1. Redis为什么这么快？
完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，执行效率非常高。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
采用单线程（该单线程指的是处理网络请求的线程），避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
2. Redis中常用数据类型
3. 从海量Key里查询出某一固定前缀的Key
留意细节：
- 摸清数据规模，即问清楚边界；
使用keys指令来扫出指定模式的key列表，
使用keys对线上的业务的影响：
KEYS pattern：查找所有符合给定模式pattern的key
缺点：
KEYS指令一次性返回所有匹配的key；
键的数量过大会使得服务卡顿；
这时可以使用SCAN指令：
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程；
以0作为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标0完成一次遍历；
不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询；
对于增量式迭代命令，一次返回的数量不可控，只能是大概率符合count参数；
>scan 0 match k1* count 10
4. 如何通过Redis实现分布式锁
分布式锁需要解决的问题：
互斥性
安全性
死锁：一个持有锁的客户端宕机而导致其他客户端再也无法获得锁，从而导致的死锁；
容错
如何实现：
SETNX（Set if not exsist） key value：如果key不存在，则创建并赋值。因为SETNX有上述功能，并且操作都是原子的，因此在初期的时候可以用来实现分布式锁。
时间复杂度：O(1)
返回值：设置成功，返回1，表明此时没有其他线程占用该资源；设置失败，返回0，表示此时有别的线程正在占用该资源。
使用EXPIRE key seconds来解决SETNX长期有效的问题：
- 设置key的生存时间，当key过期时（生存时间为0），会被自动删除；
RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);
long status = redisService.setnx(key,"1");
if(status == 1){
redisService.expire(key,expire);
//执行独占资源逻辑
doOcuppiedWork();
}
- 以上方法的缺点：原子性无法得到满足
从Redis 2.1.6 以后，原子操作set：
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
EX seconds：设置键的过期时间为second（秒）
PX milliseconds：设置键的过期时间为millisecond（毫秒）
NX：只在键不存在的时候，才对键进行设置操作，效果等同于setnx
XX：只在键已存在的时候，才对键进行设置操作
SET操作成功完成时，返回OK，否则则返回nil
> set lock 123 ex 10 nx
OK
> set lock 122 ex 10 nx
(nil)
代码实现例如：
RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);
String result = redisService.set(lockKey,requestId,SET_IF_NOT_EXIST,
SET_WITH_WITH_EXPIRE_TIME,expireTime);
if("OK".equals(result)){
//执行独占资源逻辑
doOcuppiedWork();
}
大量key同时过期的注意事项：
集中过期，由于清楚大量key很耗时，会出现短暂的卡顿现象。
解决方法：在设置key的过期时间的时候，给每个key加上一个随机值。
5. 如何使用Redis做异步队列
使用List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息。
缺点：没有等待队列中有值就直接消费；
弥补：可以在应用层引入Sleep机制去调用LPOP重试
BLPOP key [key ...] timeout：阻塞直到队列有消息就能够返回或超时
- 缺点：只能供一个消费者消费
pub/sub：主题发布-订阅模式
发送者（publish）发送消息，订阅者（subscribe）接收消息；
订阅者可以订阅任意数量的频道（Topic）；
- 缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达性，即发送完该消息无法保证该消息被接收到。若想解决该问题需要使用专业的消息队列，例如Kafka等。
6. Redis如何做持久化
Redis有三种持久化的方式：
- RDB(快照)持久化：保存某个时间点的全量数据快照；
缺点：
内存数据的全量同步，数据量大会由于I/O而严重影响性能；
可能会因为Redis挂掉而丢失从当前至最近一次快照期间的数据；
redis.conf文件中：
save 900 1 #900秒之内如果有1条写入指令就触发一次快照
save 300 10
save 60 10000
stop-writes-on-bgsave-error yes #表示备份进程出错的时候，主进程就停止接收新的写入操作，是为了保护持久化数据的一致性
rdbcompression no #RDB的压缩设置为no，因为压缩会占用更多的CPU资源
手动触发：
SAVE：阻塞Redis的服务器进程，知道RDB文件被创建完毕，很少被使用；
BGSAVE：Fork出一个子进程来创建RDB文件，不会阻塞服务器主进程。
自动触发：
根据redis.conf配置里的Save m n 定时触发（用的是BGSAVE）
主从复制，主节点自动触发。从节点全量复制时，主节点发送RDB文件给从节点完成复制操作，主节点这时候会触发BGSAVE；
执行Debug Reload；
执行Shutdown且没有开启AOF持久化
BGSAVE原理：
检查子进程的目的是：为了防止子进程之间的竞争；
系统（Linux）调用fork()：创建进程，实现Copy-on-write（写时复制）。传统方式下，在fork进程时直接把所有资源全部复制给子进程，这种实现方式简单但是效率低下。Linux为了降低创建子进程的成本，改进fork实现，当父进程创建子进程时，内核只为子进程创建虚拟空间，父子两个进程使用的是相同的物理空间，只有子进程发生更改的时候，才会为子进程分配独立的物理空间。
Copy-on-write：
如果有多个调用者同时要求相同资源(如内存或磁盘上的数据存储)，他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用副本给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变。
- AOF(Append-Only-File)持久化：保持写状态
记录下除了查询以外的所有变更数据库状态的指令，所有写入AOF的指令都是以Redis协议格式来保存的；
以append的形式追加保存到AOF文件中（增量），就算遇到停电的情况也能尽最大全力去保证数据的无损；
日志重写解决AOF文件大小不断增大的问题，原理如下：
调用fork()，创建一个子进程；
子进程把新的AOF写到一个临时文件里面，不依赖于原来的AOF文件；
主进程持续将新的变动同时写到内存buffer中和原来的AOF文件里；
主进程获取子进程重写AOF的完成信号，往新的AOF文件同步增量变动；
使用新的AOF文件替换旧的AOF文件
对于上图有几个关键点：
在重写期间，由于主进程依然在响应命令，为了保证最终备份的完整性。因此它依然会写入旧的AOF file中，如果重写失败，能够保证数据不丢失。
为了把重写期间响应的写入信息也写入到新的文件中，因此也会为子进程保留一个buf，防止新写的file丢失数据。
重写是直接把当前内存的数据生成对应命令，并不需要读取老的AOF文件进行分析、命令合并。
AOF文件直接采用的文本协议，主要是兼容性好、追加方便、可读性高。
RDB和AOF文件共存情况下的恢复流程
RDB和AOF的优缺点：
| 类别 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| RDB | 全量数据快照，文件小，恢复快 | 无法保存最近一次快照之后的数据，会丢失这部分的数据 |
| AOF | 可读性高，适合保存增量数据，数据不易丢失 | 文件体积大，恢复时间长 |
- RDB-AOF混合持久化方式
在Redis 4.0之后推出了混合持久化方式，而且作为默认的配置方式。先以RDB方式从管道写全量数据再使用AOF方式从管道追加。AOF文件先半段是RDB形式的全量数据，后半段是Redis命令形式的增量数据。
- BGSAVE做镜像全量持久化，AOF做增量持久化。因为BGSAVE需要耗费大量的时间，不够实时，在停机的时候会造成大量数据丢失，这时需要AOF配合使用。在Redis实例重启的时候，会使用BGSAVE持久化文件重新构建内容，再使用AOF重放近期的操作指令，来实现完整恢复重启之前的状态。
7. 使用Pineline的好处
Pineline和Linux的管道类似；
Redis基于请求/响应模型，单个请求处理需要一一应答；
Pineline批量执行指令，节省了多次I/O往返的时间；
有顺序依赖的指令建议分批发送；
Redis的同步机制：
主从同步原理
全同步过程：
Salve发送sync命令到Master；
Master启动一个后台进程，将Redis中的数据快照保存到文件中（BGSAVE）；
Master将保存数据快照期间接收到的写命令（增量数据）缓存起来；
Master完成写文件操作后，将该文件发送给Salve；
Salve接收到文件之后，使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件；
Master将这期间收集的增量写命令发送给Salve端，进行回放。
全同步完成后，后续所有写操作都是在Master上进行，读操作都是在Salve上进行。
增量同步过程：
Master接收到用户的操作指令，判断是否需要传播到Slave；
首先将操作转换成Redis内部协议格式并以字符串的形式存储，然后将字符串存储的操作纪录追加到AOF文件；
将操作传播到其他Slave：1. 对齐主从库，确保从数据库的该操作的数据库；2. 将命令和参数按照Redis内部协议格式往响应缓存中写入指令；
将缓存中的数据发送给Slave。
主从模式的弊端在于不具有高可用性，当Master挂掉以后，Redis将不能对外提供写入操作。
Redis Sentinel（Redis哨兵）
解决主从同步Master宕机后的主从切换问题：
监控：检查主从服务器是否运行正常；
提醒：通过API向管理员或者其他应用程序发送故障通知；
自动故障迁移：主从切换；
留言协议Gossip
在杂乱无章中寻求一致
每个节点都随机地与对方通信，最终所有节点的状态都会达到一致；
种子节点定期（每秒）随机向其他节点发送节点列表以及需要传播的消息；
不保证信息一定会传递给所有节点，但是最终会趋于一致。
8. Redis的集群原理
如何从海量数据里快速找到所需？
分片：按照某种规则去划分数据，分散存储在多个节点上；
常规的按照哈希划分无法实现节点的动态增减，为了解决这个问题引入了一致性哈希算法。
一致性哈希算法：对2^32取模，将哈希值空间组织成虚拟的圆环
将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行hash，这样就能确定每个服务器在Hash环上的位置。接下来，对数据使用同样的方法进行Hash去定位访问到的服务器，沿环顺时针行走第一台遇到的服务器就是存储的目标服务器。
综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需要定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和扩展性。
缺点：服务节点较少的时候，Hash环的数据倾斜问题
解决方法：引入虚拟节点，即对每个服务器节点计算多个hash，计算结果的位置都放置一个节点称为虚拟节点。具体做法，例如在服务器ip或主机名后添加后缀名。
