Redis应该算面试中必问的一个知识点，但是发现很多童鞋并不熟悉这块，这篇就常见的一些问题做一些整理，有不对的地方欢迎留言指正！

1、Redis支持的数据类型？

String（字符串）

格式: set key value

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

Hash（哈希）

格式: hmset name key1 value1 key2 value2

Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

List（列表）

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）

格式: lpush name value

在 key 对应 list 的头部添加字符串元素

格式: rpush name value

在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素

格式: lrem name index

key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素

格式: llen name

返回 key 对应 list 的长度

Set（集合）

格式: sadd name value

Redis的Set是string类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

zset(sorted set：有序集合)

格式: zadd name score value

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

2、什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

Redis 提供了两种持久化方式：RDB（默认） 和AOF

RDB：

rdb是Redis DataBase缩写

功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad（从文件加载内存）两个函数

AOF:

Aof是Append-only file缩写

每当执行服务器(定时)任务或者函数时flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作

aof写入保存：

• WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件
• SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

存储结构:

内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。

比较：

• aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。
• aof比rdb更安全也更大
• rdb性能比aof好
• 如果两个都配了优先加载AOF

刚刚上面你有提到redis通讯协议(RESP )，能解释下什么是RESP？有什么特点？（可以看到很多面试其实都是连环炮，面试官其实在等着你回答到这个点，如果你答上了对你的评价就又加了一分）

RESP 是redis客户端和服务端之前使用的一种通讯协议；

RESP 的特点：实现简单、快速解析、可读性好

For Simple Strings the first byte of the reply is “+” 回复
For Errors the first byte of the reply is “-” 错误
For Integers the first byte of the reply is “:” 整数
For Bulk Strings the first byte of the reply is “$” 字符串
For Arrays the first byte of the reply is “*” 数组

持久化在面试中问到的频率较高，重点学一下，篇幅有限，具体点下面的文章：

10分钟彻底理解Redis的持久化机制：RDB和AOF

3、Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点

单机版

特点：

简单

问题：

• 内存容量有限
• 处理能力有限
• 无法高可用。

主从复制

Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。

只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从服务器，从而一直保证主从服务器的数据相同。

特点：

• master/slave 角色
• master/slave 数据相同
• 降低 master 读压力在转交从库

问题：

• 无法保证高可用
• 没有解决 master 写的压力

哨兵

Redis sentinel 是一个分布式系统中监控 redis 主从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。其中三个特性：

• 监控（Monitoring）：Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
• 提醒（Notification）：当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
• 自动故障迁移（Automatic failover）：当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。

特点：

• 保证高可用
• 监控各个节点
• 自动故障迁移

缺点：

• 主从模式，切换需要时间丢数据
• 没有解决 master 写的压力

集群（proxy 型）

Twemproxy 是一个 Twitter 开源的一个 redis 和 memcache 快速/轻量级代理服务器；Twemproxy 是一个快速的单线程代理程序，支持 Memcached ASCII 协议和 redis 协议。

特点：

• 多种 hash 算法：MD5、CRC16、CRC32、CRC32a、hsieh、murmur、Jenkins
• 支持失败节点自动删除
• 后端 Sharding 分片逻辑对业务透明，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致

缺点：

• 增加了新的 proxy，需要维护其高可用。
• failover 逻辑需要自己实现，其本身不能支持故障的自动转移可扩展性差，进行扩缩容都需要手动干预

集群（直连型）：

从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。

特点：

• 无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。
• 数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
• 可扩展性，可线性扩展到 1000 个节点，节点可动态添加或删除。
• 高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本
  -实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。

缺点：

• 资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
• 数据通过异步复制,不保证数据的强一致性

高可用Redis架构分析搭建，可以参考：高可用Redis服务架构分析与搭建

4、使用过Redis分布式锁么，它是怎么实现的？

先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。

如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？

set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！

5、使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？有什么缺点？

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。

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。

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。

6、什么是缓存穿透？如何避免？什么是缓存雪崩？何如避免？

缓存穿透

一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

如何避免？

• 对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
• 对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。

缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统带来很大压力。导致系统崩溃。

如何避免？

• 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
• 做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期
• 不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

这道相当常见，详细再参考下文，一定熟练掌握：Redis缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透和常见的几种缓存模式

7、Redis常用命令

管理命令

# dbsize 返回当前数据库 key 的数量。
# info 返回当前 redis 服务器状态和一些统计信息。
# monitor 实时监听并返回redis服务器接收到的所有请求信息。
# shutdown 把数据同步保存到磁盘上，并关闭redis服务。
# config get parameter 获取一个 redis 配置参数信息。（个别参数可能无法获取）
# config set parameter value 设置一个 redis 配置参数信息。（个别参数可能无法获取）
# config resetstat 重置 info 命令的统计信息。（重置包括：keyspace 命中数、
# keyspace 错误数、 处理命令数，接收连接数、过期 key 数）
# debug object key 获取一个 key 的调试信息。
# debug segfault 制造一次服务器当机。
# flushdb 删除当前数据库中所有 key,此方法不会失败。小心慎用
# flushall 删除全部数据库中所有 key，此方法不会失败。小心慎用

工具命令

#redis-server：Redis 服务器的 daemon 启动程序
#redis-cli：Redis 命令行操作工具。当然，你也可以用 telnet 根据其纯文本协议来操作
#redis-benchmark：Redis 性能测试工具，测试 Redis 在你的系统及你的配置下的读写性能
$redis-benchmark -n 100000 –c 50
#模拟同时由 50 个客户端发送 100000 个 SETs/GETs 查询
#redis-check-aof：更新日志检查
#redis-check-dump：本地数据库检查

8.Redis单例、主从模式、sentinel以及集群的配置方式及优缺点对比

Redis单例、主从模式、sentinel以及集群的配置方式及优缺点对比

9、为什么Redis 单线程却能支撑高并发？

为什么Redis 单线程却能支撑高并发？

10、Redis常见性能问题和解决方案：

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化，如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4).Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

Redis性能分析相关问题，限于篇幅，给出文章链接：

Redis 性能问题分析（好文推荐）

11、Redis的并发竞争问题如何解决?

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法：

• 客户端角度，为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信，对连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。
• 服务器角度，利用setnx实现锁。

注：对于第一种，需要应用程序自己处理资源的同步，可以使用的方法比较通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二种需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些问题。

12、说说Redis的内存淘汰策略

直接点这里：Redis的内存淘汰策略

13、Redis最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached，何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

• Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
• Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
• Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”。

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！