什么是Redis？

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加 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 DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据 结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此 Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量 级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存 入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。  Redis的主要缺点是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。

Redis相比memcached有哪些优势？

(1) 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

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) 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

Redis主要消耗什么物理资源？

内存

Redis的全称是什么？

Remote Dictionary Server。

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

Redis官方为什么不提供Windows版本？

因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来 兼容性等问题。

一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

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。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。 如果设置了最大使用 的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

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。

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。

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。

Redis有哪些适合的场景？

（1）、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。

（2）、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。

（3）、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。

（4），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。

（5）、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）。