1.什麼是redis?

Redis 是一個基於記憶體的高效能key-value資料庫。

2.Reids的特點

• Redis本質上是一個Key-Value型別的記憶體資料庫,定期通過非同步操作把資料庫資料儲存到硬碟中。
• Redis的讀寫速度快,每秒可以處理超過10萬次讀寫操作。
• Redis有多種儲存資料結構，支援string，list，set，sorted set，hash 等型別,單個value的最大限制是1GB.
• Redis也可以對存入的key設定過期時間,過期後將會自動刪除。
• Redis支援事務，都是原子性操作，所謂的原子性就是對資料的更改要麼全部執行，要麼全部不執行
• Redis的主要缺點是資料庫容量受到實體記憶體的限制，不能用作海量資料的高效能讀寫，因此Redis適合在較小資料量的高效能操作和運算上。

3.redis持久化的幾種方式

1、快照（snapshots）(RDB)

redis可以根據不同的配置進行持久化,redis把資料快照以二進位制的方式儲存在硬碟中,預設檔名字為dump.rdb.或者可以手動呼叫save命令進行快照生成。

2、AOF（Append Only File）持久化功能

AOF持久化方式記錄每次對伺服器寫的操作,當伺服器重啟的時候會重新執行這些命令來恢復原始的資料,AOF命令以redis協議追加儲存每次寫的操作到檔案末尾.Redis還能對AOF檔案進行後臺重寫,使得AOF檔案的體積不至於過大.

• 當redis重啟時會優先載入AOF檔案來恢復原始的資料,在通常情況下AOF檔案儲存的資料集要比RDB檔案儲存的資料要完整.

4.redis的事務回滾.

redis的事務不支援回滾.

5.為什麼redis需要把所有資料放到記憶體中?

Redis為了達到最快的讀寫速度將資料都讀到記憶體中，並通過非同步的方式將資料寫入磁碟。所以redis具有快速和資料持久化的特徵。如果不將資料放在記憶體中，磁碟I/O速度為嚴重影響redis的效能。
　　　如果設定了最大使用的記憶體，如果資料達到儲存上限就不能繼續儲存新資料。

6.Redis是單程式單執行緒的

redis利用佇列技術將併發訪問變為序列訪問，消除了傳統資料庫序列控制的開銷

7.redis的併發競爭問題如何解決?

Redis為單程式單執行緒模式，採用佇列模式將併發訪問變為序列訪問。Redis本身沒有鎖的概念，Redis對於多個客戶端連線並不存在競爭，但是在Jedis客戶端對Redis進行併發訪問時會發生連線超時、資料轉換錯誤、阻塞、客戶端關閉連線等問題，這些問題均是由於客戶端連線混亂造成。對此有2種解決方法：

1.客戶端角度，為保證每個客戶端間正常有序與Redis進行通訊，對連線進行池化，同時對客戶端讀寫Redis操作採用內部鎖synchronized。

2.伺服器角度，利用setnx實現鎖。
　　　注：對於第一種，需要應用程式自己處理資源的同步，可以使用的方法比較通俗，可以使用synchronized也可以使用lock；第二種需要用到Redis的setnx命令，但是需要注意一些問題。

8.redis事物的瞭解CAS(check-and-set 操作實現樂觀鎖 )?

和眾多其它資料庫一樣，Redis作為NoSQL資料庫也同樣提供了事務機制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH這四個命令是我們實現事務的基石。

9.Redis中事務的實現特徵：

1). 在事務中的所有命令都將會被序列化的順序執行，事務執行期間，Redis不會再為其它客戶端的請求提供任何服務，從而保證了事物中的所有命令被原子的執行。
　　　　2). 和關係型資料庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執行失敗，其後的命令仍然會被繼續執行。
　　　　3). 我們可以通過MULTI命令開啟一個事務，有關係型資料庫開發經驗的人可以將其理解為"BEGIN TRANSACTION"語句。在該語句之後執行的命令都將被視為事務之內的操作，最後我們可以通過執行EXEC/DISCARD命令來提交/回滾該事務內的所有操作。這兩個Redis命令可被視為等同於關係型資料庫中的COMMIT/ROLLBACK語句。
　　　　4). 在事務開啟之前，如果客戶端與伺服器之間出現通訊故障並導致網路斷開，其後所有待執行的語句都將不會被伺服器執行。然而如果網路中斷事件是發生在客戶端執行EXEC命令之後，那麼該事務中的所有命令都會被伺服器執行。
　　　　5). 當使用Append-Only模式時，Redis會通過呼叫系統函式write將該事務內的所有寫操作在本次呼叫中全部寫入磁碟。然而如果在寫入的過程中出現系統崩潰，如電源故障導致的當機，那麼此時也許只有部分資料被寫入到磁碟，而另外一部分資料卻已經丟失。
　　　　Redis伺服器會在重新啟動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現類似問題，就會立即退出並給出相應的錯誤提示。此時，我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具可以幫助我們定位到資料不一致的錯誤，並將已經寫入的部分資料進行回滾。修復之後我們就可以再次重新啟動Redis伺服器了。

10.WATCH命令和基於CAS的樂觀鎖：

在Redis的事務中，WATCH命令可用於提供CAS(check-and-set)功能。假設我們通過WATCH命令在事務執行之前監控了多個Keys，倘若在WATCH之後有任何Key的值發生了變化，EXEC命令執行的事務都將被放棄，同時返回Null multi-bulk應答以通知呼叫者事務執行失敗。例如，我們再次假設Redis中並未提供incr命令來完成鍵值的原子性遞增，如果要實現該功能，我們只能自行編寫相應的程式碼。其偽碼如下：

val = GET mykey
val = val + 1
SET mykey $val

以上程式碼只有在單連線的情況下才可以保證執行結果是正確的，因為如果在同一時刻有多個客戶端在同時執行該段程式碼，那麼就會出現多執行緒程式中經常出現的一種錯誤場景--競態爭用(race condition)。比如，客戶端A和B都在同一時刻讀取了mykey的原有值，假設該值為10，此後兩個客戶端又均將該值加一後set回Redis伺服器，這樣就會導致mykey的結果為11，而不是我們認為的12。為了解決類似的問題，我們需要藉助WATCH命令的幫助，見如下程式碼：

　　WATCH mykey
　　val = GET mykey
　　val = val + 1
　　MULTI
　　SET mykey $val
　　EXEC

和此前程式碼不同的是，新程式碼在獲取mykey的值之前先通過WATCH命令監控了該鍵，此後又將set命令包圍在事務中，這樣就可以有效的保證每個連線在執行EXEC之前，如果當前連線獲取的mykey的值被其它連線的客戶端修改，那麼當前連線的EXEC命令將執行失敗。這樣呼叫者在判斷返回值後就可以獲悉val是否被重新設定成功。

11.redis的快取失效策略和主鍵失效機制

作為快取系統都要定期清理無效資料，就需要一個主鍵失效和淘汰策略.
　　在Redis當中，有生存期的key被稱為volatile。在建立快取時，要為給定的key設定生存期，當key過期的時候（生存期為0），它可能會被刪除。
　　1、影響生存時間的一些操作
　　生存時間可以通過使用 DEL 命令來刪除整個 key 來移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆蓋原來的資料，也就是說，修改key對應的value和使用另外相同的key和value來覆蓋以後，當前資料的生存時間不同。
　　比如說，對一個 key 執行INCR命令，對一個列表進行LPUSH命令，或者對一個雜湊表執行HSET命令，這類操作都不會修改 key 本身的生存時間。另一方面，如果使用RENAME對一個 key 進行改名，那麼改名後的 key的生存時間和改名前一樣。
　　RENAME命令的另一種可能是，嘗試將一個帶生存時間的 key 改名成另一個帶生存時間的 another_key ，這時舊的 another_key (以及它的生存時間)會被刪除，然後舊的 key 會改名為 another_key ，因此，新的 another_key 的生存時間也和原本的 key 一樣。使用PERSIST命令可以在不刪除 key 的情況下，移除 key 的生存時間，讓 key 重新成為一個persistent key 。
　　2、如何更新生存時間
　　可以對一個已經帶有生存時間的 key 執行EXPIRE命令，新指定的生存時間會取代舊的生存時間。過期時間的精度已經被控制在1ms之內，主鍵失效的時間複雜度是O（1），
　　EXPIRE和TTL命令搭配使用，TTL可以檢視key的當前生存時間。設定成功返回 1；當 key 不存在或者不能為 key 設定生存時間時，返回 0 。
　　最大快取配置
　　在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小
　　server.maxmemory
　　預設為0，沒有指定最大快取，如果有新的資料新增，超過最大記憶體，則會使redis崩潰，所以一定要設定。redis 記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會實行資料淘汰策略。

12.redis 提供 6種資料淘汰策略：

• volatile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰
• volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰
• volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰
• allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰
• allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰
• no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料
  　　注意這裡的6種機制，volatile和allkeys規定了是對已設定過期時間的資料集淘汰資料還是從全部資料集淘汰資料，後面的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。
• 使用策略規則：
  　　1、如果資料呈現冪律分佈，也就是一部分資料訪問頻率高，一部分資料訪問頻率低，則使用allkeys-lru
  　　2、如果資料呈現平等分佈，也就是所有的資料訪問頻率都相同，則使用allkeys-random
• 三種資料淘汰策略：
  　　ttl和random比較容易理解，實現也會比較簡單。主要是Lru最近最少使用淘汰策略，設計上會對key 按失效時間排序，然後取最先失效的key進行淘汰

13.redis 最適合的場景

Redis最適合所有資料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，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那麼可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
　　1 、Redis不僅僅支援簡單的k/v型別的資料，同時還提供list，set，zset，hash等資料結構的儲存。
　　2 、Redis支援資料的備份，即master-slave模式的資料備份。
　　3 、Redis支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。

（1）、會話快取（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情景是會話快取（session cache）。用Redis快取會話比其他儲存（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的快取時，如果使用者的購物車資訊進行快取.

（2）、全頁快取（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例項，因為有磁碟的持久化，使用者也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。
　　再次以Magento為例，Magento提供一個外掛來使用Redis作為全頁快取後端。
　　此外，對WordPress的使用者來說，Pantheon有一個非常好的外掛 wp-redis，這個外掛能幫助你以最快速度載入你曾瀏覽過的頁面。

（3）、佇列

Reids在記憶體儲存引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的訊息佇列平臺來使用。

（4），排行榜/計數器

Redis在記憶體中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執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資料結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個使用者–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執行即可：當然，這是假定你是根據你使用者的分數做遞增的排序。如果你想返回使用者及使用者的分數，你需要這樣執行：
　　ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

（5）、釋出/訂閱

Redis的釋出/訂閱功能。釋出/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網路連線中使用，還可作為基於釋出/訂閱的指令碼觸發器，甚至用Redis的釋出/訂閱功能來建立聊天系統！（不，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，雖然它為使用者提供如果此多功能。

14. mySQL裡有2000w資料，redis中只存20w的資料，如何保證redis中的資料都是熱點資料

相關知識：redis 記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會施行回收策略。redis 提供 6種資料淘汰策略：

• volatile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰
• volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰
• volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰
• allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰
• allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰
• no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料