Redis 常見面試熱點題

1、什麼是Redis?

Redis 是完全開源免費的，遵守BSD協議，是一個高效能的key-value資料庫。

2、Redis 與其他 key - value 快取產品有那些特點？

主要有以下三個特點：

①Redis支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料儲存在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。

② Redis不僅僅支援簡單的key-value型別的資料，同時還提供list，set，zset，hash等資料結構的儲存。

③Redis支援資料的備份，即master-slave模式的資料備份。

3、Redis 優勢

效能極高 – Redis能讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s 。 豐富的資料型別 – Redis支援二進位制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 資料型別操作。 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要麼成功執行要麼失敗完全不執行。單個操作是原子性的。多個操作也支援事務，即原子性，通過MULTI和EXEC指令包起來。 豐富的特性 – Redis還支援 publish/subscribe, 通知, key 過期等等特性。

4、Redis與其他key-value儲存有什麼不同？

Redis有著更為複雜的資料結構並且提供對他們的原子性操作，這是一個不同於其他資料庫的進化路徑。Redis的資料型別都是基於基本資料結構的同時對程式設計師透明，無需進行額外的抽象。

Redis執行在記憶體中但是可以持久化到磁碟，所以在對不同資料集進行高速讀寫時需要權衡記憶體，因為資料量不能大於硬體記憶體。在記憶體資料庫方面的另一個優點是，相比在磁碟上相同的複雜的資料結構，在記憶體中操作起來非常簡單，這樣Redis可以做很多內部複雜性很強的事情。同時，在磁碟格式方面他們是緊湊的以追加的方式產生的，因為他們並不需要進行隨機訪問。

5、Redis的資料型別？

答：Redis支援五種資料型別：string（字串），hash（雜湊），list（列表），set（集合）及zsetsorted set：有序集合)。我們實際專案中比較常用的是string，hash，如果你是Redis中高階使用者，還需要加上下面幾種資料結構HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。 如果你說還玩過Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。

6、使用Redis有哪些好處？

1、速度快，因為資料存在記憶體中，類似於HashMap，HashMap的優勢就是查詢和操作的時間複雜度都是O1)

2、支援豐富資料型別，支援string，list，set，Zset，hash等

3、支援事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對資料的更改要麼全部執行，要麼全部不執行

4、豐富的特性：可用於快取，訊息，按key設定過期時間，過期後將會自動刪除

4、Redis相比Memcached有哪些優勢？

1、Memcached所有的值均是簡單的字串，redis作為其替代者，支援更為豐富的資料類

2、Redis的速度比Memcached快很多

3、Redis可以持久化其資料

8、Memcache與Redis的區別都有哪些？

1、儲存方式： Memecache把資料全部存在記憶體之中，斷電後會掛掉，資料不能超過記憶體大小。 Redis有部份存在硬碟上，這樣能保證資料的永續性。

2、資料支援型別： Memcache對資料型別支援相對簡單。 Redis有複雜的資料型別。

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訊的應用協議不一樣。 Redis直接自己構建了VM 機制 ，因為一般的系統呼叫系統函式的話，會浪費一定的時間去移動和請求。

6、Redis是單程序單執行緒的？

答：Redis是單程序單執行緒的，redis利用佇列技術將併發訪問變為序列訪問，消除了傳統資料庫序列控制的開銷。

10、一個字串型別的值能儲存最大容量是多少？

答：512M

11、Redis的持久化機制是什麼？各自的優缺點？

Redis提供兩種持久化機制RDB和AOF機制:

1、RDBRedis DataBase)持久化方式： 是指用資料集快照的方式半持久化模式)記錄redis資料庫的所有鍵值對,在某個時間點將資料寫入一個臨時檔案，持久化結束後，用這個臨時檔案替換上次持久化的檔案，達到資料恢復。

優點：

①、只有一個檔案dump.rdb，方便持久化。

②、容災性好，一個檔案可以儲存到安全的磁碟。

③、效能最大化，fork子程序來完成寫操作，讓主程序繼續處理命令，所以是IO最大化。使用單獨子程序來進行持久化，主程序不會進行任何IO操作，保證了redis的高效能) 4.相對於資料集大時，比AOF的啟動效率更高。

缺點：

①、資料安全性低。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，會發生資料丟失。所以這種方式更適合資料要求不嚴謹的時候)

2、AOFAppend-only file)持久化方式： 是指所有的命令列記錄以redis命令請求協議的格式完全持久化儲存)儲存為aof檔案。

優點：

①、資料安全，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檔案中一次。

②、通過append模式寫檔案，即使中途伺服器宕機，可以通過redis-check-aof工具解決資料一致性問題。

③、AOF機制的rewrite模式。AOF檔案沒被rewrite之前（檔案過大時會對命令進行合併重寫），可以刪除其中的某些命令（比如誤操作的flushall）)

缺點：

①、AOF檔案比RDB檔案大，且恢復速度慢。 2、資料集大的時候，比rdb啟動效率低。

9、Redis常見效能問題和解決方案：

1、Master最好不要寫記憶體快照，如果Master寫記憶體快照，save命令排程rdbSave函式，會阻塞主執行緒的工作，當快照比較大時對效能影響是非常大的，會間斷性暫停服務 2、如果資料比較重要，某個Slave開啟AOF備份資料，策略設定為每秒同步一 3、為了主從複製的速度和連線的穩定性，Master和Slave最好在同一個區域網 4、儘量避免在壓力很大的主庫上增加從 5、主從複製不要用圖狀結構，用單向連結串列結構更為穩定，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，其他不變。

13、redis過期鍵的刪除策略？

1、定時刪除:在設定鍵的過期時間的同時，建立一個定時器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;如果沒有過期，就返回該鍵。

3、定期刪除:每隔一段時間程式就對資料庫進行一次檢查，刪除裡面的過期鍵。至於要刪除多少過期鍵，以及要檢查多少個數據庫，則由演算法決定。

14、Redis的回收策略（淘汰策略）?

volatile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰

volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰

volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰

allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰

allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料

注意這裡的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設定過期時間的資料集淘汰資料還是從全部資料集淘汰資料，後面的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、如果資料呈現冪律分佈，也就是一部分資料訪問頻率高，一部分資料訪問頻率低，則使用allkeys-lru

2、如果資料呈現平等分佈，也就是所有的資料訪問頻率都相同，則使用allkeys-random

15、為什麼Redis需要把所有資料放到記憶體中？

答：Redis為了達到最快的讀寫速度將資料都讀到記憶體中，並通過非同步的方式將資料寫入磁碟。所以redis具有快速和資料持久化的特徵。如果不將資料放在記憶體中，磁碟I/O速度為嚴重影響redis的效能。在記憶體越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。如果設定了最大使用的記憶體，則資料已有記錄數達到記憶體限值後不能繼續插入新值。

16、Redis的同步機制瞭解麼？

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，並同時將後續修改操作記錄到記憶體buffer，待完成後將rdb檔案全量同步到複製節點，複製節點接受完成後將rdb映象載入到記憶體。載入完成後，再通知主節點將期間修改的操作記錄同步到複製節點進行重放就完成了同步過程。

17、Pipeline有什麼好處，為什麼要用pipeline？

答：可以將多次IO往返的時間縮減為一次，前提是pipeline執行的指令之間沒有因果相關性。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。

18、是否使用過Redis叢集，叢集的原理是什麼？

1)、Redis Sentinal著眼於高可用，在master宕機時會自動將slave提升為master，繼續提供服務。

2)、Redis Cluster著眼於擴充套件性，在單個redis記憶體不足時，使用Cluster進行分片儲存。

19、Redis叢集方案什麼情況下會導致整個叢集不可用？

答：有A，B，C三個節點的叢集,在沒有複製模型的情況下,如果節點B失敗了，那麼整個叢集就會以為缺少5501-11000這個範圍的槽而不可用。

20、Redis支援的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。

21、Jedis與Redisson對比有什麼優缺點？

答：Jedis是Redis的Java實現的客戶端，其API提供了比較全面的Redis命令的支援；Redisson實現了分散式和可擴充套件的Java資料結構，和Jedis相比，功能較為簡單，不支援字串操作，不支援排序、事務、管道、分割槽等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更集中地放在處理業務邏輯上。

22、Redis如何設定密碼及驗證密碼？

設定密碼：config set requirepass 123456

授權密碼：auth 123456

23、說說Redis雜湊槽的概念？

答：Redis叢集沒有使用一致性hash,而是引入了雜湊槽的概念，Redis叢集有16384個雜湊槽，每個key通過CRC16校驗後對16384取模來決定放置哪個槽，叢集的每個節點負責一部分hash槽。

24、Redis叢集的主從複製模型是怎樣的？

答：為了使在部分節點失敗或者大部分節點無法通訊的情況下叢集仍然可用，所以叢集使用了主從複製模型,每個節點都會有N-1個複製品.

25、Redis叢集會有寫操作丟失嗎？為什麼？

答：Redis並不能保證資料的強一致性，這意味這在實際中叢集在特定的條件下可能會丟失寫操作。

26、Redis叢集之間是如何複製的？

答：非同步複製

27、Redis叢集最大節點個數是多少？

答：16384個。

28、Redis叢集如何選擇資料庫？

答：Redis叢集目前無法做資料庫選擇，預設在0資料庫。

29、怎麼測試Redis的連通性？

答：使用ping命令。

30、怎麼理解Redis事務？

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，不會被其他客戶端傳送來的命令請求所打斷。

2）事務是一個原子操作：事務中的命令要麼全部被執行，要麼全部都不執行。

31、Redis事務相關的命令有哪幾個？

答：MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

29、Redis key的過期時間和永久有效分別怎麼設定？

答：EXPIRE和PERSIST命令。

33、Redis如何做記憶體優化？

答：儘可能使用散列表（hashes），散列表（是說散列表裡面儲存的數少）使用的記憶體非常小，所以你應該儘可能的將你的資料模型抽象到一個散列表裡面。比如你的web系統中有一個使用者物件，不要為這個使用者的名稱，姓氏，郵箱，密碼設定單獨的key,而是應該把這個使用者的所有資訊儲存到一張散列表裡面.

34、Redis回收程序如何工作的？

答：一個客戶端運行了新的命令，添加了新的資料。Redi檢查記憶體使用情況，如果大於maxmemory的限制, 則根據設定好的策略進行回收。一個新的命令被執行，等等。所以我們不斷地穿越記憶體限制的邊界，通過不斷達到邊界然後不斷地回收回到邊界以下。如果一個命令的結果導致大量記憶體被使用（例如很大的集合的交集儲存到一個新的鍵），不用多久記憶體限制就會被這個記憶體使用量超越。

35、都有哪些辦法可以降低Redis的記憶體使用情況呢？

答：如果你使用的是32位的Redis例項，可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合型別資料，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。

36、Redis的記憶體用完了會發生什麼？

答：如果達到設定的上限，Redis的寫命令會返回錯誤資訊（但是讀命令還可以正常返回。）或者你可以將Redis當快取來使用配置淘汰機制，當Redis達到記憶體上限時會沖刷掉舊的內容。

37、一個Redis例項最多能存放多少的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，並且在實際中進行了測試，每個例項至少存放了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的儲存極限是系統中的可用記憶體值。

38、MySQL裡有2000w資料，redis中只存20w的資料，如何保證redis中的資料都是熱點資料？

答：Redis記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會施行資料淘汰策略。

相關知識：Redis提供6種資料淘汰策略：

volatile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰

volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰

volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰

allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰

allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料

39、Redis最適合的場景？

1、會話快取（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情景是會話快取（session cache）。用Redis快取會話比其他儲存（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的快取時，如果使用者的購物車資訊全部丟失，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，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來快取會話的文件。甚至廣為人知的商業平臺Magento也提供Redis的外掛。

2、全頁快取（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例項，因為有磁碟的持久化，使用者也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。 再次以Magento為例，Magento提供一個外掛來使用Redis作為全頁快取後端。 此外，對WordPress的使用者來說，Pantheon有一個非常好的外掛 wp-redis，這個外掛能幫助你以最快速度載入你曾瀏覽過的頁面。

3、佇列

Reids在記憶體儲存引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的訊息佇列平臺來使用。Redis作為佇列使用的操作，就類似於本地程式語言（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專案，這些專案的目的就是利用Redis建立非常好的後端工具，以滿足各種佇列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis作為broker，你可以從這裡去檢視。

4，排行榜/計數器

Redis在記憶體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資料結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個使用者–我們稱之為“userscores”，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使用者的分數做遞增的排序。如果你想返回使用者及使用者的分數，你需要這樣執行： ZRANGE userscores 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來儲存資料的，你可以在這裡看到。

5、釋出/訂閱

最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的釋出/訂閱功能。釋出/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網路連線中使用，還可作為基於釋出/訂閱的指令碼觸發器，甚至用Redis的釋出/訂閱功能來建立聊天系統！

40、假如Redis裡面有1億個key，其中有10w個key是以某個固定的已知的字首開頭的，如果將它們全部找出來？

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指令會有什麼問題？

這個時候你要回答redis關鍵的一個特性：redis的單執行緒的。keys指令會導致執行緒阻塞一段時間，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，但是會有一定的重複概率，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。

41、如果有大量的key需要設定同一時間過期，一般需要注意什麼？

答：如果大量的key過期時間設定的過於集中，到過期的那個時間點，redis可能會出現短暫的卡頓現象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。

42、使用過Redis做非同步佇列麼，你是怎麼用的？

答：一般使用list結構作為佇列，rpush生產訊息，lpop消費訊息。當lpop沒有訊息的時候，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，在沒有訊息的時候，它會阻塞住直到訊息到來。如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實現1:N的訊息佇列。

如果對方追問pub/sub有什麼缺點？

在消費者下線的情況下，生產的訊息會丟失，得使用專業的訊息佇列如RabbitMQ等。

43、redis如何實現延時佇列？

使用sortedset，拿時間戳作為score，訊息內容作為key呼叫zadd來生產訊息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的資料輪詢進行處理。

44、使用過Redis分散式鎖麼，它是什麼回事？

先拿setnx來爭搶鎖，搶到之後，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，然後接著問如果在setnx之後執行expire之前程序意外crash或者要重啟維護了，那會怎麼樣？

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。緊接著你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然後回答：我記得set指令有非常複雜的引數，這個應該是可以同時把setnx和expire合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心裡開始默唸：摁，這小子還不錯。

本文圍繞以下幾個Redis熱點問題進行詳細闡述

1、為什麼使用redis

2、使用redis有什麼缺點

3、單執行緒的redis為什麼這麼快

4、redis的資料型別，以及每種資料型別的使用場景

5、redis的過期策略以及記憶體淘汰機制

6、redis和資料庫雙寫一致性問題

7、如何應對快取穿透和快取雪崩問題

8、如何解決redis的併發競爭問題

正文

1、為什麼使用redis

分析:博主覺得在專案中使用redis，主要是從兩個角度去考慮:效能和併發。當然，redis還具備可以做分散式鎖等其他功能，但是如果只是為了分散式鎖這些其他功能，完全還有其他中介軟體(如zookpeer等)代替，並不是非要使用redis。因此，這個問題主要從效能和併發兩個角度去答。
回答:如下所示，分為兩點
（一）效能
如下圖所示，我們在碰到需要執行耗時特別久，且結果不頻繁變動的SQL，就特別適合將執行結果放入快取。這樣，後面的請求就去快取中讀取，使得請求能夠迅速響應。

題外話****：忽然想聊一下這個迅速響應的標準。其實根據互動效果的不同，這個響應時間沒有固定標準。不過曾經有人這麼告訴我:"在理想狀態下，我們的頁面跳轉需要在瞬間解決，對於頁內操作則需要在剎那間解決。另外，超過一彈指的耗時操作要有進度提示，並且可以隨時中止或取消，這樣才能給使用者最好的體驗。"
那麼瞬間、剎那、一彈指具體是多少時間呢？
根據《摩訶僧祗律》記載

一剎那者為一念，二十念為一瞬，二十瞬為一彈指，二十彈指為一羅預，二十羅預為一須臾，一日一夜有三十須臾。

那麼，經過周密的計算，一瞬間為0.36 秒,一剎那有 0.018 秒.一彈指長達 7.2 秒。
（二）併發
如下圖所示，在大併發的情況下，所有的請求直接訪問資料庫，資料庫會出現連線異常。這個時候，就需要使用redis做一個緩衝操作，讓請求先訪問到redis，而不是直接訪問資料庫。

2、使用redis有什麼缺點

分析:大家用redis這麼久，這個問題是必須要了解的，基本上使用redis都會碰到一些問題，常見的也就幾個。
回答:主要是四個問題
(一)快取和資料庫雙寫一致性問題
(二)快取雪崩問題
(三)快取擊穿問題
(四)快取的併發競爭問題
這四個問題，我個人是覺得在專案中，比較常遇見的，具體解決方案，後文給出。

3、單執行緒的redis為什麼這麼快

分析:這個問題其實是對redis內部機制的一個考察。其實根據博主的面試經驗，很多人其實都不知道redis是單執行緒工作模型。所以，這個問題還是應該要複習一下的。
回答:主要是以下三點
(一)純記憶體操作
(二)單執行緒操作，避免了頻繁的上下文切換
(三)採用了非阻塞I/O多路複用機制

題外話****：我們現在要仔細的說一說I/O多路複用機制，因為這個說法實在是太通俗了，通俗到一般人都不懂是什麼意思。博主打一個比方：小曲在S城開了一家快遞店，負責同城快送服務。小曲因為資金限制，僱傭了一批快遞員，然後小曲發現資金不夠了，只夠買一輛車送快遞。
經營方式一
客戶每送來一份快遞，小曲就讓一個快遞員盯著，然後快遞員開車去送快遞。慢慢的小曲就發現了這種經營方式存在下述問題

· 幾十個快遞員基本上時間都花在了搶車上了，大部分快遞員都處在閒置狀態，誰搶到了車，誰就能去送快遞

· 隨著快遞的增多，快遞員也越來越多，小曲發現快遞店裡越來越擠，沒辦法僱傭新的快遞員了

· 快遞員之間的協調很花時間

綜合上述缺點，小曲痛定思痛，提出了下面的經營方式
經營方式二
小曲只僱傭一個快遞員。然後呢，客戶送來的快遞，小曲按送達地點標註好，然後依次放在一個地方。最後，那個快遞員依次的去取快遞，一次拿一個，然後開著車去送快遞，送好了就回來拿下一個快遞。

對比
上述兩種經營方式對比，是不是明顯覺得第二種，效率更高，更好呢。在上述比喻中:

· 每個快遞員------------------>每個執行緒

· 每個快遞-------------------->每個socket(I/O流)

· 快遞的送達地點-------------->socket的不同狀態

· 客戶送快遞請求-------------->來自客戶端的請求

· 小曲的經營方式-------------->服務端執行的程式碼

· 一輛車---------------------->CPU的核數

於是我們有如下結論
1、經營方式一就是傳統的併發模型，每個I/O流(快遞)都有一個新的執行緒(快遞員)管理。
2、經營方式二就是I/O多路複用。只有單個執行緒(一個快遞員)，通過跟蹤每個I/O流的狀態(每個快遞的送達地點)，來管理多個I/O流。

下面類比到真實的redis執行緒模型，如圖所示

參照上圖，簡單來說，就是。我們的redis-client在操作的時候，會產生具有不同事件型別的socket。在服務端，有一段I/0多路複用程式，將其置入佇列之中。然後，檔案事件分派器，依次去佇列中取，轉發到不同的事件處理器中。
需要說明的是，這個I/O多路複用機制，redis還提供了select、epoll、evport、kqueue等多路複用函式庫，大家可以自行去了解。

4、redis的資料型別，以及每種資料型別的使用場景

分析：是不是覺得這個問題很基礎，其實我也這麼覺得。然而根據面試經驗發現，至少百分八十的人答不上這個問題。建議，在專案中用到後，再類比記憶，體會更深，不要硬記。基本上，一個合格的程式設計師，五種型別都會用到。
回答：一共五種
(一)String
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。一般做一些複雜的計數功能的快取。
(二)hash
這裡value存放的是結構化的物件，比較方便的就是操作其中的某個欄位。博主在做單點登入的時候，就是用這種資料結構儲存使用者資訊，以cookieId作為key，設定30分鐘為快取過期時間，能很好的模擬出類似session的效果。
(三)list
使用List的資料結構，可以做簡單的訊息佇列的功能。另外還有一個就是，可以利用lrange命令，做基於redis的分頁功能，效能極佳，使用者體驗好。
(四)set
因為set堆放的是一堆不重複值的集合。所以可以做全域性去重的功能。為什麼不用JVM自帶的Set進行去重？因為我們的系統一般都是叢集部署，使用JVM自帶的Set，比較麻煩，難道為了一個做一個全域性去重，再起一個公共服務，太麻煩了。
另外，就是利用交集、並集、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
sorted set多了一個權重引數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。另外，參照另一篇《分散式之延時任務方案解析》，該文指出了sorted set可以用來做延時任務。最後一個應用就是可以做範圍查詢。

5、redis的過期策略以及記憶體淘汰機制

分析:這個問題其實相當重要，到底redis有沒用到家，這個問題就可以看出來。比如你redis只能存5G資料，可是你寫了10G，那會刪5G的資料。怎麼刪的，這個問題思考過麼？還有，你的資料已經設定了過期時間，但是時間到了，記憶體佔用率還是比較高，有思考過原因麼?
回答:
redis採用的是定期刪除+惰性刪除策略。
為什麼不用定時刪除策略?
定時刪除,用一個定時器來負責監視key,過期則自動刪除。雖然記憶體及時釋放，但是十分消耗CPU資源。在大併發請求下，CPU要將時間應用在處理請求，而不是刪除key,因此沒有采用這一策略.
定期刪除+惰性刪除是如何工作的呢?
定期刪除，redis預設每個100ms檢查，是否有過期的key,有過期key則刪除。需要說明的是，redis不是每個100ms將所有的key檢查一次，而是隨機抽取進行檢查(如果每隔100ms,全部key進行檢查，redis豈不是卡死)。因此，如果只採用定期刪除策略，會導致很多key到時間沒有刪除。
於是，惰性刪除派上用場。也就是說在你獲取某個key的時候，redis會檢查一下，這個key如果設定了過期時間那麼是否過期了？如果過期了此時就會刪除。
採用定期刪除+惰性刪除就沒其他問題了麼?
不是的，如果定期刪除沒刪除key。然後你也沒即時去請求key，也就是說惰性刪除也沒生效。這樣，redis的記憶體會越來越高。那麼就應該採用記憶體淘汰機制。
在redis.conf中有一行配置

# maxmemory-policy volatile-lru

該配置就是配記憶體淘汰策略的(什麼，你沒配過？好好反省一下自己)
1）noeviction：當記憶體不足以容納新寫入資料時，新寫入操作會報錯。應該沒人用吧。
2）allkeys-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key。推薦使用，目前專案在用這種。
3）allkeys-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，隨機移除某個key。應該也沒人用吧，你不刪最少使用Key,去隨機刪。
4）volatile-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的key。這種情況一般是把redis既當快取，又做持久化儲存的時候才用。不推薦
5）volatile-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key。依然不推薦
6）volatile-ttl：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的key優先移除。不推薦
ps：如果沒有設定 expire 的key, 不滿足先決條件(prerequisites); 那麼 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行為, 和 noeviction(不刪除) 基本上一致。

6、redis和資料庫雙寫一致性問題

分析:一致性問題是分散式常見問題，還可以再分為最終一致性和強一致性。資料庫和快取雙寫，就必然會存在不一致的問題。答這個問題，先明白一個前提。就是如果對資料有強一致性要求，不能放快取。我們所做的一切，只能保證最終一致性。另外，我們所做的方案其實從根本上來說，只能說降低不一致發生的概率，無法完全避免。因此，有強一致性要求的資料，不能放快取。
回答:《分散式之資料庫和快取雙寫一致性方案解析》給出了詳細的分析，在這裡簡單的說一說。首先，採取正確更新策略，先更新資料庫，再刪快取。其次，因為可能存在刪除快取失敗的問題，提供一個補償措施即可，例如利用訊息佇列。

7、如何應對快取穿透和快取雪崩問題

分析:這兩個問題，說句實在話，一般中小型傳統軟體企業，很難碰到這個問題。如果有大併發的專案，流量有幾百萬左右。這兩個問題一定要深刻考慮。
回答:如下所示
快取穿透，即黑客故意去請求快取中不存在的資料，導致所有的請求都懟到資料庫上，從而資料庫連線異常。
解決方案:
(一)利用互斥鎖，快取失效的時候，先去獲得鎖，得到鎖了，再去請求資料庫。沒得到鎖，則休眠一段時間重試
(二)採用非同步更新策略，無論key是否取到值，都直接返回。value值中維護一個快取失效時間，快取如果過期，非同步起一個執行緒去讀資料庫，更新快取。需要做快取預熱(專案啟動前，先載入快取)操作。
(三)提供一個能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，比如，利用布隆過濾器，內部維護一系列合法有效的key。迅速判斷出，請求所攜帶的Key是否合法有效。如果不合法，則直接返回。
快取雪崩，即快取同一時間大面積的失效，這個時候又來了一波請求，結果請求都懟到資料庫上，從而導致資料庫連線異常。
解決方案:
(一)給快取的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效。
(二)使用互斥鎖，但是該方案吞吐量明顯下降了。
(三)雙快取。我們有兩個快取，快取A和快取B。快取A的失效時間為20分鐘，快取B不設失效時間。自己做快取預熱操作。然後細分以下幾個小點

· I 從快取A讀資料庫，有則直接返回

· II A沒有資料，直接從B讀資料，直接返回，並且非同步啟動一個更新執行緒。

· III 更新執行緒同時更新快取A和快取B。

8、如何解決redis的併發競爭key問題

分析:這個問題大致就是，同時有多個子系統去set一個key。這個時候要注意什麼呢？大家思考過麼。需要說明一下，博主提前百度了一下，發現答案基本都是推薦用redis事務機制。博主不推薦使用redis的事務機制。因為我們的生產環境，基本都是redis叢集環境，做了資料分片操作。你一個事務中有涉及到多個key操作的時候，這多個key不一定都儲存在同一個redis-server上。因此，redis的事務機制，十分雞肋。
回答:如下所示
(1)如果對這個key操作，不要求順序
這種情況下，準備一個分散式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做set操作即可，比較簡單。
(2)如果對這個key操作，要求順序
假設有一個key1,系統A需要將key1設定為valueA,系統B需要將key1設定為valueB,系統C需要將key1設定為valueC.
期望按照key1的value值按照 valueA-->valueB-->valueC的順序變化。這種時候我們在資料寫入資料庫的時候，需要儲存一個時間戳。假設時間戳如下

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系統A key 1 {valueA 3:00}

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系統B key 1 {valueB 3:05}

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系統C key 1 {valueC 3:10}

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那麼，假設這會系統B先搶到鎖，將key1設定為{valueB 3:05}。接下來系統A搶到鎖，發現自己的valueA的時間戳早於快取中的時間戳，那就不做set操作了。以此類推。

其他方法，比如利用佇列，將set方法變成序列訪問也可以。總之，靈活變通。