Redis无论在实际运用中和面试提问中都十分重要，本文将带大家一起整理一下Redis的重要知识点和常用方法。
一. 数据类型
- Redis有哪些数据类型?
String, Hash, List, Set, Zset. (相比Memcached优势是拥有丰富的数据类型)。
- Redis有哪些数据类型?
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Zset底层实现？
底层采用跳表实现，和树有相同的操作(查询，更新，删除)效率，比树实现起来更简单。基于简单的链表结构，分层加速索引效率。
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- 键过期删除策略？
惰性删除+定期删除
- 键过期删除策略？
二. 操作注意项
- keys * （查询所有键值），会阻塞整个服务，用scan代替。
- lpop非阻塞式pop，在处理消费者问题时建议用blpop阻塞式pop。
- Redis支持事务吗？
支持。MULTI开启事务，EXEC提交事务，DISCARD回滚事务。
- Redis支持事务吗？
- 高并发如何保证数据一致性？
采用分布式锁，SET key value [ NX｜XX]。
- 高并发如何保证数据一致性？
三. 持久化
- rdb, 采用save(阻塞服务)或bgsave(默认同步方式，fork复制子进程时短暂阻塞服务) ,对内存进行快照保存。
优点：dump文件较小，数据恢复快。
缺点：可能在宕机时未触发bgsave从而丢失数据。bgsave fork子进程，会占用大量内存。
- rdb, 采用save(阻塞服务)或bgsave(默认同步方式，fork复制子进程时短暂阻塞服务) ,对内存进行快照保存。
- aof,采用增量式保存插入和更新命令。
优点：数据完整性高。
缺点：恢复文件可能很大。
- aof,采用增量式保存插入和更新命令。
四. 集群
- 主从模式（保证高可用加上哨兵机制）。
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集群模式。
a. 官方推出基于CRC16 算法将key分布于1684个hash槽中。
b. 实际生产中常用Redis Sharding 客户端分片技术，采用一致性hash算法，将key分布于集群node中。
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五. 其它
- 如何保证缓存和数据库数据一致性？
简单情况下：先删缓存后更新数据库。
复杂情况下(高并发)：请求串行化(引入队列解决)。
- 如何保证缓存和数据库数据一致性？
- 如何处理热点key？
a. 可以预计热点key时： key + randomValue
b. 无法预计热点key时：需要对key监控，发现热点key，采用a方案
c. 采用进程缓存
d. 最差情况下，限流，拒绝服务
- 如何处理热点key？
- 缓存穿透，雪崩？
a. 穿透：DB返回null，redis不进行缓存，从而导致该key请求直接打到DB上。
解决方案：对于无效值提前过滤，或加入缓存。
b. 雪崩：key设置相同过期时间，大量key同时过期，导致请求打到DB上。
解决方案：设置随机过期时间。
- 缓存穿透，雪崩？
