日志很小。在 Redis 重啟的時候，可以先加載 RDB 的內容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重啟效率因此得到大幅提升。

如何用Redis快速統計億級用戶日活？
用bitmap和HyperLogLog都可以解決，前者是精確統計，后者適用于數據量更大的模糊統計。

Redis的zset底層數據結構，為什么用跳躍表而不用紅黑樹？
共同點：紅黑樹和跳表插入、刪除、查找以及迭代輸出的時間復雜度是一樣的。
♣跳表在區間查詢的時候效率是高于紅黑樹的，跳表進行查找O(logn)的時間復雜度定位到區間的起點，然后在原始鏈表往后遍歷就可以了 ，其他插入和單個條件查詢，更新兩者的復雜度都是相同的O(logn)。
♣跳表的代碼實現相對于紅黑樹更容易實現。
♣跳表更加靈活，它可以通過改變索引構建策略，有效平衡執行效率和內存消耗。（紅黑樹的平衡是通過左旋轉和有旋轉來進行平衡）。
下面的常見面試題的答案日后補上。

Redis的分布式鎖和zk的分布式鎖的原理，是公平鎖么？

??弄明白了這些Redis面試題基本上就可以成為面霸了，從而吊打面試官，哈哈~歡迎點贊閱讀，一同學習交流；若有疑問，請在文章下方留下你的神評妙論！

.tipTitle { 210px; text-align: left; font-size: 25px; }
.wechat { 180px; height: 180px; }
.zsdiv { display: flex }
.aTip { font-size: 18px; font-family:"楷體","楷體_GB2312"; }
.tipRight { padding: 1px 0px 0px 0px }
.tipwechat {
32px;
height: 32px;
border: medium none;
box-shadow: none;
margin-left: 5px;
vertical-align: middle;
}

---

  讀后有收獲，小禮物走一走，請作者喝咖啡。

贊賞支持

總結

以上是生活随笔為你收集整理的50道 Redis常见面试题，干货汇总的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。