1. 什么是 redis?
Redis 是一个基于内存的高性能 key-value 数据库。
2.Reids 的特点
Redis 实质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库通通加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保留。因为是纯内存操作，Redis 的性能十分杰出，每秒能够解决超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的 Key-Value DB。
Redis 的杰出之处不仅仅是性能，Redis 最大的魅力是反对保留多种数据结构，此外单个 value 的最大限度是 1GB，不像 memcached 只能保留 1MB 的数据，因而 Redis 能够用来实现很多有用的性能，比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性 能音讯队列服务，用他的 Set 能够做高性能的 tag 零碎等等。另外 Redis 也能够对存入的 Key-Value 设置 expire 工夫，因而也能够被当作一 个性能加强版的 memcached 来用。
Redis 的次要毛病是数据库容量受到物理内存的限度，不能用作海量数据的高性能读写，因而 Redis 适宜的场景次要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
3. 应用 redis 有哪些益处？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，相似于 HashMap，HashMap 的劣势就是查找和操作的工夫复杂度都是 O(1)
(2) 反对丰盛数据类型，反对 string，list，set，sorted set，hash
(3) 反对事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全副执行，要么全副不执行
(4) 丰盛的个性：可用于缓存，音讯，按 key 设置过期工夫，过期后将会主动删除
4.redis 相比 memcached 有哪些劣势？
(1) memcached 所有的值均是简略的字符串，redis 作为其替代者，反对更为丰盛的数据类型
(2) redis 的速度比 memcached 快很多 (3) redis 能够长久化其数据
5.Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？
1)、存储形式 Memecache 把数据全副存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。Redis 有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2)、数据反对类型 Memcache 对数据类型反对绝对简略。Redis 有简单的数据类型。
3)、应用底层模型不同 它们之间底层实现形式 以及与客户端之间通信的利用协定不一样。Redis 间接本人构建了 VM 机制，因为个别的零碎调用零碎函数的话，会节约肯定的工夫去挪动和申请。
6.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，当快照比拟大时对性能影响是十分大的，会间断性暂停服务，所以 Master 最好不要写内存快照。
2).Master AOF 长久化，如果不重写 AOF 文件，这个长久化形式对性能的影响是最小的，然而 AOF 文件会一直增大，AOF 文件过大会影响 Master 重启的复原速度。Master 最好不要做任何长久化工作，包含内存快照和 AOF 日志文件，特地是不要启用内存快照做长久化, 如果数据比拟要害，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，呈现短暂服务暂停景象。
4). Redis 主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连贯的稳定性，Slave 和 Master 最好在同一个局域网内
7. mySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保障 redis 中的数据都是热点数据
相干常识：redis 内存数据集大小回升到肯定大小的时候，就会实施数据淘汰策略（回收策略）。redis 提供 6 种数据淘汰策略：
- volatile-lru：从已设置过期工夫的数据集（server.db[i].expires）中筛选最近起码应用的数据淘汰
- volatile-ttl：从已设置过期工夫的数据集（server.db[i].expires）中筛选将要过期的数据淘汰
- volatile-random：从已设置过期工夫的数据集（server.db[i].expires）中任意抉择数据淘汰
- allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中筛选最近起码应用的数据淘汰
- allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意抉择数据淘汰
- no-enviction（驱赶）：禁止驱赶数据
8. 请用 Redis 和任意语言实现一段歹意登录爱护的代码，限度 1 小时内每用户 Id 最多只能登录 5 次。具体登录函数或性能用空函数即可，不必具体写出。
用列表实现: 列表中每个元素代表登陆工夫, 只有最初的第 5 次登陆工夫和当初时间差不超过 1 小时就禁止登陆. 用 Python 写的代码如下：
1
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#!/usr/bin/env python3
import redis
import sys
import time
r = redis.StrictRedis(host=’`127.0.0.1′, port=6379, db=0`)
try`:`
id = sys.argv[`1`]
except:
print(‘input argument error’)
sys.exit(`0`)
if r.llen(id) >= 5 and time.time() – float`(r.lindex(id, 4)) <=3600`:
print(“you are forbidden logining”)
else`:`
print(‘you are allowed to login’)
r.lpush(id, time.time())
# login_func()
9. 为什么 redis 须要把所有数据放到内存中?
Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的形式将数据写入磁盘。所以 redis 具备疾速和数据长久化的特色。如果不将数据放在内存中，磁盘 I / O 速度为重大影响 redis 的性能。在内存越来越便宜的明天，redis 将会越来越受欢迎。
如果设置了最大应用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能持续插入新值。
10.Redis 是单过程单线程的
redis 利用队列技术将并发拜访变为串行拜访，打消了传统数据库串行管制的开销
11.redis 的并发竞争问题如何解决?
Redis 为单过程单线程模式，采纳队列模式将并发拜访变为串行拜访。Redis 自身没有锁的概念，Redis 对于多个客户端连贯并不存在竞争，然而在 Jedis 客户端对 Redis 进行并发拜访时会产生连贯超时、数据转换谬误、阻塞、客户端敞开连贯等问题，这些问题均是因为客户端连贯凌乱造成。对此有 2 种解决办法：
1. 客户端角度，为保障每个客户端间失常有序与 Redis 进行通信，对连贯进行池化，同时对客户端读写 Redis 操作采纳外部锁 synchronized。
2. 服务器角度，利用 setnx 实现锁。
注：对于第一种，须要应用程序本人解决资源的同步，能够应用的办法比拟艰深，能够应用 synchronized 也能够应用 lock；第二种须要用到 Redis 的 setnx 命令，然而须要留神一些问题。
12.redis 事物的理解 CAS(check-and-set 操作实现乐观锁)?
和泛滥其它数据库一样，Redis 作为 NoSQL 数据库也同样提供了事务机制。在 Redis 中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH 这四个命令是咱们实现事务的基石。置信对有关系型数据库开发教训的开发者而言这一概念并不生疏，即便如此，咱们还是会简要的列出 Redis 中事务的实现特色：
1). 在事务中的所有命令都将会被串行化的程序执行，事务执行期间，Redis 不会再为其它客户端的申请提供任何服务，从而保障了事物中的所有命令被原子的执行。
2). 和关系型数据库中的事务相比，在 Redis 事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令依然会被继续执行。
3). 咱们能够通过 MULTI 命令开启一个事务，有关系型数据库开发教训的人能够将其了解为 ”BEGIN TRANSACTION” 语句。在该语句之后执行的命令都将被视为事务之内的操作，最初咱们能够通过执行 EXEC/DISCARD 命令来提交 / 回滚该事务内的所有操作。这两个 Redis 命令可被视为等同于关系型数据库中的 COMMIT/ROLLBACK 语句。
4). 在事务开启之前，如果客户端与服务器之间呈现通信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产生在客户端执行 EXEC 命令之后，那么该事务中的所有命令都会被服务器执行。
5). 当应用 Append-Only 模式时，Redis 会通过调用零碎函数 write 将该事务内的所有写操作在本次调用中全副写入磁盘。然而如果在写入的过程中呈现零碎解体，如电源故障导致的宕机，那么此时兴许只有局部数据被写入到磁盘，而另外一部分数据却曾经失落。
Redis 服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测，一旦发现相似问题，就会立刻退出并给出相应的谬误提醒。此时，咱们就要充分利用 Redis 工具包中提供的 redis-check-aof 工具，该工具能够帮忙咱们定位到数据不统一的谬误，并将曾经写入的部
分数据进行回滚。修复之后咱们就能够再次重新启动 Redis 服务器了。
13.WATCH 命令和基于 CAS 的乐观锁：
在 Redis 的事务中，WATCH 命令可用于提供 CAS(check-and-set)性能。假如咱们通过 WATCH 命令在事务执行之前监控了多个 Keys，假使在 WATCH 之后有任何 Key 的值产生了变动，EXEC 命令执行的事务都将被放弃，同时返回 Null multi-bulk 应答以告诉调用者事务
执行失败。例如，咱们再次假如 Redis 中并未提供 incr 命令来实现键值的原子性递增，如果要实现该性能，咱们只能自行编写相应的代码。其伪码如下：
val = GET mykey
val = val + 1
SET mykey $val
以上代码只有在单连贯的状况下才能够保障执行后果是正确的，因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码，那么就会呈现多线程程序中经常出现的一种谬误场景 – 竞态争用(race condition)。比方，客户端 A 和 B 都在同一时刻读取了 mykey 的原有值，假如该值为 10，尔后两个客户端又均将该值加一后 set 回 Redis 服务器，这样就会导致 mykey 的后果为 11，而不是咱们认为的 12。为了解决相似的问题，咱们须要借助 WATCH 命令的帮忙，见如下代码：
WATCH mykey
val = GET mykey
val = val + 1
MULTI
SET mykey $val
EXEC
和此前代码不同的是，新代码在获取 mykey 的值之前先通过 WATCH 命令监控了该键，尔后又将 set 命令突围在事务中，这样就能够无效的保障每个连贯在执行 EXEC 之前，如果以后连贯获取的 mykey 的值被其它连贯的客户端批改，那么以后连贯的 EXEC 命令将执行失败。这样调用者在判断返回值后就能够获悉 val 是否被从新设置胜利。
14.redis 长久化的几种形式
1、快照（snapshots）
缺省状况状况下，Redis 把数据快照寄存在磁盘上的二进制文件中，文件名为 dump.rdb。你能够配置 Redis 的长久化策略，例如数据集中每 N 秒钟有超过 M 次更新，就将数据写入磁盘；或者你能够手工调用命令 SAVE 或 BGSAVE。
工作原理
． Redis forks.
． 子过程开始将数据写到长期 RDB 文件中。
． 当子过程实现写 RDB 文件，用新文件替换老文件。
． 这种形式能够使 Redis 应用 copy-on-write 技术。
2、AOF
快照模式并不非常强壮，当零碎进行，或者无心中 Redis 被 kill 掉，最初写入 Redis 的数据就会失落。这对某些利用兴许不是大问题，但对于要求高可靠性的利用来说，
Redis 就不是一个适合的抉择。
Append-only 文件模式是另一种抉择。
你能够在配置文件中关上 AOF 模式
3、虚拟内存形式
当你的 key 很小而 value 很大时, 应用 VM 的成果会比拟好. 因为这样节约的内存比拟大.
当你的 key 不小时, 能够思考应用一些十分办法将很大的 key 变成很大的 value, 比方你能够思考将 key,value 组合成一个新的 value.
vm-max-threads 这个参数, 能够设置拜访 swap 文件的线程数, 设置最好不要超过机器的核数, 如果设置为 0, 那么所有对 swap 文件的操作都是串行的. 可能会造成比拟长时间的提早, 然而对数据完整性有很好的保障.
本人测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大，能够思考分布式或者其余数据库
15.redis 的缓存生效策略和主键生效机制
作为缓存零碎都要定期清理有效数据，就须要一个主键生效和淘汰策略.
在 Redis 当中，有生存期的 key 被称为 volatile。在创立缓存时，要为给定的 key 设置生存期，当 key 过期的时候（生存期为 0），它可能会被删除。
1、影响生存工夫的一些操作
生存工夫能够通过应用 DEL 命令来删除整个 key 来移除，或者被 SET 和 GETSET 命令笼罩原来的数据，也就是说，批改 key 对应的 value 和应用另外雷同的 key 和 value 来笼罩当前，以后数据的生存工夫不同。
比如说，对一个 key 执行 INCR 命令，对一个列表进行 LPUSH 命令，或者对一个哈希表执行 HSET 命令，这类操作都不会批改 key 自身的生存工夫。另一方面，如果应用 RENAME 对一个 key 进行改名，那么改名后的 key 的生存工夫和改名前一样。
RENAME 命令的另一种可能是，尝试将一个带生存工夫的 key 改名成另一个带生存工夫的 another_key，这时旧的 another_key (以及它的生存工夫) 会被删除，而后旧的 key 会改名为 another_key，因而，新的 another_key 的生存工夫也和本来的 key 一样。应用 PERSIST 命令能够在不删除 key 的状况下，移除 key 的生存工夫，让 key 从新成为一个 persistent key。
2、如何更新生存工夫
能够对一个曾经带有生存工夫的 key 执行 EXPIRE 命令，新指定的生存工夫会取代旧的生存工夫。过期工夫的精度曾经被管制在 1ms 之内，主键生效的工夫复杂度是 O（1），
EXPIRE 和 TTL 命令搭配应用，TTL 能够查看 key 的以后生存工夫。设置胜利返回 1；当 key 不存在或者不能为 key 设置生存工夫时，返回 0。
最大缓存配置
在 redis 中，容许用户设置最大应用内存大小
server.maxmemory
默认为 0，没有指定最大缓存，如果有新的数据增加，超过最大内存，则会使 redis 解体，所以肯定要设置。redis 内存数据集大小回升到肯定大小的时候，就会履行数据淘汰策略。
redis 提供 6 种数据淘汰策略：
．volatile-lru：从已设置过期工夫的数据集（server.db[i].expires）中筛选最近起码应用的数据淘汰
．volatile-ttl：从已设置过期工夫的数据集（server.db[i].expires）中筛选将要过期的数据淘汰
．volatile-random：从已设置过期工夫的数据集（server.db[i].expires）中任意抉择数据淘汰
．allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中筛选最近起码应用的数据淘汰
．allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意抉择数据淘汰
． no-enviction（驱赶）：禁止驱赶数据
留神这里的 6 种机制，volatile 和 allkeys 规定了是对已设置过期工夫的数据集淘汰数据还是从全副数据集淘汰数据，前面的 lru、ttl 以及 random 是三种不同的淘汰策略，再加上一种 no-enviction 永不回收的策略。
应用策略规定：
1、如果数据出现幂律散布，也就是一部分数据拜访频率高，一部分数据拜访频率低，则应用 allkeys-lru
2、如果数据出现平等散布，也就是所有的数据拜访频率都雷同，则应用 allkeys-random
三种数据淘汰策略：
ttl 和 random 比拟容易了解，实现也会比较简单。次要是 Lru 最近起码应用淘汰策略，设计上会对 key 按生效工夫排序，而后取最先生效的 key 进行淘汰
16.redis 最适宜的场景
Redis 最适宜所有数据 in-momory 的场景，尽管 Redis 也提供长久化性能，但理论更多的是一个 disk-backed 的性能，跟传统意义上的长久化有比拟大的差异，那么可能大家就会有疑难，仿佛 Redis 更像一个加强版的 Memcached，那么何时应用 Memcached, 何时应用 Redis 呢?
如果简略地比拟 Redis 与 Memcached 的区别，大多数都会失去以下观点：
1、Redis 不仅仅反对简略的 k / v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。
2、Redis 反对数据的备份，即 master-slave 模式的数据备份。
3、Redis 反对数据的长久化，能够将内存中的数据放弃在磁盘中，重启的时候能够再次加载进行应用。
（1）、会话缓存（Session Cache）
最罕用的一种应用 Redis 的情景是会话缓存（session cache）。用 Redis 缓存会话比其余存储（如 Memcached）的劣势在于：Redis 提供长久化。当保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副失落，大部分人都会不快乐的，当初，他们还会这样吗？
侥幸的是，随着 Redis 这些年的改良，很容易找到怎么失当的应用 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。
（2）、全页缓存（FPC）
除根本的会话 token 之外，Redis 还提供很简便的 FPC 平台。回到一致性问题，即便重启了 Redis 实例，因为有磁盘的长久化，用户也不会看到页面加载速度的降落，这是一个极大改良，相似 PHP 本地 FPC。
再次以 Magento 为例，Magento 提供一个插件来应用 Redis 作为全页缓存后端。
此外，对 WordPress 的用户来说，Pantheon 有一个十分好的插件 wp-redis，这个插件能帮忙你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）、队列
Reids 在内存存储引擎畛域的一大长处是提供 list 和 set 操作，这使得 Redis 能作为一个很好的音讯队列平台来应用。Redis 作为队列应用的操作，就相似于本地程序语言（如 Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你疾速的在 Google 中搜寻“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源我的项目，这些我的项目的目标就是利用 Redis 创立十分好的后端工具，以满足各种队列需要。例如，Celery 有一个后盾就是应用 Redis 作为 broker，你能够从这里去查看。
（4），排行榜 / 计数器
Redis 在内存中对数字进行递增或递加的操作实现的十分好。汇合（Set）和有序汇合（Sorted Set）也使得咱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，咱们要从排序汇合中获取到排名最靠前的 10 个用户–咱们
称之为“user_scores”，咱们只须要像上面一样执行即可：
当然，这是假设你是依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，你须要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games 就是一个很好的例子，用 Ruby 实现的，它的排行榜就是应用 Redis 来存储数据的，你能够在这里看到。
（5）、公布 / 订阅
最初（但必定不是最不重要的）是 Redis 的公布 / 订阅性能。公布 / 订阅的应用场景的确十分多。我已看见人们在社交网络连接中应用，还可作为基于公布 / 订阅的脚本触发器，甚至用 Redis 的公布 / 订阅性能来建设聊天零碎！（不，这是真的，你能够去核
实）。
Redis 提供的所有个性中，我感觉这个是喜爱的人起码的一个，尽管它为用户提供如果此多功能。
看完三件事❤️
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