Redis——大厂面试问题

摘要

博文主要是介绍的在redis面试中的遇见到的和具有典型的面试问题，同时给出个人的对于问题的思考和解答，仅供大家参考。

一、面试问题

Redis 作为消息队列为什么不能保证 100% 的可靠性？

1、消费者拉取到消息后，如果发生异常宕机，那这条消息就丢失了。由于的Redis的数据的都是在的存储在内存中，如果机器掉电的话，就可能存在的数据丢失的问题。为了竟可能的少的丢失的数据，可能开启redis的持久化功能。但是也不能百分之百。

2、因为没有ask机制，当消费端崩溃后消息丢失。pop出消息后，list 中就没这个消息了，如果处理消息的程序拿到消息还未处理就挂掉了，那消息就丢失了，所以是不可靠队列。如果对消息可靠性要求较高, 推荐使用 MQ 来实现。

redis keys* scan在扩容和缩容时候以及渐进性rehash的时候的会不会出现数据重复的问题以及数据遗漏的问题。

redis主从节点是长连接还是短连接？

怎么判断Redis节点是否工作正常？

一般判断节点是否正常工作,常用的方法都是通过互相的ping-pong心跳检测机制，如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没pong回应，集群就会认为这个节点宕机，会断掉这个节点的连接。

• redis主节点默认每隔10s 发送一次心跳-—--判断从节点是否在线。
• redis从节点每隔1s 发送一次心跳------给主节点发送自己的复制偏移量，从主节点获取到最新的数据变更命令，还做一件事情就是判断主节点是否在线。

过期的key是如何处理？

redis是同步复制还是异步复制

redis主从数据减少数据丢失的处理？

• 异步复制同步丢失：对于Redis主节点与从节点之间的数据复制,是异步复制的，当客户端发送写请求给master节点的时候，客户端会返回OK，然后同步到各个slave节点中。如果此时master还没来得及同步给slave节点时发生宕机,那么master内存中的数据会丢失。
• 解决方案:client端我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间后重新写入master来保证数据不丢失。也可以将数据写入rocketmq.消息队列，发送一个延时消费消息去写入msater。

redsi集群脑裂数据丢失？

用表保存键值对和实例的关联关系可行么？

“Redis Cluster 方案通过哈希槽的方式把键值对分配到不同的实例上，这个过程需要对键值对的 key 做 CRC 计算并对 哈希槽总数取模映射到实例上。如果用一个表直接把键值对和实例的对应关系记录下来（例如键值对 1 在实例 2 上，键值对 2 在实例 1 上），这样就不用计算 key 和哈希槽的对应关系了，只用查表就行了，Redis 为什么不这么做呢？”

解答：使用一个全局表记录的话，假如键值对和实例之间的关系改变（重新分片、实例增减），需要修改表。如果是单线程操作，所有操作都要串行，性能太慢。

多线程的话，就涉及到加锁，另外，如果键值对数据量非常大，保存键值对与实例关系的表数据所需要的存储空间也会很大。

而哈希槽计算，虽然也要记录哈希槽与实例时间的关系，但是哈希槽的数量少得多，只有 16384 个，开销很小。

有了 Redis Cluster，再也不怕大数据量了，我可以无限水平拓展么？

答案是否定的，Redis 官方给的 Redis Cluster 的规模上线是 1000 个实例。

到底是什么限制了集群规模呢？

关键在于实例间的通信开销，Cluster 集群中的每个实例都保存所有哈希槽与实例对应关系信息（Slot 映射到节点的表），以及自身的状态信息。

在集群之间每个实例通过 Gossip协议传播节点的数据，Gossip 协议工作原理大概如下：

1. 从集群中随机选择一些实例按照一定的频率发送 PING 消息发送给挑选出来的实例，用于检测实例状态以及交换彼此的信息。 PING 消息中封装了发送者自身的状态信息、部分其他实例的状态信息、Slot 与实例映射表信息。
2. 实例接收到 PING 消息后，响应 PONG 消息，消息包含的信息跟 PING 消息一样。

集群之间通过 Gossip协议可以在一段时间之后每个实例都能获取其他所有实例的状态信息。

所以在有新节点加入，节点故障，Slot 映射变更都可以通过 PING，PONG 的消息传播完成集群状态在每个实例的传播同步。

Redis 如何实现持久化？宕机后如何恢复数据？

Redis 的数据持久化使用了「RDB 数据快照」的方式来实现宕机快速恢复。但是 过于频繁的执行全量数据快照，有两个严重性能开销：

1. 频繁生成 RDB 文件写入磁盘，磁盘压力过大。会出现上一个 RDB 还未执行完，下一个又开始生成，陷入死循环。
2. fork 出 bgsave 子进程会阻塞主线程，主线程的内存越大，阻塞时间越长

所以 Redis 还设计了 AOF 写后日志记录对内存进行修改的指令记录。

什么是 RDB 内存快照？

在 Redis 执行「写」指令过程中，内存数据会一直变化。所谓的内存快照，指的就是 Redis 内存中的数据在某一刻的状态数据。好比时间定格在某一刻，当我们拍照的，通过照片就能把某一刻的瞬间画面完全记录下来。Redis 跟这个类似，就是把某一刻的数据以文件的形式拍下来，写到磁盘上。这个快照文件叫做 RDB 文件，RDB 就是 Redis DataBase 的缩写。在做数据恢复时，直接将 RDB 文件读入内存完成恢复。

在生成 RDB 期间，Redis 可以同时处理写请求么？

可以的，Redis 使用操作系统的多进程写时复制技术 COW(Copy On Write) 来实现快照持久化，保证数据一致性。Redis 在持久化时会调用 glibc 的函数fork产生一个子进程，快照持久化完全交给子进程来处理，父进程继续处理客户端请求。当主线程执行写指令修改数据的时候，这个数据就会复制一份副本， bgsave 子进程读取这个副本数据写到 RDB 文件。这既保证了快照的完整性，也允许主线程同时对数据进行修改，避免了对正常业务的影响。

那 AOF 又是什么？

AOF 日志记录了自 Redis 实例创建以来所有的修改性指令序列，那么就可以通过对一个空的 Redis 实例顺序执行所有的指令，也就是重放，来恢复 Redis 当前实例的内存数据结构的状态。Redis 提供的 AOF 配置项appendfsync写回策略直接决定 AOF 持久化功能的效率和安全性。

• always：同步写回，写指令执行完毕立马将 aof_buf缓冲区中的内容刷写到 AOF 文件。
• everysec：每秒写回，写指令执行完，日志只会写到 AOF 文件缓冲区，每隔一秒就把缓冲区内容同步到磁盘。
• no： 操作系统控制，写执行执行完毕，把日志写到 AOF 文件内存缓冲区，由操作系统决定何时刷写到磁盘。

既然 RDB 有两个性能问题，那为何不用 AOF 即可

AOF 写前日志，记录的是每个「写」指令操作。不会像 RDB 全量快照导致性能损耗，但是执行速度没有 RDB 快，同时日志文件过大也会造成性能问题。所以，Redis 设计了一个杀手锏「AOF 重写机制」，Redis 提供了 bgrewriteaof指令用于对 AOF 日志进行瘦身。其原理就是开辟一个子进程对内存进行遍历转换成一系列 Redis 的操作指令，序列化到一个新的 AOF 日志文件中。序列化完毕后再将操作期间发生的增量 AOF 日志追加到这个新的 AOF 日志文件中，追加完毕后就立即替代旧的 AOF 日志文件了，瘦身工作就完成了。

如何实现 数据尽可能少丢失又能兼顾性能呢？

重启 Redis 时，我们很少使用 rdb 来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 rdb 来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。将 rdb 文件的内容和增量的 AOF 日志文件存在一起。这里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化开始到持久化结束的这段时间发生的增量 AOF 日志，通常这部分 AOF 日志很小。于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 rdb 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重启效率因此大幅得到提升。

redis主从之间数据如何保证一致性？

为了保证副本数据的一致性，主从架构采用了读写分离的方式。

• 读操作：主、从库都可以执行；
• 写操作：主库先执行，之后将写操作同步到从库；

主从复制还有其他作用么？

1. 故障恢复：当主节点宕机，其他节点依然可以提供服务；
2. 负载均衡：Master 节点提供写服务，Slave 节点提供读服务，分担压力；
3. 高可用基石：是哨兵和 cluster 实施的基础，是高可用的基石。

主从复制如何实现的？

同步分为三种情况：

1. 第一次主从库全量复制；
2. 主从正常运行期间的同步；
3. 主从库间网络断开重连同步。

主从库第一次复制过程大体可以分为 3 个阶段：连接建立阶段（即准备阶段）、主库同步数据到从库阶段、发送同步期间新写命令到从库阶段；

1.  建立连接：从库会和主库建立连接，从库执行 replicaof 并发送 psync 命令并告诉主库即将进行同步，主库确认回复后，主从库间就开始同步了。
2. 主库同步数据给从库：master 执行 bgsave命令生成 RDB 文件，并将文件发送给从库，同时主库为每一个 slave 开辟一块 replication buffer 缓冲区记录从生成 RDB 文件开始收到的所有写命令。从库保存 RDB 并清空数据库再加载 RDB 数据到内存中。
3. 发送 RDB 之后接收到的新写命令到从库：在生成 RDB 文件之后的写操作并没有记录到刚刚的 RDB 文件中，为了保证主从库数据的一致性，所以主库会在内存中使用一个叫 replication buffer 记录 RDB 文件生成后的所有写操作。并将里面的数据发送到 slave。

主从库间的网络断了咋办？断开后要重新全量复制么？

在 Redis 2.8 之前，如果主从库在命令传播时出现了网络闪断，那么，从库就会和主库重新进行一次全量复制，开销非常大。从 Redis 2.8 开始，网络断了之后，主从库会采用增量复制的方式继续同步。

增量复制：用于网络中断等情况后的复制，只将中断期间主节点执行的写命令发送给从节点，与全量复制相比更加高效。断开重连增量复制的实现奥秘就是 repl_backlog_buffer 缓冲区，不管在什么时候 master 都会将写指令操作记录在 repl_backlog_buffer 中，因为内存有限， repl_backlog_buffer 是一个定长的环形数组，如果数组内容满了，就会从头开始覆盖前面的内容。master 使用 master_repl_offset记录自己写到的位置偏移量，slave 则使用 slave_repl_offset记录已经读取到的偏移量。

当主从断开重连后，slave 会先发送 psync 命令给 master，同时将自己的 runID，slave_repl_offset发送给 master。master 只需要把 master_repl_offset与 slave_repl_offset之间的命令同步给从库即可。

那完成全量同步后，正常运行过程中如何同步数据呢？

当主从库完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库，这个过程也称为基于长连接的命令传播，使用长连接的目的就是避免频繁建立连接导致的开销。

哨兵集群原理么？

哨兵是 Redis 的一种运行模式，它专注于对 Redis 实例（主节点、从节点）运行状态的监控，并能够在主节点发生故障时通过一系列的机制实现选主及主从切换，实现故障转移，确保整个 Redis 系统的可用性。

Redis 哨兵具备的能力有如下几个：

• 监控：持续监控 master 、slave 是否处于预期工作状态。
• 自动切换主库：当 Master 运行故障，哨兵启动自动故障恢复流程：从 slave 中选择一台作为新 master。
• 通知：让 slave 执行 replicaof ，与新的 master 同步；并且通知客户端与新 master 建立连接。

哨兵之间是如何知道彼此的？

哨兵与 master 建立通信，利用 master 提供发布/订阅机制发布自己的信息，比如IP、端口…….master 有一个 __sentinel__:hello 的专用通道，用于哨兵之间发布和订阅消息。这就好比是 __sentinel__:hello 微信群，哨兵利用 master 建立的微信群发布自己的消息，同时关注其他哨兵发布的消息。

哨兵之间虽然建立连接了，但是还需要和 slave 建立连接，不然没法监控他们呀，如何知道 slave 并监控他们的？

关键还是利用 master 来实现，哨兵向 master 发送 INFO 命令， master 掌门自然是知道自己门下所有的 salve 小弟的。所以 master 接收到命令后，便将 slave 列表告诉哨兵。哨兵根据 master 响应的 slave 名单信息与每一个 salve 建立连接，并且根据这个连接持续监控哨兵。

除了哨兵以外，还有其他的高可用手段么？

有 Cluster 集群实现高可用，哨兵集群监控的 Redis 集群是主从架构，无法很想拓展。使用 Redis Cluster 集群，主要解决了大数据量存储导致的各种慢问题，同时也便于横向拓展。在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的 Redis 切片集群会是一个非常好的选择。Redis 集群是一种分布式数据库方案，集群通过分片（sharding）来进行数据管理（分治思想的一种实践），并提供复制和故障转移功能。将数据划分为 16384 的 slots，每个节点负责一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。它是去中心化的，如图所示，该集群有三个 Redis 节点组成，每个节点负责整个集群的一部分数据，每个节点负责的数据多少可能不一样。三个节点相互连接组成一个对等的集群，它们之间通过 Gossip协议相互交互集群信息，最后每个节点都保存着其他节点的 slots 分配情况。

 Cluster 如何实现故障转移

Redis 集群节点采用 Gossip 协议来广播自己的状态以及自己对整个集群认知的改变。比如一个节点发现某个节点失联了 (PFail)，它会将这条信息向整个集群广播，其它节点也就可以收到这点失联信息。如果一个节点收到了某个节点失联的数量 (PFail Count) 已经达到了集群的大多数，就可以标记该节点为确定下线状态 (Fail)，然后向整个集群广播，强迫其它节点也接收该节点已经下线的事实，并立即对该失联节点进行主从切换。

客户端又怎么确定访问的数据到底分布在哪个实例上呢？

Redis 实例会将自己的哈希槽信息通过 Gossip 协议发送给集群中其他的实例，实现了哈希槽分配信息的扩散。这样，集群中的每个实例都有所有哈希槽与实例之间的映射关系信息。当客户端连接任何一个实例，实例就将哈希槽与实例的映射关系响应给客户端，客户端就会将哈希槽与实例映射信息缓存在本地。当客户端请求时，会计算出键所对应的哈希槽，再通过本地缓存的哈希槽实例映射信息定位到数据所在实例上，再将请求发送给对应的实例。

什么是 Redis 重定向机制？

哈希槽与实例之间的映射关系由于新增实例或者负载均衡重新分配导致改变了，客户端将请求发送到实例上，这个实例没有相应的数据，该 Redis 实例会告诉客户端将请求发送到其他的实例上。Redis 通过 MOVED 错误和 ASK 错误告诉客户端。

MOVED:MOVED 错误（负载均衡，数据已经迁移到其他实例上）：当客户端将一个键值对操作请求发送给某个实例，而这个键所在的槽并非由自己负责的时候，该实例会返回一个 MOVED 错误指引转向正在负责该槽的节点。同时，客户端还会更新本地缓存，将该 slot 与 Redis 实例对应关系更新正确。

ASK:如果某个 slot 的数据比较多，部分迁移到新实例，还有一部分没有迁移。如果请求的 key 在当前节点找到就直接执行命令，否则时候就需要 ASK 错误响应了。

槽部分迁移未完成的情况下，如果需要访问的 key 所在 Slot 正在从 实例 1 迁移到 实例 2（如果 key 已经不在实例 1），实例 1 会返回客户端一条 ASK 报错信息：客户端请求的 key 所在的哈希槽正在迁移到实例 2 上，你先给实例 2 发送一个 ASKING 命令，接着发发送操作命令。

注意：ASK 错误指令并不会更新客户端缓存的哈希槽分配信息

在这个选举切换主从的过程,整个redis服务是不可用？

哨兵模式中如果主从中master宕机了，是通过哨兵来选举出新的master，在这个选举切换主从的过程，整个redis服务是不可用的。而且哨兵模式中只有一个主节点对外提供服务，因此没法支持更高的并发。而且当个主节点的内存设置也不宜过大。否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。

什么是Redis？Redis相比memcached有哪些优势？和mysql的区别？

1、Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库。作为数据库，数据存储当然是redis的重要作用。同时redis还有其他的比较多的作用。比如缓存作用，分布式锁，延迟队列，位图，布隆过滤器，限流等相关作用。

2、

• memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
• redis的速度比memcached快很多
• redis可以持久化其数据

Redis支持哪几种数据类型？

String、List、Set、Sorted Set、hashes

6、Redis有哪几种数据淘汰策略？

noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）

allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。

volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。

allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。

volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。

volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。 8、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

9、为什么Redis需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，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。

10、Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？

1.twemproxy，大概概念是，它类似于一个代理方式，使用方法和普通redis无任何区别，设置好它下属的多个redis实例后，使用时在本需要连接redis的地方改为连接twemproxy，它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性hash算法，将请求转接到具体redis，将结果再返回twemproxy。使用方式简便(相对redis只需修改连接端口)，对旧项目扩展的首选。 问题：twemproxy自身单端口实例的压力，使用一致性hash后，对redis节点数量改变时候的计算值的改变，数据无法自动移动到新的节点。

2.codis，目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。

3.redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。

4.在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。

11、Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？

有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。

12、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？

redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

13、Redis有哪些适合的场景？

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”，我们只需要像下面一样执行即可：

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！（不，这是真的，你可以去核实）。

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。 17、Redis如何设置密码及验证密码？

设置密码：config set requirepass 123456

授权密码：auth 123456 18、说说Redis哈希槽的概念？

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。 19、Redis集群的主从复制模型是怎样的？

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品. 20、Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。 21、Redis集群之间是如何复制的？

异步复制

22、Redis集群最大节点个数是多少？16384个。 23、Redis集群如何选择数据库？Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。 24、怎么测试Redis的连通性？ping

25、Redis中的管道有什么用？

一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。

这就是管道（pipelining），是一种几十年来广泛使用的技术。例如许多POP3协议已经实现支持这个功能，大大加快了从服务器下载新邮件的过程。 26、怎么理解Redis事务？

事务是一个单独的隔离操作：事务中的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。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。 27、Redis事务相关的命令有哪几个？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 28、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

EXPIRE和PERSIST命令。 29、Redis如何做内存优化？

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面. 30、Redis回收进程如何工作的？

    一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。

    Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。

    一个新的命令被执行，等等。

    所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。 31、Redis回收使用的是什么算法？

LRU算法 32、Redis如何做大量数据插入？

Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。 33、为什么要做Redis分区？

分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 34、你知道有哪些Redis分区实现方案？

    客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。

    代理分区 意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy

    查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

35、Redis分区有什么缺点？

    涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的Redis实例（实际上这种情况也有办法，但是不能直接使用交集指令）。

    同时操作多个key,则不能使用Redis事务.

    分区使用的粒度是key，不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集（The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）.

    当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB / AOF文件。

    分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis节点，能做到最大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

36、Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？

    如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

    如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。

37、分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？

既然Redis是如此的轻量（单实例只使用1M内存）,为防止以后的扩容，最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器，你也可以一开始就让Redis以分布式的方式运行，使用分区，在同一台服务器上启动多个实例。

一开始就多设置几个Redis实例，例如32或者64个实例，对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦，但是从长久来看做这点牺牲是值得的。

这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的Redis服务器时，你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）。一旦你添加了另一台服务器，你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。 38、Twemproxy是什么？

Twemproxy是Twitter维护的（缓存）代理系统，代理Memcached的ASCII协议和Redis协议。它是单线程程序，使用c语言编写，运行起来非常快。它是采用Apache 2.0 license的开源软件。 Twemproxy支持自动分区，如果其代理的其中一个Redis节点不可用时，会自动将该节点排除（这将改变原来的keys-instances的映射关系，所以你应该仅在把Redis当缓存时使用Twemproxy)。 Twemproxy本身不存在单点问题，因为你可以启动多个Twemproxy实例，然后让你的客户端去连接任意一个Twemproxy实例。 Twemproxy是Redis客户端和服务器端的一个中间层，由它来处理分区功能应该不算复杂，并且应该算比较可靠的。 39、支持一致性哈希的客户端有哪些？

Redis-rb、Predis等。 40、Redis与其他key-value存储有什么不同？

    Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。

    Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，应为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是， 相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。 同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。

41、Redis的内存占用情况怎么样？

给你举个例子： 100万个键值对（键是0到999999值是字符串“hello world”）在我的32位的Mac笔记本上 用了100MB。同样的数据放到一个key里只需要16MB， 这是因为键值有一个很大的开销。 在Memcached上执行也是类似的结果，但是相对Redis的开销要小一点点，因为Redis会记录类型信息引用计数等等。

当然，大键值对时两者的比例要好很多。

64位的系统比32位的需要更多的内存开销，尤其是键值对都较小时，这是因为64位的系统里指针占用了8个字节。 但是，当然，64位系统支持更大的内存，所以为了运行大型的Redis服务器或多或少的需要使用64位的系统。 42、都有哪些办法可以降低Redis的内存使用情况呢？

如果你使用的是32位的Redis实例，可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的Key-Value可以用更紧凑的方式存放到一起。 43、查看Redis使用情况及状态信息用什么命令？

info 44、Redis的内存用完了会发生什么？

如果达到设置的上限，Redis的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以将Redis当缓存来使用配置淘汰机制，当Redis达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。 45、Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？

可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的， 所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片（shard）。 46、一个Redis实例最多能存放多少的keys？List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素？

理论上Redis可以处理多达232的keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了2亿5千万的keys。我们正在测试一些较大的值。

任何list、set、和sorted set都可以放232个元素。

换句话说，Redis的存储极限是系统中的可用内存值。 47、Redis常见性能问题和解决方案？

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master