速度快，因為數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中，類似于HashMap，HashMap的優(yōu)勢就是查找和操作的時間復(fù)雜度都是O(1)
支持豐富數(shù)據(jù)類型，支持string，list，set，sorted set，hash
支持事務(wù)，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行
豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設(shè)置過期時間，過期后將會自動刪除
memcached所有的值均是簡單的字符串，redis作為其替代者，支持更為豐富的數(shù)據(jù)類型
redis的速度比memcached快很多
redis可以持久化其數(shù)據(jù)
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，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，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)，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)方便解決單點故障問題，實現(xiàn)Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。
Redis最適合所有數(shù)據(jù)in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統(tǒng)意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那么何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會得到以下觀點：
Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。
Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。
Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進(jìn)行使用。
（1）會話緩存（Session Cache） 最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優(yōu)勢在于：Redis提供持久化。當(dāng)維護(hù)一個不是嚴(yán)格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現(xiàn)在，他們還會這樣嗎？ 幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進(jìn)，很容易找到怎么恰當(dāng)?shù)氖褂肦edis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業(yè)平臺Magento也提供Redis的插件。
（2）全頁緩存（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實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進(jìn)，類似PHP本地FPC。 再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。 此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。
（3）隊列 Reids在內(nèi)存存儲引擎領(lǐng)域的一大優(yōu)點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（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項目，這些項目的目的就是利用Redis創(chuàng)建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。
（4）排行榜/計數(shù)器 Redis在內(nèi)存中對數(shù)字進(jìn)行遞增或遞減的操作實現(xiàn)的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執(zhí)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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執(zhí)行即可： 當(dāng)然，這是假定你是根據(jù)你用戶的分?jǐn)?shù)做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分?jǐn)?shù)，你需要這樣執(zhí)行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現(xiàn)的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數(shù)據(jù)的，你可以在這里看到。
（5）發(fā)布/訂閱 最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的發(fā)布/訂閱功能。發(fā)布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網(wǎng)絡(luò)連接中使用，還可作為基于發(fā)布/訂閱的腳本觸發(fā)器，甚至用Redis的發(fā)布/訂閱功能來建立聊天系統(tǒng)?。ú?，這是真的，你可以去核實）。
Redis提供的所有特性中，我感覺這個是喜歡的人最少的一個，雖然它為用戶提供如果此多功能。
（1）Redis是單進(jìn)程單線程的 redis利用隊列技術(shù)將并發(fā)訪問變?yōu)榇性L問，消除了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫串行控制的開銷
（2）讀寫分離模型 通過增加Slave DB的數(shù)量，讀的性能可以線性增長。為了避免Master DB的單點故障，集群一般都會采用兩臺Master DB做雙機熱備，所以整個集群的讀和寫的可用性都非常高。 讀寫分離架構(gòu)的缺陷在于，不管是Master還是Slave，每個節(jié)點都必須保存完整的數(shù)據(jù)，如果在數(shù)據(jù)量很大的情況下，集群的擴展能力還是受限于單個節(jié)點的存儲能力，而且對于Write-intensive類型的應(yīng)用，讀寫分離架構(gòu)并不適合。
（3）數(shù)據(jù)分片模型 為了解決讀寫分離模型的缺陷，可以將數(shù)據(jù)分片模型應(yīng)用進(jìn)來。 可以將每個節(jié)點看成都是獨立的master，然后通過業(yè)務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分片。 結(jié)合上面兩種模型，可以將每個master設(shè)計成由一個master和多個slave組成的模型。
（4）Redis的回收策略
volatile-lru：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
volatile-ttl：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰
volatile-random：從已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
no-enviction（驅(qū)逐）：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)
注意這里的6種機制，volatile和allkeys規(guī)定了是對已設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù)集淘汰數(shù)據(jù)還是從全部數(shù)據(jù)集淘汰數(shù)據(jù)，后面的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(guī)則：
如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)冪律分布，也就是一部分?jǐn)?shù)據(jù)訪問頻率高，一部分?jǐn)?shù)據(jù)訪問頻率低，則使用allkeys-lru
如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平等分布，也就是所有的數(shù)據(jù)訪問頻率都相同，則使用allkeys-random
相關(guān)知識：redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候，就會施行數(shù)據(jù)淘汰策略。redis提供6種數(shù)據(jù)淘汰策略見上面一條
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(yè)務(wù)提供服務(wù)，那使用keys指令會有什么問題？
這個時候你要回答redis關(guān)鍵的一個特性：redis的單線程的。keys指令會導(dǎo)致線程阻塞一段時間，線上服務(wù)會停頓，直到指令執(zhí)行完畢，服務(wù)才能恢復(fù)。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，但是會有一定的重復(fù)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。
Master寫內(nèi)存快照，save命令調(diào)度rdbSave函數(shù)，會阻塞主線程的工作，當(dāng)快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務(wù)，所以Master最好不要寫內(nèi)存快照。
Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復(fù)速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內(nèi)存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內(nèi)存快照做持久化,如果數(shù)據(jù)比較關(guān)鍵，某個Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略為每秒同步一次。
Master調(diào)用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內(nèi)存資源，導(dǎo)致服務(wù)load過高，出現(xiàn)短暫服務(wù)暫?，F(xiàn)象。
Redis主從復(fù)制的性能問題，為了主從復(fù)制的速度和連接的穩(wěn)定性，Slave和Master最好在同一個局域網(wǎng)內(nèi)
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
如果你是Redis中高級用戶，還需要加上下面幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(fā)亮了。
先拿setnx來爭搶鎖，搶到之后，再用expire給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。
這時候?qū)Ψ綍嬖V你說你回答得不錯，然后接著問如果在setnx之后執(zhí)行expire之前進(jìn)程意外crash或者要重啟維護(hù)了，那會怎么樣？
這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠(yuǎn)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(jié)果是你主動思考出來的，然后回答：我記得set指令有非常復(fù)雜的參數(shù)，這個應(yīng)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，心里開始默念：摁，這小子還不錯。
一般使用list結(jié)構(gòu)作為隊列，rpush生產(chǎn)消息，lpop消費消息。當(dāng)lpop沒有消息的時候，要適當(dāng)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，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。
如果對方追問能不能生產(chǎn)一次消費多次呢？使用pub/sub主題訂閱者模式，可以實現(xiàn)1:N的消息隊列。
如果對方追問pub/sub有什么缺點？在消費者下線的情況下，生產(chǎn)的消息會丟失，得使用專業(yè)的消息隊列如rabbitmq等。
如果對方追問redis如何實現(xiàn)延時隊列？我估計現(xiàn)在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細(xì)。但是你很克制，然后神態(tài)自若的回答道：使用sortedset，拿時間戳作為score，消息內(nèi)容作為key調(diào)用zadd來生產(chǎn)消息，消費者用zrangebyscore指令獲取N秒之前的數(shù)據(jù)輪詢進(jìn)行處理。
到這里，面試官暗地里已經(jīng)對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。
如果大量的key過期時間設(shè)置的過于集中，到過期的那個時間點，redis可能會出現(xiàn)短暫的卡頓現(xiàn)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。
Redis為了達(dá)到最快的讀寫速度將數(shù)據(jù)都讀到內(nèi)存中，并通過異步的方式將數(shù)據(jù)寫入磁盤。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，磁盤I/O速度為嚴(yán)重影響redis的性能。在內(nèi)存越來越便宜的今天，redis將會越來越受歡迎。 如果設(shè)置了大使用的內(nèi)存，則數(shù)據(jù)已有記錄數(shù)達(dá)到內(nèi)存限值后不能繼續(xù)插入新值。
bgsave做鏡像全量持久化，aof做增量持久化。因為bgsave會耗費較長時間，不夠?qū)崟r，在停機的時候會導(dǎo)致大量丟失數(shù)據(jù)，所以需要aof來配合使用。在redis實例重啟時，會使用bgsave持久化文件重新構(gòu)建內(nèi)存，再使用aof重放近期的操作指令來實現(xiàn)完整恢復(fù)重啟之前的狀態(tài)。
對方追問那如果突然機器掉電會怎樣？取決于aof日志sync屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時都sync一下磁盤，就不會丟失數(shù)據(jù)。但是在高性能的要求下每次都sync是不現(xiàn)實的，一般都使用定時sync，比如1s1次，這個時候最多就會丟失1s的數(shù)據(jù)。
對方追問bgsave的原理是什么？你給出兩個詞匯就可以了，fork和cow。fork是指redis通過創(chuàng)建子進(jìn)程來進(jìn)行bgsave操作，cow指的是copy on write，子進(jìn)程創(chuàng)建后，父子進(jìn)程共享數(shù)據(jù)段，父進(jìn)程繼續(xù)提供讀寫服務(wù)，寫臟的頁面數(shù)據(jù)會逐漸和子進(jìn)程分離開來。
RDB持久化方式能夠在指定的時間間隔能對你的數(shù)據(jù)進(jìn)行快照存儲。
AOF持久化方式記錄每次對服務(wù)器寫的操作，當(dāng)服務(wù)器重啟的時候會重新執(zhí)行這些命令來恢復(fù)原始的數(shù)據(jù)，AOF命令以redis協(xié)議追加保存每次寫的操作到文件末尾。Redis還能對AOF文件進(jìn)行后臺重寫，使得AOF文件的體積不至于過大。
如果你只希望你的數(shù)據(jù)在服務(wù)器運行的時候存在，你也可以不使用任何持久化方式。
你也可以同時開啟兩種持久化方式， 在這種情況下， 當(dāng)redis重啟的時候會優(yōu)先載入AOF文件來恢復(fù)原始的數(shù)據(jù)，因為在通常情況下AOF文件保存的數(shù)據(jù)集要比RDB文件保存的數(shù)據(jù)集要完整。
最重要的事情是了解RDB和AOF持久化方式的不同，讓我們以RDB持久化方式開始。
一般來說， 如果想達(dá)到足以媲美PostgreSQL的數(shù)據(jù)安全性， 你應(yīng)該同時使用兩種持久化功能。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，那么你可以只使用RDB持久化。
有很多用戶都只使用AOF持久化，但并不推薦這種方式：因為定時生成RDB快照（snapshot）非常便于進(jìn)行數(shù)據(jù)庫備份， 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，除此之外， 使用RDB還可以避免之前提到的AOF程序的bug。
可以將多次IO往返的時間縮減為一次，前提是pipeline執(zhí)行的指令之間沒有因果相關(guān)性。使用redis-benchmark進(jìn)行壓測的時候可以發(fā)現(xiàn)影響redis的QPS峰值的一個重要因素是pipeline批次指令的數(shù)目。
Redis可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節(jié)點做一次bgsave，并同時將后續(xù)修改操作記錄到內(nèi)存buffer，待完成后將rdb文件全量同步到復(fù)制節(jié)點，復(fù)制節(jié)點接受完成后將rdb鏡像加載到內(nèi)存。加載完成后，再通知主節(jié)點將期間修改的操作記錄同步到復(fù)制節(jié)點進(jìn)行重放就完成了同步過程。
Redis Sentinal著眼于高可用，在master宕機時會自動將slave提升為master，繼續(xù)提供服務(wù)。
Redis Cluster著眼于擴展性，在單個redis內(nèi)存不足時，使用Cluster進(jìn)行分片存儲。
理論上Redis可以處理多達(dá)232的keys，并且在實際中進(jìn)行了測試，每個實例至少存放了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的存儲極限是系統(tǒng)中的可用內(nèi)存值。
如果Redis被當(dāng)做緩存使用，使用一致性哈希實現(xiàn)動態(tài)擴容縮容。
如果Redis被當(dāng)做一個持久化存儲使用，必須使用固定的keys-to-nodes映射關(guān)系，節(jié)點的數(shù)量一旦確定不能變化。否則的話(即Redis節(jié)點需要動態(tài)變化的情況），必須使用可以在運行時進(jìn)行數(shù)據(jù)再平衡的一套系統(tǒng)，而當(dāng)前只有Redis集群可以做到這樣。
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