什么是Redis宽闲？

Redis 是一個開源（BSD許可）的，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)握牧，它可以用作數(shù)據(jù)庫容诬、緩存和消息中間件。它支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沿腰。
性能非常出色览徒，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性能最快的Key-Value DB颂龙。
它支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)习蓬。 Redis 內(nèi)置了復(fù)制，LUA腳本措嵌， LRU驅(qū)動事件躲叼，事務(wù) 和磁盤持久化，并提供高可用性能力企巢。
單個value的最大限制是1GB枫慷。
對存入的Key-Value設(shè)置expire時間，因此也可以被當(dāng)作一個功能加強(qiáng)版的Memcached來用浪规。
Redis的主要缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫容量受到物理內(nèi)存的限制或听，不能用作海量數(shù)據(jù)的高性能讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數(shù)據(jù)量的高性能操作和運(yùn)算上笋婿。

Redis相比Memcached有哪些優(yōu)勢誉裆？

1 網(wǎng)絡(luò)IO模型

Memcached是多線程非阻塞IO復(fù)用的網(wǎng)絡(luò)模型，多線程模型可以發(fā)揮多核作用萌抵，但是引入了cache coherency和鎖的問題找御。

redis使用單線程的IO復(fù)用模型，绍填，但一些簡單的計(jì)算功能霎桅，比如排序、聚合等讨永，單線程模型施加會嚴(yán)重影響整體吞吐量滔驶，CPU計(jì)算過程中，整個IO調(diào)度都是被阻塞的卿闹。 redis 利用隊(duì)列技術(shù)將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問揭糕，消除了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫串行控制的開銷萝快。

2 數(shù)據(jù)類型支持不同

Memcached使用key-value形式存儲和訪問數(shù)據(jù)，在內(nèi)存中維護(hù)一張巨大的HashTable著角，使得對數(shù)據(jù)查詢的時間復(fù)雜度降低到O(1)揪漩，保證了對數(shù)據(jù)的高性能訪問。

redis支持的數(shù)據(jù)類型要豐富得多吏口。最為常用的數(shù)據(jù)類型主要由五種：String奄容、Hash、List产徊、Set和Sorted Set昂勒。

3 內(nèi)存管理機(jī)制不同

Memcached使用預(yù)分配的內(nèi)存池的方式，使用slab和大小不同的chunk來管理內(nèi)存舟铜，Item根據(jù)大小選擇合適的chunk存儲戈盈，內(nèi)存池的方式可以省去申請/釋放內(nèi)存的開銷，并且能減小內(nèi)存碎片產(chǎn)生谆刨，但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費(fèi)塘娶。

redis使用現(xiàn)場申請內(nèi)存的方式來存儲數(shù)據(jù)，并且很少使用free-list等方式來優(yōu)化內(nèi)存分配痊夭，會在一定程度上存在內(nèi)存碎片血柳，Redis跟據(jù)存儲命令參數(shù)，會把帶過期時間的數(shù)據(jù)單獨(dú)存放在一起生兆，并把它們稱為臨時數(shù)據(jù)，非臨時數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)不會被剔除的膝宁。

4 數(shù)據(jù)持久化支持

Redis是基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng)鸦难，但是它支持內(nèi)存數(shù)據(jù)的持久化的，而且提供兩種主要的持久化策略(RDB快照和AOF日志)员淫。

Memcached是不支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化操作的合蔽。

數(shù)據(jù)一致性問題

Memcached提供了cas命令，可以保證多個并發(fā)訪問操作同一份數(shù)據(jù)的一致性問題介返。

redis沒有提供cas 命令拴事，不過Redis提供了事務(wù)的功能。

集群管理方式不同

Memcached本身并不支持分布式圣蝎，只能在客戶端通過像一致性哈希這樣的分布式算法來實(shí)現(xiàn)Memcached的分布式存儲刃宵。當(dāng)客戶端向Memcached集群發(fā)送和獲取數(shù)據(jù)，都要自己計(jì)算出查詢數(shù)據(jù)所在的節(jié)點(diǎn)徘公。

Redis已經(jīng)支持了分布式存儲功能牲证。Redis Cluster是一個實(shí)現(xiàn)了分布式且允許單點(diǎn)故障的Redis高級版本，它沒有中心節(jié)點(diǎn)关面，具有線性可伸縮的功能坦袍。節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間通過二進(jìn)制協(xié)議進(jìn)行通信十厢，節(jié)點(diǎn)與客戶端之間通過ascii協(xié)議進(jìn)行通信。當(dāng)前Redis Cluster支持的最大節(jié)點(diǎn)數(shù)就是4096捂齐。Redis Cluster使用的分布式算法也很簡單：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER蛮放。Redis Cluster引入了Master節(jié)點(diǎn)和Slave節(jié)點(diǎn)。

Redis支持哪幾種數(shù)據(jù)類型奠宜？

String包颁、List、Set挎塌、Sorted Set徘六、hashes

HyperLogLog、Geo榴都、Pub/Sub

Redis Module待锈，像 BloomFilter，RedisSearch嘴高，Redis-ML

Redis主要消耗什么物理資源竿音？

redis是內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，主要依賴于內(nèi)存拴驮。

Redis的全稱是什么春瞬？

Remote Dictionary Server 遠(yuǎn)程字典服務(wù)

Redis有哪幾種數(shù)據(jù)淘汰策略？

noeviction:返回錯誤當(dāng)內(nèi)存限制達(dá)到并且客戶端嘗試執(zhí)行會讓更多內(nèi)存被使用的命令（大部分的寫入指令套啤，但DEL和幾個例外）
allkeys-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU）宽气，使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放。
volatile-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU）潜沦，但僅限于在過期集合的鍵,使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放萄涯。
allkeys-random: 回收隨機(jī)的鍵使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放。
volatile-random: 回收隨機(jī)的鍵使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放唆鸡，但僅限于在過期集合的鍵涝影。
volatile-ttl: 回收在過期集合的鍵，并且優(yōu)先回收存活時間（TTL）較短的鍵,使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放争占。

一個字符串類型的值能存儲最大容量是多少燃逻？

512M

為什么Redis需要把所有數(shù)據(jù)放到內(nèi)存中？

為了達(dá)到最快的讀寫速度將數(shù)據(jù)都讀到內(nèi)存中臂痕，并通過異步的方式將數(shù)據(jù)寫入磁盤伯襟。所以redis具有快速和數(shù)據(jù)持久化的特征。如果不將數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中握童，磁盤I/O速度為嚴(yán)重影響redis的性能逗旁。

Redis集群方案應(yīng)該怎么做？都有哪些方案？

1.twemproxy片效，大概概念是红伦，它類似于一個代理方式，使用方法和普通redis無任何區(qū)別淀衣，設(shè)置好它下屬的多個redis實(shí)例后昙读，使用時在本需要連接redis的地方改為連接twemproxy，它會以一個代理的身份接收請求并使用一致性hash算法膨桥，將請求轉(zhuǎn)接到具體redis蛮浑，將結(jié)果再返回twemproxy。使用方式簡便(相對redis只需修改連接端口)只嚣，對舊項(xiàng)目擴(kuò)展的首選沮稚。問題：twemproxy自身單端口實(shí)例的壓力，使用一致性hash后册舞，對redis節(jié)點(diǎn)數(shù)量改變時候的計(jì)算值的改變蕴掏，數(shù)據(jù)無法自動移動到新的節(jié)點(diǎn)。

2.codis调鲸，目前用的最多的集群方案盛杰，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在節(jié)點(diǎn)數(shù)量改變情況下藐石，舊節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)可恢復(fù)到新hash節(jié)點(diǎn)即供。

3.redis cluster3.0自帶的集群，特點(diǎn)在于他的分布式算法不是一致性hash于微，而是hash槽的概念逗嫡，以及自身支持節(jié)點(diǎn)設(shè)置從節(jié)點(diǎn)。

4.在業(yè)務(wù)代碼層實(shí)現(xiàn)株依。

Redis集群方案什么情況下會導(dǎo)致整個集群不可用祸穷？

有A，B勺三，C三個節(jié)點(diǎn)的集群,在沒有復(fù)制模型的情況下,如果節(jié)點(diǎn)B失敗了，那么整個集群就會以為缺少5501-11000這個范圍的槽而不可用需曾。

MySQL里有2000w數(shù)據(jù)吗坚，redis中只存20w的數(shù)據(jù)，如何保證redis中的數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)呆万？

redis內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候商源，就會施行數(shù)據(jù)淘汰策略。

Redis有哪些適合的場景谋减？

緩存

原生字符串：簡單直觀牡彻。但占用過多的鍵，內(nèi)存占用較大，信息內(nèi)聚性比較差庄吼，數(shù)據(jù)塊大不推薦缎除。
序列化字符串：簡化編程，合理使用可以提高內(nèi)存的使用效率总寻。但序列化和反序列化有一定的開銷器罐。
哈希：簡單直觀，如果使用合理可以減少內(nèi)存空間的使用渐行。但要控制哈希在ziplist和hashtable兩種內(nèi)部編碼的轉(zhuǎn)換轰坊，hashtable會消耗更多內(nèi)存。

自增ID

用來處理相關(guān)的發(fā)號業(yè)務(wù)祟印，例如分布式業(yè)務(wù)場景中的的自增ID肴沫，短鏈系統(tǒng)的id發(fā)號器等。

計(jì)數(shù)器

動態(tài)計(jì)數(shù)：例如點(diǎn)贊數(shù)蕴忆，評論數(shù)颤芬，收藏?cái)?shù)，瀏覽數(shù) 等孽文。
靜態(tài)計(jì)數(shù)：多維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)驻襟，例如每月，每周芋哭，每時的一些動態(tài)數(shù)據(jù)沉衣。也可跨語言取數(shù)，例如c++語言通過自定義規(guī)則統(tǒng)計(jì)定點(diǎn)數(shù)據(jù)將結(jié)果存入redis减牺，然后通過php去取數(shù)豌习。如果你有elk等一些成熟且部門推薦的技術(shù)棧，那也是極好的的拔疚。

session共享

分布式結(jié)構(gòu)下肥隆，將用戶的Session進(jìn)行集中管理，每次用戶更新或查詢登陸信息都直接從Redis中獲取稚失。

session集中式管理栋艳，不受應(yīng)用數(shù)量影響。很容易實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)登入登出句各。

限速或者頻率訪問限制

例如： set u100:code 123456 ex 600

驗(yàn)證碼吸占，郵件等接口訪問頻率限制指定描述，防止接口被頻繁訪問凿宾。

也可以用來做簡單的api限速（INCR + EXPIRE）

分布式鎖

分布式環(huán)境矾屯，不同的系統(tǒng)或同一個系統(tǒng)的不同主機(jī)之間共享了資源時，就需要互斥來防止彼此干擾來保證一致性初厚。

例如單機(jī)多進(jìn)程消費(fèi)task件蚕，布式多任務(wù)處理等。

消息隊(duì)列

redis實(shí)現(xiàn)消息隊(duì)列與專有的MQ消息中間件相比，沒有高級特性排作，ACK保證等牵啦。

但在日常的簡單業(yè)務(wù)中，異步處理纽绍，應(yīng)用層解耦蕾久，消息通訊，redis都是可以滿足拌夏。

pub/sub僧著，訂閱/發(fā)布模式
基于stream類型的實(shí)現(xiàn)(redis 5.0+)
lpush+rpop / rpush+lpop / lpush + brpop = Message Queue(消息隊(duì)列)

當(dāng)然list還提供其他的場景，自行選擇

lpush + lpop = Stack(棧)
lpush + rpop = Queue(隊(duì)列)
lpush + ltrim = Capped Collection(有限集合)

獨(dú)立數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

利用集合當(dāng)中元素不唯一性障簿，可以快速實(shí)時統(tǒng)計(jì)唯一性的數(shù)據(jù)盹愚。例如:統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站的獨(dú)立IP。

SADD ip 192.168.1.100 
SADD ip 192.168.1.101
SADD ip 192.168.1.102
SADD ip 192.168.1.100
SADD ip 192.168.1.101


128.127.0.0.1:6379> SMEMBERS ip
1) "192.168.1.100"
2) "192.168.1.102"
3) "192.168.1.101"

交集數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

共同好友列表站故，共同愛好等皆怕。例如統(tǒng)計(jì)喜歡的編程語言。

sadd u:1 php java golang 
sadd u:2 java php golang
sadd u:3 java php node

127.0.0.1:6379> sinter u:1 u:3
1) "java"
2) "php"

權(quán)重排行

有序集合的元素都會關(guān)聯(lián)一個score,所以我們可以將其使用在一些權(quán)重場景西篓。

例如排行榜愈腾，積分榜。甚至瀑布流岂津，產(chǎn)品推薦虱黄，廣告排行等。

基數(shù)統(tǒng)計(jì)

這里的技術(shù)統(tǒng)計(jì)和上面的唯一性統(tǒng)計(jì)是有不同的吮成。
這里的基數(shù)統(tǒng)計(jì)橱乱，是利用Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 結(jié)構(gòu)。

消耗空間極小粱甫，支持海量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)泳叠。
統(tǒng)計(jì)的結(jié)果是一個帶有 0.81% 標(biāo)準(zhǔn)錯誤（standard error）的近似值。
每個hyperloglog key占用了12K的內(nèi)存用于標(biāo)記基數(shù)
redis 對 HyperLogLog 的存儲進(jìn)行了優(yōu)化茶宵，在計(jì)數(shù)比較小時危纫，它的存儲空間采用稀疏矩陣存儲，空間占用很小乌庶，僅僅在計(jì)數(shù)慢慢變大种蝶，稀疏矩陣占用空間漸漸超過了閾值時才會一次性轉(zhuǎn)變成稠密矩陣，才會占用 12k 的空間

pfadd access_ip '192.168.1.200' '192.168.1.201' '192.168.1.220' '192.168.1.203'

pfcount access_ip
(integer) 4

地理位置應(yīng)用

Redis 在 3.2 版本實(shí)現(xiàn)了一個地理位置計(jì)算的特性安拟。例如測量兩個城市的距離。

geoadd cn_city 116.405285 39.904989 beijing
geoadd cn_city 121.472644 31.231706 shanghai

geodist cn_city beijing shanghai km
"1067.5980"

發(fā)布/訂閱

pub/sub 是 Redis 內(nèi)置的一個非常強(qiáng)大的特性宵喂。

發(fā)布訂閱模式糠赦。改變了以往的pull模型，改為服務(wù)端主動push，客戶端進(jìn)行訂閱消費(fèi)拙泽。

我們可根據(jù)這個特性淌山，創(chuàng)建實(shí)時的聊天系統(tǒng)，系統(tǒng)通知顾瞻。當(dāng)然也可以做通訊模型泼疑，來規(guī)劃系統(tǒng)架構(gòu)。

Redis如何設(shè)置密碼及驗(yàn)證密碼荷荤？

設(shè)置密碼：config set requirepass 123456

授權(quán)密碼：auth 123456

說說Redis哈希槽的概念退渗？

Redis集群沒有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384個哈希槽蕴纳，每個key通過CRC16校驗(yàn)后對16384取模來決定放置哪個槽会油，集群的每個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)一部分hash槽。

Redis集群的主從復(fù)制模型是怎樣的古毛？

為了使在部分節(jié)點(diǎn)失敗或者大部分節(jié)點(diǎn)無法通信的情況下集群仍然可用翻翩，所以集群使用了主從復(fù)制模型,每個節(jié)點(diǎn)都會有N-1個復(fù)制品.

Redis集群會有寫操作丟失嗎？為什么稻薇？

Redis并不能保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性嫂冻，這意味這在實(shí)際中集群在特定的條件下可能會丟失寫操作。

Redis集群之間是如何復(fù)制的塞椎？

異步復(fù)制

Redis集群最大節(jié)點(diǎn)個數(shù)是多少桨仿？

16384個

Redis集群如何選擇數(shù)據(jù)庫？

Redis集群目前無法做數(shù)據(jù)庫選擇忱屑，默認(rèn)在0數(shù)據(jù)庫蹬敲。

怎么測試Redis的連通性？

ping

Redis中的管道有什么用莺戒？

一次請求/響應(yīng)服務(wù)器能實(shí)現(xiàn)處理新的請求即使舊的請求還未被響應(yīng)伴嗡。這樣就可以將多個命令發(fā)送到服務(wù)器，而不用等待回復(fù)从铲，最后在一個步驟中讀取該答復(fù)瘪校。

怎么理解Redis事務(wù)？

事務(wù)是一個單獨(dú)的隔離操作：事務(wù)中的所有命令都會序列化名段、按順序地執(zhí)行阱扬。事務(wù)在執(zhí)行的過程中，不會被其他客戶端發(fā)送來的命令請求所打斷伸辟。

事務(wù)是一個原子操作：事務(wù)中的命令要么全部被執(zhí)行麻惶，要么全部都不執(zhí)行。

Redis事務(wù)相關(guān)的命令有哪幾個信夫？

MULTI窃蹋、EXEC卡啰、DISCARD、WATCH

Redis key的過期時間和永久有效分別怎么設(shè)置警没？

EXPIRE和PERSIST命令匈辱。

Redis如何做內(nèi)存優(yōu)化？

盡可能使用散列表（hashes）杀迹，散列表（是說散列表里面存儲的數(shù)少）使用的內(nèi)存非常小亡脸，所以你應(yīng)該盡可能的將你的數(shù)據(jù)模型抽象到一個散列表里面。

Redis回收進(jìn)程如何工作的树酪？

客戶端運(yùn)行了新的命令浅碾，添加了新的數(shù)據(jù)。Redi檢查內(nèi)存使用情況嗅回，如果大于maxmemory的限制, 則根據(jù)設(shè)定好的策略進(jìn)行回收及穗。

Redis回收使用的是什么算法？

LRU算法

Redis如何做大量數(shù)據(jù)插入绵载？

Redis2.6開始redis-cli支持一種新的被稱之為pipe mode的新模式用于執(zhí)行大量數(shù)據(jù)插入工作埂陆。

為什么要做Redis分區(qū)？

分區(qū)可以讓Redis管理更大的內(nèi)存娃豹，Redis將可以使用所有機(jī)器的內(nèi)存焚虱。如果沒有分區(qū)，你最多只能使用一臺機(jī)器的內(nèi)存懂版。分區(qū)使Redis的計(jì)算能力通過簡單地增加計(jì)算機(jī)得到成倍提升,Redis的網(wǎng)絡(luò)帶寬也會隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)卡的增加而成倍增長鹃栽。

你知道有哪些Redis分區(qū)實(shí)現(xiàn)方案？

客戶端分區(qū)：客戶端就決定數(shù)據(jù)會被存儲到哪個redis節(jié)點(diǎn)或者從哪個redis節(jié)點(diǎn)讀取躯畴。
代理分區(qū) ：客戶端將請求發(fā)送給代理民鼓，然后代理決定去哪個節(jié)點(diǎn)寫數(shù)據(jù)或者讀數(shù)據(jù)。代理根據(jù)分區(qū)規(guī)則決定請求哪些Redis實(shí)例蓬抄，然后根據(jù)Redis的響應(yīng)結(jié)果返回給客戶端丰嘉。redis和memcached的一種代理實(shí)現(xiàn)就是Twemproxy
查詢路由(Query routing) 的意思是客戶端隨機(jī)地請求任意一個redis實(shí)例，然后由Redis將請求轉(zhuǎn)發(fā)給正確的Redis節(jié)點(diǎn)嚷缭。Redis Cluster實(shí)現(xiàn)了一種混合形式的查詢路由饮亏。

Redis分區(qū)有什么缺點(diǎn)？

涉及多個key的操作通常不會被支持阅爽。例如你不能對兩個集合求交集路幸，因?yàn)樗麄兛赡鼙淮鎯Φ讲煌腞edis實(shí)例（實(shí)際上這種情況也有辦法，但是不能直接使用交集指令）付翁。
同時操作多個key,則不能使用Redis事務(wù).
分區(qū)使用的粒度是key简肴，不能使用一個非常長的排序key存儲一個數(shù)據(jù)集
當(dāng)使用分區(qū)的時候，數(shù)據(jù)處理會非常復(fù)雜百侧，例如為了備份你必須從不同的Redis實(shí)例和主機(jī)同時收集RDB / AOF文件砰识。
分區(qū)時動態(tài)擴(kuò)容或縮容可能非常復(fù)雜杂伟。

Redis持久化數(shù)據(jù)和緩存怎么做擴(kuò)容？

如果Redis被當(dāng)做緩存使用仍翰，使用一致性哈希實(shí)現(xiàn)動態(tài)擴(kuò)容縮容。

如果Redis被當(dāng)做一個持久化存儲使用观话，必須使用固定的keys-to-nodes映射關(guān)系予借，節(jié)點(diǎn)的數(shù)量一旦確定不能變化。否則的話(即Redis節(jié)點(diǎn)需要動態(tài)變化的情況）频蛔，必須使用可以在運(yùn)行時進(jìn)行數(shù)據(jù)再平衡的一套系統(tǒng)灵迫，而當(dāng)前只有Redis集群可以做到這樣。

分布式Redis是前期做還是后期規(guī)模上來了再做好晦溪？為什么瀑粥？

既然Redis是如此的輕量（單實(shí)例只使用1M內(nèi)存）,為防止以后的擴(kuò)容，最好的辦法就是一開始就啟動較多實(shí)例三圆。即便你只有一臺服務(wù)器狞换，你也可以一開始就讓Redis以分布式的方式運(yùn)行，使用分區(qū)舟肉，在同一臺服務(wù)器上啟動多個實(shí)例修噪。

一開始就多設(shè)置幾個Redis實(shí)例，例如32或者64個實(shí)例路媚，對大多數(shù)用戶來說這操作起來可能比較麻煩黄琼，但是從長久來看做這點(diǎn)犧牲是值得的。

這樣的話整慎，當(dāng)你的數(shù)據(jù)不斷增長脏款，需要更多的Redis服務(wù)器時，你需要做的就是僅僅將Redis實(shí)例從一臺服務(wù)遷移到另外一臺服務(wù)器而已（而不用考慮重新分區(qū)的問題）裤园。一旦你添加了另一臺服務(wù)器撤师，你需要將你一半的Redis實(shí)例從第一臺機(jī)器遷移到第二臺機(jī)器。

主要還是要根據(jù)數(shù)量增長速度進(jìn)行一個前期評估比然。

Twemproxy是什么丈氓？

Twemproxy是Twitter維護(hù)的（緩存）代理系統(tǒng)，代理Memcached的ASCII協(xié)議和Redis協(xié)議强法。
它是單線程程序万俗，使用c語言編寫，運(yùn)行起來非骋樱快闰歪。
它是采用Apache 2.0 license的開源軟件。
Twemproxy支持自動分區(qū)蓖墅，如果其代理的其中一個Redis節(jié)點(diǎn)不可用時库倘，會自動將該節(jié)點(diǎn)排除
Twemproxy本身不存在單點(diǎn)問題临扮，因?yàn)槟憧梢詥佣鄠€Twemproxy實(shí)例，然后讓你的客戶端去連接任意一個Twemproxy實(shí)例教翩。
Twemproxy是Redis客戶端和服務(wù)器端的一個中間層杆勇。

支持一致性哈希的客戶端有哪些？

Redis-rb饱亿、Predis等蚜退。

Redis與其他key-value存儲有什么不同？

Redis有著更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并且提供對他們的原子性操作彪笼。
Redis運(yùn)行在內(nèi)存中但是可以持久化到磁盤钻注，所以在對不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行高速讀寫時需要權(quán)衡內(nèi)存，應(yīng)為數(shù)據(jù)量不能大于硬件內(nèi)存配猫。
Redis在磁盤格式方面他們是緊湊的以追加的方式產(chǎn)生的幅恋，因?yàn)樗麄儾⒉恍枰M(jìn)行隨機(jī)訪問。

都有哪些辦法可以降低Redis的內(nèi)存使用情況呢泵肄？

采用ziplist壓縮列表（列表捆交、散列、有續(xù)集和）
進(jìn)行分片腐巢，提高系統(tǒng)負(fù)載能力
將信息打包轉(zhuǎn)換成字節(jié)存儲
進(jìn)行配置優(yōu)化

查看Redis使用情況及狀態(tài)信息用什么命令零渐？

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Redis的內(nèi)存用完了會發(fā)生什么比被？

如果達(dá)到設(shè)置的上限展鸡，Redis的寫命令會返回錯誤信息（但是讀命令還可以正常返回。）或者你可以將Redis當(dāng)緩存來使用配置淘汰機(jī)制辽故，當(dāng)Redis達(dá)到內(nèi)存上限時會沖刷掉舊的內(nèi)容银还。

Redis是單線程的风宁，如何提高多核CPU的利用率？

可以在同一個服務(wù)器部署多個Redis的實(shí)例蛹疯，并把他們當(dāng)作不同的服務(wù)器來使用戒财，在某些時候，無論如何一個服務(wù)器是不夠的捺弦，所以饮寞，如果你想使用多個CPU，你可以考慮一下分片（shard）列吼。

一個Redis實(shí)例最多能存放多少的keys幽崩？List、Set寞钥、Sorted Set他們最多能存放多少元素慌申？

理論上Redis可以處理多達(dá)232的keys，并且在實(shí)際中進(jìn)行了測試理郑，每個實(shí)例至少存放了2億5千萬的keys蹄溉。我們正在測試一些較大的值咨油。

任何list、set柒爵、和sorted set都可以放232個元素役电。

換句話說，Redis的存儲極限是系統(tǒng)中的可用內(nèi)存值棉胀。

Redis常見性能問題和解決方案宴霸？

Master最好不要做任何持久化工作，如RDB內(nèi)存快照和AOF日志文件
如果數(shù)據(jù)比較重要膏蚓，某個Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略設(shè)置為每秒同步一次
為了主從復(fù)制的速度和連接的穩(wěn)定性畸写，Master和Slave最好在同一個局域網(wǎng)內(nèi)
盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫
主從復(fù)制不要用圖狀結(jié)構(gòu)驮瞧，用單向鏈表結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

這樣的結(jié)構(gòu)方便解決單點(diǎn)故障問題枯芬，實(shí)現(xiàn)Slave對Master的替換论笔。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master千所，其他不變狂魔。

Redis提供了哪幾種持久化方式？

Redis 提供兩種持久化機(jī)制 RDB 和 AOF 機(jī)制:

持久化之 RDB (Redis Database)

在指定的時間間隔內(nèi)生成數(shù)據(jù)集的時間點(diǎn)快照（point-in-time snapshot）

優(yōu)點(diǎn)：

體積幸怠：RDB 是一個非常緊湊（compact）的文件最楷，它保存了 Redis 在某個時間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集。適合備份待错。
災(zāi)難恢復(fù)（disaster recovery）快：它只有一個文件籽孙，內(nèi)容都非常緊湊，可以（在加密后）將它傳送到別的數(shù)據(jù)中心火俄。RDB 在恢復(fù)大數(shù)據(jù)集時的速度比 AOF 的恢復(fù)速度要快犯建。
性能高:父進(jìn)程在保存rdb時候只需要fork一個子進(jìn)程，無需父進(jìn)程的進(jìn)行其他io操作瓜客，也保證了服務(wù)器的性能适瓦。

缺點(diǎn)：

數(shù)據(jù)安全性低。RDB 是間隔一段時間進(jìn)行持久化谱仪，如果持久化之間 redis 發(fā)生故障玻熙，會發(fā)生數(shù)據(jù)丟失。
每次保存 RDB 的時候疯攒，Redis 都要 fork() 出一個子進(jìn)程揭芍，并由子進(jìn)程來進(jìn)行實(shí)際的持久化工作。在數(shù)據(jù)集比較龐大時卸例， fork() 可能會非常耗時称杨，造成服務(wù)器在某某毫秒內(nèi)停止處理客戶端肌毅。

AOF (Append-only file)

所有的命令行記錄以 redis 命令請求協(xié)議的格式完全持久化存儲)保存為 aof 文件。 fsync 策略姑原，AOF 的速度可能會慢于 RDB

優(yōu)點(diǎn)：

1悬而、數(shù)據(jù)安全， aof 持久化可以配置 appendfsync 屬性锭汛，有 always笨奠，每進(jìn)行一次命令操作就記錄到 aof 文件中一次。

2唤殴、通過 append 模式寫文件般婆，即使中途服務(wù)器宕機(jī)，可以通過 redis-check-aof 工具解決數(shù)據(jù)一致性問題朵逝。

3蔚袍、AOF 機(jī)制的 rewrite 模式。AOF 文件沒被 rewrite 之前（文件過大時會對命令進(jìn)行合并重寫）配名，可以刪除其中的某些命令（比如誤操作的 flushall）)

缺點(diǎn)：

1啤咽、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢復(fù)速度慢渠脉。

2宇整、數(shù)據(jù)集大的時候，比 rdb 啟動效率低芋膘。

如何選擇合適的持久化方式鳞青？

一般來說，如果想達(dá)到足以媲美PostgreSQL的數(shù)據(jù)安全性为朋，你應(yīng)該同時使用兩種持久化功能盼玄。如果你非常關(guān)心你的數(shù)據(jù)，但仍然可以承受數(shù)分鐘以內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失潜腻，那么你可以只使用RDB持久化埃儿。

有很多用戶都只使用AOF持久化，但并不推薦這種方式：因?yàn)槎〞r生成RDB快照（snapshot）非常便于進(jìn)行數(shù)據(jù)庫備份融涣，并且 RDB 恢復(fù)數(shù)據(jù)集的速度也要比AOF恢復(fù)的速度要快童番，除此之外，使用RDB還可以避免之前提到的AOF程序的bug威鹿。

修改配置不重啟Redis會實(shí)時生效嗎剃斧？

針對運(yùn)行實(shí)例，有許多配置選項(xiàng)可以通過 CONFIG SET 命令進(jìn)行修改忽你，而無需執(zhí)行任何形式的重啟幼东。從 Redis 2.2 開始，可以從 AOF 切換到 RDB 的快照持久性或其他方式而不需要重啟 Redis。檢索 CONFIG GET *命令獲取更多信息根蟹。

但偶爾重新啟動是必須的脓杉，如為升級 Redis 程序到新的版本，或者當(dāng)你需要修改某些目前 CONFIG 命令還不支持的配置參數(shù)的時候简逮。

參考

降低Redis內(nèi)存占用
https://www.cnblogs.com/Infernal/p/11231966.html
REDIS持久化之RDB和AOF的區(qū)別
http://www.reibang.com/p/1d9ab6bc0835
50道Redis面試題
https://juejin.im/post/5c9b344c51882530c6308b32

redis 常見問題一