为什么基于MySQL又出现Redis？Redis的优点？

• MySQL是基于磁盘IO的，Redis是基于内存的。
  内存的读写速度比磁盘IO的读写速度快很多，可以大大提高性能。

• 优点：基于内存所以性能高，支持的数据类型很丰富，支持所有主流的编程语言如python Java等，支持数据持久化（ROB AOF机制），支持主从复制，支持集群模式，支持哨兵模式。

• Redis是key-value形式的非关系型数据库

Redis支持的基本命令

• SET 添加键值对
• GET 获取键值对
• EXISTS 查询键值对
• DEL 删除键值对
• FLUSHALL 删除所有键
• KEYS * 查询所有键
• TTL 查看键过期时间
• EXPIRE 设置键的过期时间

Redis支持的数据结构

1 String

• Redis默认用String进行存储
• String所有的命令都与基本命令一致

2 List

• 底层数据结构是双端队列
• 命令以L开头
• 独有命令：LPUSH（左边入队）LPOP（左边出队）LRANGE（从左边输出队列）LLEN（队列长度）LTRIM（从左边数保留队列的部分元素）RPUSH（右边入队）…

3 Set

• 无序去重集合
• 命令以S开头
• 独有命令：SADD（添加元素）SREM（删除元素）SISMEMBER（查询元素）
• 支持集合运算，交集并集等

4 Sorted Set

• 有序去重集合
• 命令以Z开头
• Zset中的每个元素都会关联一个浮点类型的分数，然后根据分数从小到大排序元素
• Zset中的元素是唯一的，但元素的分数可以是重复的
• 独有命令：ZRANGE key 0 -1 WITHSCORES（输出所有成员+分数）ZRANK（查看成员从小到大的排名）

5 Hash

• 命令以H开头
• Redis本身就是键值对，相当于键值对中的value又是键值对

6 Stream 消息队列

• 命令以X开头
• 独有命令：XREAD COUNT count BLOCK ms STREAMS key 0（从头一次从队列中读count条消息，如果没有消息就阻塞多少ms，可以重复读取。把0改成#可以读最新消息）XGROUP（创建消费者组和创建消费者）XINFO（查看消费者组的信息）

7 Geospatial 地理空间

• Redis3.2版本的新特性
• 一种专门用来存储地理位置信息的数据结构
• 命令以GEO开头
• 支持地理位置的计算操作
• 独有命令：GEOPOS（查找城市经纬度）DEODIST（计算城市直线距离）GEOSEARCH（查询以某城市为中心，在某范围内的城市）

8 Bitmap 位图

• 一个01数组，下标表示偏移量
• 命令以BIT开头
• 支持位运算
• 适用场景：记录用户签到情况，在线状态，是否点赞

9 Bitfield 位域

• 命令以BITFIELD开头
• 适用场景：记录游戏玩家信息

10 HyperLogLog

• 一种做基数统计的算法，即计算集合中的不重复元素个数
• 命令以PF开头
• 原理：随机算法
• 优点：占用内存小
• 缺点：有误差
• 适用场景：对精确度要求不高，但数据量很大的统计工作，如统计某词的搜索次数

Redis是单线程还是多线程？

• Redis一直倾向于使用单线程，避免了频繁的线程切换，是它的优点之一
• 4.0之前完全是单线程
• 4.0之后主线程是单线程，同时还有后台线程（处理脏数据、释放无用链接、删大key等）
• 6.0之后执行命令是单线程，同时还有其他线程（处理数据读写、解析协议）

发布订阅模式

• publish命令，将消息发送到指定频道
• subscribe命令，订阅指定频道
• 缺点：消息无法持久化，无法记录历史消息

Redis中的事务与关系型数据库中的事务的区别？

• 事务是一系列命令的集合，事务开启后，所有命令放到队列中，打包到一起发起执行事务的请求，可以在一次请求中执行多个命令
• MULTI命令开启事务
• EXEC命令执行事务
• 关系型事务为原子操作，所有命令要么全部执行成功，要么全部失败
• 非关系型事务不是原子操作，任何一个命令执行失败都不会妨碍下一个命令继续执行

持久化的两种方式RDB和AOF有什么区别？用哪个更好？

RDB快照（Redis Database）

• 每隔一个固定的时间间隔，将内存中的数据快照写入磁盘，即ROB保存的是某个时间点内数据的完整副本
• 优点：恢复速度快，适合备份
• 缺点：如果服务器突然宕机，最后一次快照之后的数据会丢失，做不到实时持久化
• 触发方式：1. 自动触发 2. save命令，在执行save命令期间，redis不能干其他事情 3. bgsave命令，创建一个子进程专门来拍快照，创建子进程期间redis不能干其他事情，但拍快照期间可以干其他

AOF日志（Append-Only File）

• 执行命令时一边将命令写到内存中，一边写到AOF中，Redis重启时利用AOF中的命令重建数据库，即AOF是一个保存着执行过的所有命令的日志
• 优点：做到了实时持久化
• 缺点：文件很大，恢复速度慢，启动效率低

各有优点，混合持久化最好，即ROB+增量AOF的形式，AOF文件只保存最后一次快照到此刻的执行命令，Redis重启时，先加载ROB文件，再重放增量AOF文件，即避免了ROB无法实时持久化，也避免了AOF文件过大。

主从复制

• 将一台redis主服务器的数据复制到其它redis从服务器
• 低级的redis集群模式
• 一个主节点可以有多个从节点，一个从节点只有一个主节点
• 数据单向复制，只能从主到从，主写从读
• 数据同步的方式可以全量复制，也可以部分复制
• 优点：数据热备份，故障恢复，负载均衡（读写分离可以分担服务器负载），高可用基石（哨兵模式和集群的基础）
• 缺点：主节点故障需人工干预（哨兵模式可解决），主节点的写能力受限制（分布式可解决）

Sentinel 哨兵模式

• 自动故障转移，主从复制过程中主节点故障无需人工干预
• 以独立进程的形式运行在redis集群中，监控服务器们运行，若发现某节点有问题，通过发布订阅模式通知其他节点，主节点故障会将一个从节点升级成新的主节点，再通知其他从节点更换了主节点。
• 主观下线和客观下线 主观下线就是哨兵节点认为某个节点有问题，客观下线就是超过一定数量的哨兵节点认为主节点有问题。
• 如何选新的主节点？拿到节点列表，先过滤不健康节点，再选择优先级最高的节点们，再选复制偏移量最大的节点们（说明数据最完整），再选runid最小的节点（说明启动最早）
• 哨兵节点是一个进程，也有可能故障，所以一般用3个哨兵，选举一个领导哨兵干活，领导挂了后重新选一个领导哨兵

Redis集群

• 数据分区/分片：集群最核心的功能。集群将数据分散到多个节点，一方面突破了 Redis 单机内存大小的限制，存储容量大大增加；另一方面 每个主节点都可以对外提供读服务和写服务，大大提高了集群的响应能力。
• 高可用： 集群支持主从复制和主节点的 自动故障转移 （与哨兵类似），当任一节点发生故障时，集群仍然可以对外提供服务。

集群中如何进行数据分区？

• 即拿到一个key（数据）应该把它放到集群中的哪个节点上？
• 数据分区是在创建集群的时候完成的
• 节点数量至少为6个才能保证组成完整高可用的集群

节点取余分区

• 对key或用户ID对hash值取余，来确定数据映射到哪一个节点上。
• 缺点：当节点数量变化时，如扩容或收缩节点，所有数据节点映射关系需要重新计算，会导致数据的重新迁移

一致性哈希分区

• 将整个 Hash 值空间组织成一个虚拟的圆环，然后对集群节点的 IP 地址或主机名做 Hash 取值后，放置在圆环上。当我们拿到一个key时，先对这个 key 做同样的Hash 取值，确定在环上的位置，然后按照顺时针方向在环上“行走”，遇到环上的第一个节点，将key放入。
• 优点：加入和删除节点只影响哈希环中相邻的节点，对其他节点无影响
• 缺点：当节点在圆环上分布不平均时，部分缓存节点的压力会较大。当某个节点故障时，这个节点承担的所有数据访问都会被顺移到下一个节点上，会对下一个节点造成压力。

虚拟槽分区

• Redis 集群使用的便是该方案
• 在一致性哈希分区的基础上，引入了虚拟节点，称为槽（slot）。在使用了槽的一致性哈希分区中，一个节点被分割成了多个槽，槽是数据管理和迁移的基本单位。
• 槽解耦了数据和实际节点之间的关系，增加或删除节点对系统的影响很小。当删除某个节点时，该节点下的多个槽可以带着数据较平均地分配到剩余的多个节点上，避免了该节点所有数据堆积到下一个节点上的问题。

集群的伸缩？

• 扩容：为新节点分配一定数量的槽和数据
• 缩容：将槽和数据分配给其他节点，再将要删除的节点下线

如何保证缓存数据和数据库数据的一致？

如何保证本地缓存和分布式缓存的一致？

如何处理热key和大key？

Redis的管道？