前言：
如果需要在linux环境中搭建一个redis服务参考：
Linux环境下搭建使用缓存中间件Redis
如果需要掌握redis的常考知识点参考：
缓存中间件Redis必知必会

1 什么是RDB和AOF

RDB：Redis DataBase，在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写⼊磁盘，实际操作过程是fork⼀个⼦进程，先将数据集写⼊临时⽂件，写⼊成功后，再替换之前的⽂件，⽤⼆进制压缩存储。

优点：

1. 整个Redis数据库将只包含⼀个⽂件 dump.rdb，⽅便持久化。
2. 容灾性好，⽅便备份。
3. 性能最⼤化，fork ⼦进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最⼤化。使⽤单独⼦ 进程来进⾏持久化，主进程不会进⾏任何 IO 操作，保证了 redis 的⾼性能
4. 相对于数据集⼤时，⽐ AOF 的启动效率更⾼。

缺点：

1. 数据安全性低。RDB 是间隔⼀段时间进⾏持久化，如果持久化之间 redis 发⽣故障，会发⽣数据丢 失。所以这种⽅式更适合数据要求不严谨的时候)
2. 由于RDB是通过fork⼦进程来协助完成数据持久化⼯作的，因此，如果当数据集较⼤时，可能会导致整个服务器停⽌服务⼏百毫秒，甚⾄是1秒钟。

AOF：Append Only File，以⽇志的形式记录服务器所处理的每⼀个写、删除操作，查询操作不会记录，以⽂本的⽅式记录，可以打开⽂件看到详细的操作记录

优点：

1. 数据安全，Redis中提供了3中同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也 是异步完成的，其效率也是⾮常⾼的，所差的是⼀旦系统出现宕机现象，那么这⼀秒钟之内修改的数据将会丢失。⽽每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发⽣的数据变化都会被⽴即 记录到磁盘中。。
2. 通过 append 模式写⽂件，即使中途服务器宕机也不会破坏已经存在的内容，可以通过 redischeck-aof ⼯具解决数据⼀致性问题。
3. AOF 机制的 rewrite 模式。定期对AOF⽂件进⾏重写，以达到压缩的⽬的

缺点：

1. AOF ⽂件⽐ RDB ⽂件⼤，且恢复速度慢。
2. 数据集⼤的时候，⽐ rdb 启动效率低。
3. 运⾏效率没有RDB⾼

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

2 Redis的过期键的删除策略

Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。

惰性过期：只有当访问⼀个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最⼤化地节省CPU资源，却对内存⾮常不友好。极端情况可能出现⼤量的过期key没有再次被访问，从⽽不 会被清除，占⽤⼤量内存。
定期过期：每隔⼀定的时间，会扫描⼀定数量的数据库的expires字典中⼀定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是⼀个折中⽅案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有 键。)

Redis中同时使⽤了惰性过期和定期过期两种过期策略。

3 简述Redis事务实现

1、事务开始 MULTI命令的执⾏，标识着⼀个事务的开始。MULTI命令会将客户端状态的 flags 属性中打开 REDIS_MULTI标识来完成的。

2、命令⼊队
当⼀个客户端切换到事务状态之后，服务器会根据这个客户端发送来的命令来执⾏不同的操作。如果客户端发送的命令为MULTI、EXEC、WATCH、DISCARD中的⼀个，⽴即执⾏这个命令，否则将命令放⼊⼀个事务队列⾥⾯，然后向客户端返回QUEUED 回复

• 如果客户端发送的命令为 EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI 四个命令的其中⼀个，那么服务 器⽴即执⾏这个命令。
• 如果客户端发送的是四个命令以外的其他命令，那么服务器并不⽴即执⾏这个命令。⾸先检查此命令的格式是否正确，如果不正确，服务器会在客户端状态（redisClient）的flags 属性关闭 REDIS_MULTI 标识，并且返回错误信息给客户端。如果正确，将这个命令放⼊⼀个事务队列⾥⾯，然后向客户端返回QUEUED 回复

事务队列是按照FIFO的⽅式保存⼊队的命令

3、事务执⾏ 客户端发送 EXEC 命令，服务器执⾏ EXEC 命令逻辑。

• 如果客户端状态的 flags 属性不包含 REDIS_MULTI 标识，或者包含 REDIS_DIRTY_CAS 或者 REDIS_DIRTY_EXEC 标识，那么就直接取消事务的执⾏。
• 否则客户端处于事务状态（flags 有 REDIS_MULTI 标识），服务器会遍历客户端的事务队列，然后执⾏事务队列中的所有命令，最后将返回结果全部返回给客户端；

redis不⽀持事务回滚机制，但是它会检查每⼀个事务中的命令是否错误。
Redis 事务不⽀持检查那些程序员⾃⼰逻辑错误。例如对 String 类型的数据库键执⾏对 HashMap 类型 的操作！

• 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。

4 Redis 主从复制的核⼼原理

通过执⾏slaveof命令或设置slaveof选项，让⼀个服务器去复制另⼀个服务器的数据。主数据库可以进⾏读写操作，当写操作导致数据变化时会⾃动将数据同步给从数据库。⽽从数据库⼀般是只读的，并接受主数据库同步过来的数据。⼀个主数据库可以拥有多个从数据库，⽽⼀个从数据库只能拥有⼀个主数据库。
全量复制：

1. 主节点通过bgsave命令fork⼦进程进⾏RDB持久化，该过程是⾮常消耗CPU、内存(⻚表复制)、硬盘IO的
2. 主节点通过⽹络将RDB⽂件发送给从节点，对主从节点的带宽都会带来很⼤的消耗
3. 从节点清空⽼数据、载⼊新RDB⽂件的过程是阻塞的，⽆法响应客户端的命令；如果从节点执⾏bgrewriteaof，也会带来额外的消耗

部分复制：

1. 复制偏移量：执⾏复制的双⽅，主从节点，分别会维护⼀个复制偏移量offset
2. 复制积压缓冲区：主节点内部维护了⼀个固定⻓度的、先进先出(FIFO)队列 作为复制积压缓冲区，
   当主从节点offset的差距过⼤超过缓冲区⻓度时，将⽆法执⾏部分复制，只能执⾏全量复制。
3. 服务器运⾏ID(runid)：每个Redis节点，都有其运⾏ID，运⾏ID由节点在启动时⾃动⽣成，主节点会将⾃⼰的运⾏ID发送给从节点，从节点会将主节点的运⾏ID存起来。 从节点Redis断开重连的时候，就是根据运⾏ID来判断同步的进度：
   • 如果从节点保存的runid与主节点现在的runid相同，说明主从节点之前同步过，主节点会继续尝试使⽤部分复制(到底能不能部分复制还要看offset和复制积压缓冲区的情况)；
   • 如果从节点保存的runid与主节点现在的runid不同，说明从节点在断线前同步的Redis节点并不是当前的主节点，只能进⾏全量复制。

5 Redis有哪些数据结构？分别有哪些典型的应⽤场景？

1. 字符串：可以⽤来做最简单的数据，可以缓存某个简单的字符串，也可以缓存某个json格式的字符串，Redis分布式锁的实现就利⽤了这种数据结构，还包括可以实现计数器、Session共享、分布式ID
2. 哈希表：可以⽤来存储⼀些key-value对，更适合⽤来存储对象
3. 列表：Redis的列表通过命令的组合，既可以当做栈，也可以当做队列来使⽤，可以⽤来缓存类似微信公众号、微博等消息流数据
4. 集合：和列表类似，也可以存储多个元素，但是不能重复，集合可以进⾏交集、并集、差集操作，从⽽可以实现类似，我和某⼈共同关注的⼈、朋友圈点赞等功能
5. 有序集合：集合是⽆序的，有序集合可以设置顺序，可以⽤来实现排⾏榜功能

6 Redis分布式锁底层是如何实现的？

1. ⾸先利⽤setnx来保证：如果key不存在才能获取到锁，如果key存在，则获取不到锁
2. 然后还要利⽤lua脚本来保证多个redis操作的原⼦性
3. 同时还要考虑到锁过期，所以需要额外的⼀个看⻔狗定时任务来监听锁是否需要续约
4. 同时还要考虑到redis节点挂掉后的情况，所以需要采⽤红锁的⽅式来同时向N/2+1个节点申请锁，都申请到了才证明获取锁成功，这样就算其中某个redis节点挂掉了，锁也不能被其他客户端获取到

7 Redis主从复制的核⼼原理

Redis的主从复制是提⾼Redis的可靠性的有效措施，主从复制的流程如下：

1. 集群启动时，主从库间会先建⽴连接，为全量复制做准备
2. 主库将所有数据同步给从库。从库收到数据后，在本地完成数据加载，这个过程依赖于内存快照RDB
3. 在主库将数据同步给从库的过程中，主库不会阻塞，仍然可以正常接收请求。否则，redis的服务就被中断了。但是，这些请求中的写操作并没有记录到刚刚⽣成的RDB⽂件中。为了保证主从库的数据⼀致性，主库会在内存中⽤专⻔的replication buffer，记录RDB⽂件⽣成收到的所有写操作。
4. 最后，也就是第三个阶段，主库会把第⼆阶段执⾏过程中新收到的写命令，再发送给从库。具体的操作是，当主库完成RDB⽂件发送后，就会把此时replocation buffer中修改操作发送给从库，从库再执⾏这些操作。这样⼀来，主从库就实现同步了
5. 后续主库和从库都可以处理客户端读操作，写操作只能交给主库处理，主库接收到写操作后，还会将写操作发送给从库，实现增量同步

8 Redis集群策略

Redis提供了三种集群策略：

1. 主从模式：这种模式⽐较简单，主库可以读写，并且会和从库进⾏数据同步，这种模式下，客户端直接连主库或某个从库，但是但主库或从库宕机后，客户端需要⼿动修改IP，另外，这种模式也⽐较难进⾏扩容，整个集群所能存储的数据受到某台机器的内存容量，所以不可能⽀持特⼤数据量
2. 哨兵模式：这种模式在主从的基础上新增了哨兵节点，但主库节点宕机后，哨兵会发现主库节点宕机，然后在从库中选择⼀个库作为进的主库，另外哨兵也可以做集群，从⽽可以保证但某⼀个哨兵节点宕机后，还有其他哨兵节点可以继续⼯作，这种模式可以⽐较好的保证Redis集群的⾼可⽤，但是仍然不能很好的解决Redis的容量上限问题。
3. Cluster模式：Cluster模式是⽤得⽐较多的模式，它⽀持多主多从，这种模式会按照key进⾏槽位的分配，可以使得不同的key分散到不同的主节点上，利⽤这种模式可以使得整个集群⽀持更⼤的数据Redis分布式锁底层是如何实现的？Redis主从复制的核⼼原理Redis集群策略容量，同时每个主节点可以拥有⾃⼰的多个从节点，如果该主节点宕机，会从它的从节点中选举⼀个新的主节点。
   对于这三种模式，如果Redis要存的数据量⼤，可以选择哨兵模式，如果Redis要存的数据量⼤，并且需要持续的扩容，那么选择Cluster模式。

9 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩分别是什么

缓存中存放的⼤多都是热点数据，⽬的就是防⽌请求可以直接从缓存中获取到数据，⽽不⽤访问Mysql。

1. 缓存雪崩：如果缓存中某⼀时刻⼤批热点数据同时过期，那么就可能导致⼤量请求直接访问Mysql了，解决办法就是在过期时间上增加⼀点随机值，另外如果搭建⼀个⾼可⽤的Redis集群也是防⽌缓存雪崩的有效⼿段
2. 缓存击穿：和缓存雪崩类似，缓存雪崩是⼤批热点数据失效，⽽缓存击穿是指某⼀个热点key突然失效，也导致了⼤量请求直接访问Mysql数据库，这就是缓存击穿，解决⽅案就是考虑这个热点key不设过期时间
3. 缓存穿透：假如某⼀时刻访问redis的⼤量key都在redis中不存在（⽐如⿊客故意伪造⼀些乱七⼋糟的key），那么也会给数据造成压⼒，这就是缓存穿透，解决⽅案是使⽤布隆过滤器，它的作⽤就是如果它认为⼀个key不存在，那么这个key就肯定不存在，所以可以在缓存之前加⼀层布隆过滤器来拦截不存在的key

10 Redis和Mysql如何保证数据⼀致

1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致
2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中，这种⽅案能解决⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到Redis中
3. 延时双删，步骤是：先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，延迟⼏百毫秒再删除Redis缓存数据，这样就算在更新Mysql时，有其他线程读了Mysql，把⽼数据读到了Redis中，那么也会被删除掉，从⽽把数据保持⼀致

11 Redis的持久化机制

RDB：Redis DataBase 将某⼀个时刻的内存快照（Snapshot），以⼆进制的⽅式写⼊磁盘。
⼿动触发：

• save命令，使 Redis 处于阻塞状态，直到 RDB 持久化完成，才会响应其他客户端发来的命令，所以在⽣产环境⼀定要慎⽤
• bgsave命令，fork出⼀个⼦进程执⾏持久化，主进程只在fork过程中有短暂的阻塞，⼦进程创建之后，主进程就可以响应客户端请求了

⾃动触发：

• save m n ：在 m 秒内，如果有 n 个键发⽣改变，则⾃动触发持久化，通过bgsave执⾏，如果设置多个、只要满⾜其⼀就会触发，配置⽂件有默认配置(可以注释掉)
• flushall：⽤于清空redis所有的数据库，flushdb清空当前redis所在库数据(默认是0号数据库)，会清空RDB⽂件，同时也会⽣成dump.rdb、内容为空

主从同步：全量同步时会⾃动触发bgsave命令，⽣成rdb发送给从节点

优点：

1. 整个Redis数据库将只包含⼀个⽂件 dump.rdb，⽅便持久化。
2. 容灾性好，⽅便备份。
3. 性能最⼤化，fork ⼦进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最⼤化。使⽤单独⼦进程来进⾏持久化，主进程不会进⾏任何 IO 操作，保证了 redis 的⾼性能
4. 相对于数据集⼤时，⽐ AOF的启动效率更⾼。

缺点：

1. 数据安全性低。RDB 是间隔⼀段时间进⾏持久化，如果持久化之间 redis 发⽣故障，会发⽣数据丢失。所以这种⽅式更适合数据要求不严谨的时候)
2. 由于RDB是通过fork⼦进程来协助完成数据持久化⼯作的，因此，如果当数据集较⼤时，可能会导致整个服务器停⽌服务⼏百毫秒，甚⾄是1秒钟。会占⽤cpu

AOF：Append Only File 以⽇志的形式记录服务器所处理的每⼀个写、删除操作，查询操作不会记录，以⽂本的⽅式记录，可以打开⽂件看到详细的操作记录，调操作系统命令进程刷盘

1. 所有的写命令会追加到 AOF 缓冲中。
2. AOF 缓冲区根据对应的策略向硬盘进⾏同步操作。
3. 随着 AOF ⽂件越来越⼤，需要定期对 AOF ⽂件进⾏重写，达到压缩的⽬的。
4. 当 Redis 重启时，可以加载 AOF ⽂件进⾏数据恢复。同步策略：
   • 每秒同步：异步完成，效率⾮常⾼，⼀旦系统出现宕机现象，那么这⼀秒钟之内修改的数据将会丢失
   • 每修改同步：同步持久化，每次发⽣的数据变化都会被⽴即记录到磁盘中，最多丢⼀条 不同步：由操作系统控制，可能丢失较多数据

优点：

1. 数据安全
2. 通过 append 模式写⽂件，即使中途服务器宕机也不会破坏已经存在的内容，可以通过 redischeck-aof ⼯具解决数据⼀致性问题。
3. AOF 机制的 rewrite 模式。定期对AOF⽂件进⾏重写，以达到压缩的⽬的

缺点：

1. AOF ⽂件⽐ RDB ⽂件⼤，且恢复速度慢。
2. 数据集⼤的时候，⽐ rdb 启动效率低。
3. 运⾏效率没有RDB⾼

对⽐：
1. 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
2. RDB性能⽐AOF好
3. 如果两个都配了优先加载AOF

12 Redis单线程为什么这么快

Redis基于Reactor模式开发了⽹络事件处理器、⽂件事件处理器fileeventhandler。它是单线程的， 所以 Redis才叫做单线程的模型，它采⽤IO多路复⽤机制来同时监听多个Socket，根据Socket上的事件类型来选择对应的事件处理器来处理这个事件。可以实现⾼性能的⽹络通信模型，⼜可以跟内部其他单线程的模块进⾏对接，保证了 Redis内部的线程模型的简单性。
⽂件事件处理器的结构包含4个部分：多个Socket、IO多路复⽤程序、⽂件事件分派器以及事件处理器（命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器等）。
多个 Socket 可能并发的产⽣不同的事件，IO多路复⽤程序会监听多个 Socket，会将 Socket 放⼊⼀个队列中排队，每次从队列中有序、同步取出⼀个 Socket 给事件分派器，事件分派器把 Socket 给对应的事件处理器。
然后⼀个 Socket 的事件处理完之后，IO多路复⽤程序才会将队列中的下⼀个 Socket 给事件分派器。⽂件事件分派器会根据每个 Socket 当前产⽣的事件，来选择对应的事件处理器来处理。

1. Redis启动初始化时，将连接应答处理器跟AE_READABLE事件关联。
2. 若⼀个客户端发起连接，会产⽣⼀个AE_READABLE事件，然后由连接应答处理器负责和客户端建⽴ 连接，创建客户端对应的socket，同时将这个socket的AE_READABLE事件和命令请求处理器关联，使 得客户端可以向主服务器发送命令请求。
3. 当客户端向Redis发请求时（不管读还是写请求），客户端socket都会产⽣⼀个AE_READABLE事件，触发命令请求处理器。处理器读取客户端的命令内容， 然后传给相关程序执⾏。
4. 当Redis服务器准备好给客户端的响应数据后，会将socket的AE_WRITABLE事件和命令回复处理器关联，当客户端准备好读取响应数据时，会在socket产⽣⼀个AE_WRITABLE事件，由对应命令回复处 理器处理，即将准备好的响应数据写⼊socket，供客户端读取。
5. 命令回复处理器全部写完到 socket 后，就会删除该socket的AE_WRITABLE事件和命令回复处理器的映射。

单线程快的原因：
1. 纯内存操作
2. 核⼼是基于⾮阻塞的IO多路复⽤机制
3. 单线程反⽽避免了多线程的频繁上下⽂切换带来的性能问题