1.什么是redis?
　　　Redis 是一個基于內存的高性能key-value數據庫，它常被稱作是一款數據結構服務器（data structure server）。

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。因為是純內存操作，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 數據庫。
　　　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過期時間，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適合的場景主要局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，因為數據存在內存中，類似于HashMap，HashMap的優勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)；
(2) 支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash；（字符串，列表，集合，有序集合，哈希）
(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么全部執行，要么全部不執行；
(4) 豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設置過期時間，過期后將會自動刪除；

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作為其替代者，支持更為豐富的數據類型；
(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，斷電后會掛掉，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。

6.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重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內存快照做持久化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。
3).Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的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主從復制的性能問題，為了主從復制的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個局域網內。
相關知識：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（回收策略）。
7.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

8.請用Redis和任意語言實現一段惡意登錄保護的代碼，限制1小時內每用戶Id最多只能登錄5次。具體登錄函數或功能用空函數即可，不用詳細寫出。
用列表實現:列表中每個元素代表登陸時間,只要最后的第5次登陸時間和現在時間差不超過1小時就禁止登陸。

9.為什么redis需要把所有數據放到內存中?
(1)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具有快速和數據持久化的特征。如果不將數據放在內存中，磁盤I/O速度為嚴重影響redis的性能。
(2)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后不能繼續插入新值。

10.Redis是單進程單線程的。
　　　redis是單線程的，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

11.redis的并發競爭問題如何解決?
Redis為單進程單線程模式，采用隊列模式將并發訪問變為串行訪問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對于多個客戶端連接并不存在競爭，但是在客戶端對Redis進行并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，這些問題均是由于客戶端連接混亂造成。對此有2種解決方法：
1.客戶端角度，為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操作采用內部鎖synchronized。
2.服務器角度，利用setnx實現鎖。
注：對于第一種，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。

12.redis事物的了解CAS(check-and-set 操作實現樂觀鎖 )?
　　和眾多其它數據庫一樣，Redis作為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。相信對有關系型數據庫開發經驗的開發者而言這一概念并不陌生，即便如此，我們還是會簡要的列出Redis中事務的實現特征：
　　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不會再為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). 和關系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，其后的命令仍然會被繼續執行。
　　3). 我們可以通過MULTI命令開啟一個事務，有關系型數據庫開發經驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之后執行的命令都將被視為事務之內的操作，最后我們可以通過執行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內的所有操作。這兩個Redis命令可被視為等同于關系型數據庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。
　　4). 在事務開啟之前，如果客戶端與服務器之間出現通訊故障并導致網絡斷開，其后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命令之后，那么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，那么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服務器會在重新啟動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現類似問題，就會立即退出并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，并將已經寫入的部分數據進行回滾。修復之后我們就可以再次重新啟動Redis服務器了。

13.WATCH命令和基于CAS的樂觀鎖：
　　　在Redis的事務中，WATCH命令可用于提供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之后有任何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中并未提供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。其偽碼如下：

val = GET mykeyval = val + 1SET mykey $val

以上代碼只有在單連接的情況下才可以保證執行結果是正確的，因為如果在同一時刻有多個客戶端在同時執行該段代碼，那么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，假設該值為10，此后兩個客戶端又均將該值加一后set回Redis服務器，這樣就會導致mykey的結果為11，而不是我們認為的12。為了解決類似的問題，我們需要借助WATCH命令的幫助，見如下代碼：

WATCH mykeyval = GET mykeyval = val + 1MULTISET mykey $valEXEC

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，此后又將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，那么當前連接的EXEC命令將執行失敗。這樣調用者在判斷返回值后就可以獲悉val是否被重新設置成功。

14.redis持久化的幾種方式
1、快照（snapshots）
　　缺省情況情況下，Redis把數據快照存放在磁盤上的二進制文件中，文件名為dump.rdb。你可以配置Redis的持久化策略，例如數據集中每N秒鐘有超過M次更新，就將數據寫入磁盤；或者你可以手工調用命令SAVE或BGSAVE。
　　工作原理
　　． Redis forks.
　　． 子進程開始將數據寫到臨時RDB文件中。
　　． 當子進程完成寫RDB文件，用新文件替換老文件。
　　． 這種方式可以使Redis使用copy-on-write技術。
2、AOF
　　快照模式并不十分健壯，當系統停止，或者無意中Redis被kill掉，最后寫入Redis的數據就會丟失。這對某些應用也許不是大問題，但對于要求高可靠性的應用來說，
　　Redis就不是一個合適的選擇。
　　Append-only文件模式是另一種選擇。
　　你可以在配置文件中打開AOF模式
3、虛擬內存方式
　　當你的key很小而value很大時,使用VM的效果會比較好.因為這樣節約的內存比較大.
　　當你的key不小時,可以考慮使用一些非常方法將很大的key變成很大的value,比如你可以考慮將key,value組合成一個新的value.
　　vm-max-threads這個參數,可以設置訪問swap文件的線程數,設置最好不要超過機器的核數,如果設置為0,那么所有對swap文件的操作都是串行的.可能會造成比較長時間的延遲,但是對數據完整性有很好的保證.
　　自己測試的時候發現用虛擬內存性能也不錯。如果數據量很大，可以考慮分布式或者其他數據庫

15.redis的緩存失效策略和主鍵失效機制
　　作為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被稱為volatile。在創建緩存時，要為給定的key設置生存期，當key過期的時候（生存期為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來覆蓋以后，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，那么改名后的 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，然后舊的 key 會改名為 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 重新成為一個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，主鍵失效的時間復雜度是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 不存在或者不能為 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
　　默認為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
　　注意這里的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，后面的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布，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布，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，然后取最先失效的key進行淘汰

16.redis 最適合的場景
Redis最適合所有數據in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那么何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
　　1 、Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。
　　2 、Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
　　3 、Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。
（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）的優勢在于：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，
　　他們還會這樣嗎？
　　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。
　　再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。
　　此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。
（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能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis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”，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，你可以在這里看到。
（5）、發布/訂閱
　　最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發布/訂閱功能。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！（不，這是真的，你可以去核
　　實）。
　　Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為用戶提供如果此多功能。

17.redis實現分布式鎖的思想
? 獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，并使用expire命令為鎖添加一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。
? 獲取鎖的時候還設置一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。
? 釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。

18.單線程的redis為什么這么快
(一)純內存操作
(二)單線程操作，避免了頻繁的上下文切換
(三)采用了非阻塞I/O多路復用機制

19.redis的數據類型，以及每種數據類型的使用場景
回答：一共五種
(一)String（字符串）
這個其實沒啥好說的，最常規的set/get操作，value可以是String也可以是數字。一般做一些復雜的計數功能的緩存。
(二)hash（哈希）
這里value存放的是結構化的對象，比較方便的就是操作其中的某個字段。博主在做單點登錄的時候，就是用這種數據結構存儲用戶信息，以cookieId作為key，設置30分鐘為緩存過期時間，能很好的模擬出類似session的效果。
(三)list（列表）
使用List的數據結構，可以做簡單的消息隊列的功能。另外還有一個就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分頁功能，性能極佳，用戶體驗好。本人還用一個場景，很合適—取行情信息。就也是個生產者和消費者的場景。LIST可以很好的完成排隊，先進先出的原則。
(四)set（集合）
因為set堆放的是一堆不重復值的集合。所以可以做全局去重的功能。為什么不用JVM自帶的Set進行去重？因為我們的系統一般都是集群部署，使用JVM自帶的Set，比較麻煩，難道為了一個做一個全局去重，再起一個公共服務，太麻煩了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以計算共同喜好，全部的喜好，自己獨有的喜好等功能。
(五)sorted set（有序集合）
sorted set多了一個權重參數score,集合中的元素能夠按score進行排列。可以做排行榜應用，取TOP N操作。

20.Redis 內部結構
dict 本質上是為了解決算法中的查找問題（Searching）是一個用于維護key和value映射關系的數據結構，與很多語言中的Map或dictionary類似。 本質上是為了解決算法中的查找問題（Searching）
sds sds就等同于char * 它可以存儲任意二進制數據，不能像C語言字符串那樣以字符’\0’來標識字符串的結 束，因此它必然有個長度字段。
skiplist （跳躍表） 跳表是一種實現起來很簡單，單層多指針的鏈表，它查找效率很高，堪比優化過的二叉平衡樹，且比平衡樹的實現，
quicklist
ziplist 壓縮表 ziplist是一個編碼后的列表，是由一系列特殊編碼的連續內存塊組成的順序型數據結構，

21.有沒有嘗試進行多機redis 的部署？如何保證數據一致的？
主從復制，讀寫分離
一類是主數據庫（master）一類是從數據庫（slave），主數據庫可以進行讀寫操作，當發生寫操作的時候自動將數據同步到從數據庫，而從數據庫一般是只讀的，并接收主數據庫同步過來的數據，一個主數據庫可以有多個從數據庫，而一個從數據庫只能有一個主數據庫。

22.對于大量的請求怎么樣處理
redis是一個單線程程序，也就說同一時刻它只能處理一個客戶端請求；
redis是通過IO多路復用（select，epoll, kqueue，依據不同的平臺，采取不同的實現）來處理多個客戶端請求的

23.為什么Redis的操作是原子性的，怎么保證原子性的？
對于Redis而言，命令的原子性指的是：一個操作的不可以再分，操作要么執行，要么不執行。
Redis的操作之所以是原子性的，是因為Redis是單線程的。
Redis本身提供的所有API都是原子操作，Redis中的事務其實是要保證批量操作的原子性。
多個命令在并發中也是原子性的嗎？
不一定， 將get和set改成單命令操作，incr 。使用Redis的事務，或者使用Redis+Lua==的方式實現.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis常见面试题及答案模板的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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