一、Redis是什么？简述它的优缺点？

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存当中操
作，定期通过异步操作把数据库中的数据flush到硬盘上进行保存。

因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value 数据库。

优点：

• 读写性能极高， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。

• 支持数据持久化，支持 AOF（日志追加）和 RDB（快照 save、bgsave）两种持久化方式。

• 支持事务， Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。

• 数据结构丰富，除了支持string类型的value外，还支持hash、set、zset、list等数据结构。

• 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

• 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe（发布/订阅）， key 过期等特性。

缺点：

数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后可能会引入数据不一致的问题，降低了系统的可靠性。

　

二、Redis为什么这么快？

内存存储：Redis是使用内存(in-memeroy)存储，没有磁盘IO上的开销。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。

单线程实现（ Redis 6.0以前）：Redis使用单个线程处理请求，避免了多个线程之间线程切换和锁资源争用的开销。注意：单线程是指的是在核心网络模型中，网络请求模块使用一个线程来处理，即一个线程处理所有网络请求。

非阻塞IO：Redis使用多路复用IO技术，将epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

优化的数据结构：Redis有诸多可以直接应用的优化数据结构的实现，应用层可以直接使用原生的数据结构提升性能。

使用底层模型不同：Redis直接自己构建了 VM (虚拟内存)机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

Redis的VM(虚拟内存)机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。通过VM功能可以实现冷热数据分离，使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。

Redis提高数据库容量的办法有两种：一种是可以将数据分割到多个RedisServer上；另一种是使用虚拟内存把那些不经常访问的数据交换到磁盘上。需要特别注意的是Redis并没有使用OS提供的Swap，而是自己实现。

　

三、Redis相比Memcached有哪些优势？

数据类型：Memcached所有的值均是简单的字符串，Redis支持更为丰富的数据类型，支持string(字符串)，list(列表)，Set(集合)、Sorted Set(有序集合)、Hash(哈希)等。

持久化：Redis支持数据落地持久化存储，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。 memcache不支持数据持久存储 。

集群模式：Redis提供主从同步机制，以及 Cluster集群部署能力，能够提供高可用服务。

Memcached没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据

性能对比：Redis的速度比Memcached快很多。

网络IO模型：Redis使用单线程的多路 IO 复用模型，Memcached使用多线程的非阻塞IO模式。

Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

　

四、为什么要用 Redis 做缓存？

• 从高并发上来说：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

• 从高性能上来说：

用户第一次访问数据库中的某些数据。 因为是从硬盘上读取的所以这个过程会比较慢。将该用户访问的数据存在缓存中，下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据。

　

五、Redis的常用场景有哪些

1、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。

2、排行榜

很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3、计数器

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。

5、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

6、 社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。如在微博中的共同好友，通过Redis的set能够很方便得出。

7、最新列表

Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。

8、消息系统

消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。不过，这个不能和专业的消息中间件相比。

　

六、Redis的数据类型有哪些？

有五种常用数据类型：String、Hash、Set、List、SortedSet。以及三种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、Geol ，其中HyperLogLog、Bitmap的底层都是 String 数据类型，Geo的底层是 Sorted Set 数据类型。

五种常用的数据类型：

1、String

String是最常用的一种数据类型，普通的key- value 存储都可以归为此类。其中Value既可以是数字也可以是字符串。

使用场景：常规key-value缓存应用。常规计数: 微博数， 粉丝数。

2、Hash

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，并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值。

3、Set

Set是一个无序的天然去重的集合，即Key-Set。此外还提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法，对于求共同好友、共同关注什么的功能实现特别方便。

4、List

List是一个有序可重复的集合，其遵循FIFO的原则，底层是依赖双向链表实现的，因此支持正向、反向双重查找。通过List，我们可以很方便的获得类似于最新回复这类的功能实现。

5、SortedSet

Set的可排序版。此外还支持优先级排序，维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。

三种特殊的数据类型：

6、Bitmap

位图，Bitmap想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在Bitmap中叫做偏移量。使用Bitmap实现统计功能，更省空间。如果只需要统计数据的二值状态，例如商品有没有、用户在不在等，就可以使用 Bitmap，因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1。

7、Hyperloglog

HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型，HyperLogLog 的优点是，在输
入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。场景：统计网页的UV（即Unique Visitor，不重复访客，一个人访问某个网站多次，但是还是只计算为一次）。

要注意，HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。

8、Geo

主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作，适用场景如朋友的定位、附
近的人、打车距离计算等。

　

七、Redis持久化机制

为了能够重用Redis数据，或者防止系统故障，我们需要将Redis中的数据写入到磁盘空间中，即持久化。

Redis提供了两种不同的持久化方法可以将数据存储在磁盘中，一种叫快照 RDB ，另一种叫只追加文件AOF 。

1、RDB

在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘( Snapshot )，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。

优势：适合大规模的数据恢复；对数据完整性和一致性要求不高。

劣势：在一定间隔时间做一次备份，如果Redis意外 down 掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改。

2、AOF

以日志追加的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件，但不可以改写文件，Redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，Redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。

AOF采用文件追加方式，文件会越来越大，为避免出现此种情况，新增了重写机制，当AOF文件的大小超过所设定的阈值时， Redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。

aof三种追加日志的方式

• 每修改同步

appendfsync always 同步持久化，每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，性能较差但数据完整性比较好。

• 每秒同步

appendfsync everysec 异步操作，每秒记录，如果一秒内宕机，有数据丢失

• 不同步

appendfsync no 从不同步

　

八、如何选择合适的持久化方

如果是数据不那么敏感，且可以从其他地方重新生成补回的，那么可以关闭持久化。

如果是数据比较重要，不想再从其他地方获取，且可以承受数分钟的数据丢失，比如缓存等，那么可以只使用RDB。

如果是用做内存数据库，要使用Redis的持久化，建议是RDB和AOF都开启，或者定期执行bgsave做快照备份，RDB方式更适合做数据的备份，AOF可以保证数据的不丢失。

混合持久化结合了RDB持久化 和 AOF 持久化的优点， 由于绝大部分都是RDB格式，加载速度快，同时结合AOF，增量的数据以AOF方式保存了，数据更少的丢失。

　

九、Redis过期键的删除策略

Redis的过期删除策略就是：惰性删除和定期删除两种策略配合使用。

1、惰性删除：

惰性删除不会去主动删除数据，而是在访问数据的时候，再检查当前键值是否过期，如果过期则执行删除并返回 null 给客户端，如果没有过期则返回正常信息给客户端。它的优点是简单，不需要对过期的数据做额外的处理，只有在每次访问的时候才会检查键值是否过期，缺点是删除过期键不及时，造成了一定的空间浪费。

2、定期删除

Redis会周期性的随机测试一批设置了过期时间的key并进行处理。测试到的已过期的key将被删除。

　

十、 Redis内存淘汰策略

Redis是不断的删除一些过期数据，但是很多没有设置过期时间的数据也会越来越多，那么Redis内存不够用的时候是怎么处理的呢？答案就是淘汰策略。

当Redis的内存超过最大允许的内存之后，Redis会触发内存淘汰策略，删除一些不常用的数据，以保证Redis服务器的正常运行。

Redisv4.0前提供 6种数据淘汰策略：

1、volatile-lru：利用LRU算法移除设置过过期时间的key (LRU:最近使用 Least Recently Used )

2、allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）

3、volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

4、volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

5、allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

6、no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

Redisv4.0后增加以下两种：

7、volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰

(LFU(Least Frequently Used)算法，也就是最频繁被访问的数据将来最有可能被访问到)

8、allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的key。

内存淘汰策略可以通过配置文件来修改，Redis.conf对应的配置项是maxmemory-policy 修改对应的值就行，默认是no-eviction。

　

十一、什么是缓存预热?

缓存预热是指系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。

如果不进行预热，那么Redis初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中， 对数据库造成流量的压力。

缓存预热解决方案：

数据量不大的时候，工程启动的时候进行加载缓存动作；

数据量大的时候，设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新；

数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

　

十二、Redis为何选择单线程？

在Redis 6.0以前，Redis的核心网络模型选择用单线程来实现。先来看下官方的回答

It's not very frequent that CPU becomes your bottleneck with Redis， as usually Redisis
either memory or network bound. For instance， using pipelining Redisrunning on an
average Linux system can deliver even 1 million requests per second， so if your application
mainly uses O(N) or O(log(N)) commands， it is hardly going to use too much CPU.

核心意思就是，对于一个 DB 来说，CPU 通常不会是瓶颈，因为大多数请求不会是 CPU 密集型的，而是I/O 密集型。具体到 Redis的话，如果不考虑 RDB/AOF 等持久化方案，Redis是完全的纯内存操作，执行速度是非常快的，因此这部分操作通常不会是性能瓶颈，Redis真正的性能瓶颈在于网络 I/O，也就是客户端和服务端之间的网络传输延迟，因此 Redis选择了单线程的 I/O 多路复用来实现它的核心网络模型。

实际上更加具体的选择单线程的原因如下：

避免过多的上下文切换开销：如果是单线程则可以规避进程内频繁的线程切换开销，因为程序始终运行在进程中单个线程内，没有多线程切换的场景。

避免同步机制的开销：如果 Redis选择多线程模型，又因为 Redis是一个数据库，那么势必涉及到底层数据同步的问题，则必然会引入某些同步机制，比如锁，而我们知道 Redis不仅仅提供了简单的 key-value 数据结构，还有 list、set 和 hash 等等其他丰富的数据结构，而不同的数据结构对同步访问的加锁粒度又不尽相同，可能会导致在操作数据过程中带来很多加锁解锁的开销，增加程序复杂度的同时还会降低性能。

简单可维护：如果 Redis使用多线程模式，那么所有的底层数据结构都必须实现成线程安全的，这无疑又使得 Redis的实现变得更加复杂。

总而言之，Redis选择单线程可以说是多方博弈之后的一种权衡：在保证足够的性能表现之下，使用单线程保持代码的简单和可维护性。

　

十三、 Redis真的是单线程？

讨论 这个问题前，先看下 Redis的版本中两个重要的节点：

Redisv4.0（引入多线程处理异步任务）

Redis 6.0（在网络模型中实现多线程 I/O ）

所以，网络上说的Redis是单线程，通常是指在Redis 6.0之前，其核心网络模型使用的是单线程。

且Redis 6.0引入多线程I/O，只是用来处理网络数据的读写和协议的解析，而执行命令依旧是单线程。

Redis在 4.0 版本的时候就已经引入了的多线程来做一些异步操作，此举主要针对的是那些非常耗时的命令，通过将这些命令的执行进行异步化，避免阻塞单线程的事件循环。

在 Redisv4.0 之后增加了一些的非阻塞命令如 UNLINK 、 FLUSHALL ASYNC 、FLUSHDB ASYNC 。

　

十四、Redis 6.0为何引入多线程？

很简单，就是 Redis的网络 I/O 瓶颈已经越来越明显了。

随着互联网的飞速发展，互联网业务系统所要处理的线上流量越来越大，Redis的单线程模式会导致系统消耗很多 CPU 时间在网络 I/O 上，从而降低吞吐量，要提升 Redis的性能有两个方向：优化网络 I/O 模块、提高机器内存读写的速度。

后者依赖于硬件的发展，暂时无解。所以只能从前者下手，网络 I/O 的优化又可以分为两个方向：”零拷贝技术或者 DPDK 技术“、”利用多核优势“。

总结起来，Redis支持多线程主要就是两个原因：

• 可以充分利用服务器 CPU 资源

• 多线程任务可以分摊 Redis 同步 IO 读写负荷

　

十五、Redis 6.0 采用多线程后，性能的提升效果如何？

Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 分享时曾提到：Redis 6 引入的多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。

国内也有大牛曾使用 unstable 版本在阿里云 esc 进行过测试，GET/SET 命令在 4 线程 IO 时性能相比单线程是几乎是翻倍了。

　

十六、 Redis 6.0开启多线程后，是否会存在线程并发安全问题？

从实现机制可以看出，Redis 的多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程顺序执行。

所以我们不需要去考虑控制 Key、Lua、事务，LPUSH/LPOP 等等的并发及线程安全问题。

　

十七、Redis事务的概念

Redis的事务并不是我们传统意义上理解的事务，我们都知道单个 Redis 命令的执行是原子性的，但Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。

事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。

总结：

1、Redis事务中如果有某一条命令执行失败，之前的命令不会回滚，其后的命令仍然会被继续执行。鉴于这个原因，所以说Redis的事务严格意义上来说是不具备原子性的。

2.、Redis事务中所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

3.、在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开，其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后，那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。

　

十八、Redis事务的三个阶段

1、multi 开启事务

2.、大量指令入队

3.、exec执行事务块内命令，截止此处一个事务已经结束。

4、discard 取消事务

5、watch 监视一个或多个key，如果事务执行前key被改动，事务将打断。unwatch 取消监视。

事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排队

　

十九、 Redis事务相关命令

Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的

WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令

MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。

EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时，返回空值 nil 。

通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。

UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控

　

二十、Redis事务支持隔离性吗

Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。

　

二十一、Redis为什么不支持事务回滚？

Redis 命令只会因为错误的语法而失败，或是命令用在了错误类型的键上面，这些问题不能在入队时发现，这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中.

因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。