一、认识Redis

1. 什么是 Redis？

Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)。并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。
除此之外，Redis 还支持事务 、持久化、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。

2. Redis和Memcached有什么区别？

1. Redis 支持的数据类型更丰富（String、Hash、List、Set、ZSet），而 Memcached 只支持最简单的 key-value 数据类型；
2. Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，而 Memcached 没有持久化功能，数据全部存在内存之中，Memcached 重启或者挂掉后，数据就没了；
3. Redis 原生支持集群模式，Memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据；
4. Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持；

3. 为什么用Redis作为MySQL的缓存？

1. Redis 具备高性能
   操作 Redis 缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。
2. Redis具备高并发
   Redis 的 QPS（Query Per Second，每秒钟处理完请求的次数） 是 MySQL 的 10 倍，直接访问 Redis 能够承受的请求是远远大于直接访问 MySQL 的

二、Redis数据结构

1. Redis 数据类型以及使用场景分别是什么？

• String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。
• List 类型的应用场景：消息队列（但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。
• Hash 类型：缓存对象、购物车等。
• Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。
• Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。
• BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；
• HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；
• GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；
• Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。

2. Redis 数据类型是怎么实现？

1. SDS
   （1）引出：C语言字符串（字符数组）的不足：
   获取字符串长度的时间复杂度为 O（N）；
   字符串的结尾是以 “\0” 字符标识，字符串里面不能包含有 “\0” 字符，因此不能保存二进制数据；
   字符串操作函数不高效且不安全，比如有缓冲区溢出的风险，有可能会造成程序运行终止；
   （2）SDS
   
   优点如下：
   len —— O（1）复杂度获取字符串长度；
   不需要用 “\0” 字符来标识字符串结尾 —— 二进制安全；
   当判断出缓冲区大小不够用时，Redis 会自动将扩大 SDS 的空间大小 —— 不会发生缓冲区溢出；
   能灵活保存不同大小的字符串，从而有效节省内存空间 —— 节省内存空间

2. 链表
   （1）list概念：Redis 在 listNode（双向链表节点） 结构体基础上又封装了 list 这个数据结构。
   （2）优点
       获取某个节点的前置节点或后置节点的时间复杂度只需O(1)，而且这两个指针都可以指向 NULL，所以链表是无环链表；
       获取链表的表头节点和表尾节点的时间复杂度只需O(1)；
       获取链表中的节点数量的时间复杂度只需O(1)；
       链表节点可以保存各种不同类型的值；
   （3）缺点
       链表每个节点之间的内存都是不连续的，意味着无法很好利用 CPU 缓存。
       保存一个链表节点的值都需要一个链表节点结构头的分配，内存开销较大

3. 压缩列表
   （1）结构：
   
   压缩列表就会根据数据类型是字符串还是整数，以及数据的大小，会使用不同空间大小的 prevlen 和 encoding 这两个元素里保存的信息，这种根据数据大小和类型进行不同的空间大小分配的设计思想，正是 Redis 为了节省内存而采用的。
   这就会导致连锁更新。
   （2）连锁更新
   压缩列表新增某个元素或修改某个元素时，如果空间不不够，压缩列表占用的内存空间就需要重新分配。而当新插入的元素较大时，可能会导致后续元素的 prevlen 占用空间都发生变化，从而引起「连锁更新」问题，导致每个元素的空间都要重新分配，造成访问压缩列表性能的下降。

4. 哈希表
   （1）引出：Hash 对象的底层实现是压缩列表（最新Redis已将压缩列表替换成 listpack）和 哈希表。
   （2）结构（redis哈希表 和 哈希表节点）：
   Redis 的哈希表结构如下：
   
   哈希表节点的结构如下：
   
   综上，哈希表是一个数组（dictEntry **table），数组的每个元素是一个指向「哈希表节点（dictEntry）」的指针。
   
   （3）哈希冲突，rehash，渐进式rehash
   哈希冲突：当有两个以上数量的 kay 被分配到了哈希表中同一个哈希桶上时，此时称这些 key 发生了冲突。
   rehash:
   在正常服务请求阶段，插入的数据，都会写入到「哈希表 1」，此时的「哈希表 2 」 并没有被分配空间。rehash操作如下：
   第一步、给「哈希表 2」 分配空间，一般会比「哈希表 1」 大 2 倍；
   第二步、将「哈希表 1 」的数据迁移到「哈希表 2」 中；
   第三步、迁移完成后，「哈希表 1 」的空间会被释放，并把「哈希表 2」 设置为「哈希表 1」，然后在「哈希表 2」 新创建一个空白的哈希表，为下次 rehash 做准备。
   问题：可能会涉及大量的数据拷贝，此时可能会对 Redis 造成阻塞，无法服务其他请求。
   渐进式rehash: 也就是 将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是 分多次迁移。

5. 整数集合
   （1）结构：
   
   contents 数组的真正类型取决于 intset 结构体里的 encoding 属性的值。所以，不同类型的 contents 数组，意味着数组的大小也会不同。这就会出现 整数集合的升级操作。
   （2）整数集合的升级操作
   过程如下：

6. 跳表
   （1）举例：
   
   以上图中所有层的各个节点都为跳表的节点。
   （2）跳表查询过程简介：是在多个层级上跳来跳去，最后定位到元素。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 O(logN)。
   （3）跳表查询过程：
   根据以下判断条件在层中或层间 跳来跳去
   判断条件一、如果当前节点的权重「小于」要查找的权重时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
   判读条件二、如果当前节点的权重「等于」要查找的权重时，并且当前节点的 SDS 类型数据「小于」要查找的数据时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
   如果上面两个条件都不满足，或者下一个节点为空时，跳表就会使用目前遍历到的节点的 level 数组里的下一层指针，然后沿着下一层指针继续查找
   （4）跳表节点层数设置
   具体做法为：跳表在创建节点时候，会生成范围为[0-1]的一个随机数，如果这个随机数小于 0.25（相当于概率 25%），那么层数就增加 1 层，然后继续生成下一个随机数，直到随机数的结果大于 0.25 结束，最终确定该节点的层数。
   （5）为什么用跳表而不用平衡树
   

7. quicklist
   （1）举例：
   
   向 quicklist 添加一个元素的时候，不会像普通的链表那样，直接新建一个链表节点。而是会检查插入位置的压缩列表是否能容纳该元素，如果能容纳就直接保存到 quicklistNode 结构里的压缩列表，如果不能容纳，才会新建一个新的 quicklistNode 结构。
   （2）问题：quicklist 会控制 quicklistNode 结构里的压缩列表的大小或者元素个数，来规避潜在的连锁更新的风险，但是这并没有完全解决连锁更新的问题。

8. listpack（Redis 在 5.0 新设计一个数据结构叫 listpack，目的是替代压缩列表，避免连锁更新）
   （1）结构（ listpack 结构 和 其节点结构）：
   
   这样的话，listpack 没有压缩列表中记录前一个节点长度的字段了，listpack 只记录当前节点的长度，当我们向 listpack 加入一个新元素的时候，不会影响其他节点的长度字段的变化，从而避免了压缩列表的连锁更新问题。

三、Redis线程模型

1. Redis 是单线程吗？

Redis 单线程指的是「接收客户端请求->解析请求 ->进行数据读写等操作->发送数据给客户端」这个过程是由一个线程（主线程）来完成的。
但是，Redis 程序并不是单线程的，Redis 在启动的时候，是**会启动后台线程（BIO）**的：

• Redis 在 2.6 版本，会启动 2 个后台线程，分别处理关闭文件、AOF 刷盘这两个任务；
• Redis 在 4.0 版本之后，新增了一个新的后台线程，用来异步释放 Redis 内存，也就是 lazyfree 线程。例如执行 unlink key / flushdb async / flushall async 等命令，会把这些删除操作交给后台线程来执行，好处是不会导致 Redis 主线程卡顿。因此，当我们要删除一个大 key 的时候，不要使用 del 命令删除，因为 del 是在主线程处理的，这样会导致 Redis 主线程卡顿，因此我们应该使用 unlink 命令来异步删除大key。

之所以 Redis 为「关闭文件、AOF 刷盘、释放内存」这些任务创建单独的线程来处理，是因为这些任务的操作都是很耗时的，如果把这些任务都放在主线程来处理，那么 Redis 主线程就很容易发生阻塞，这样就无法处理后续的请求了。

2. Redis 单线程模式是怎样的？

待更

3. Redis 采用单线程为什么还这么快？

• Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了；
• Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。
• Redis 采用了 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

4. Redis 6.0 之前为什么使用单线程？

• Redis采用单线程避免多线程直接的上下文切换和进程调度等，所以CPU 并不是制约 Redis 性能表现的瓶颈所在，更多情况下是受到内存大小和网络I/O的限制
• 可维护性高，多线程模型虽然在某些方面表现优异，但是需要考虑线程之间的同步和通信等。
• 避免竞争和锁 带来性能的消耗。

5. Redis 6.0 之后为什么引入了多线程？

在 Redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。

所以，为了提高网络 I/O 的并行度，Redis 6.0 对于网络 I/O 采用多线程来处理。但是对于命令的执行，Redis 仍然使用单线程来处理，所以大家不要误解 Redis 有多线程同时执行命令。

四、Redis持久化

Redis持久化篇

五、Redis集群

Redis集群

六、Redis过期删除和内存淘汰

过期删除策略

1. 过期字典（实际上是哈希表）：每当我们对一个 key 设置了过期时间时，Redis 会把该 key 带上过期时间存储到一个过期字典（expires dict）中，也就是说「过期字典」保存了数据库中所有 key 的过期时间。
   当我们查询一个 key 时，Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中：
   如果不在，则正常读取键值；
   如果存在，则会获取该 key 的过期时间，然后与当前系统时间进行比对，如果比系统时间大，那就没有过期，否则判定该 key 已过期。
2. 过期删除策略有哪些？
   （1）定时删除；
   在设置 key 的过期时间时，同时创建一个定时事件，当时间到达时，由事件处理器自动执行 key 的删除操作。
   （2）惰性删除；
   不主动删除过期键，每次从数据库访问 key 时，都检测 key 是否过期，如果过期则删除该 key。
   （3）定期删除；
   每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。
   最终，Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用

内存淘汰策略

1. 不进行数据淘汰的策略
   noeviction（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，这时如果有新的数据写入，则会触发 OOM，但是如果没用数据写入的话，只是单纯的查询或者删除操作的话，还是可以正常工作。
2. 进行数据淘汰的策略（对设置过期时间的数据淘汰 和 所有数据范围内淘汰）
   （1）在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
   volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
   volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
   volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值；
   volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
   （2）在所有数据范围内进行淘汰：
   allkeys-random：随机淘汰任意键值;
   allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
   allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。
3. 如何查看和修改Redis 内存淘汰策略 ？
   查看：config get maxmemory-policy
   修改：（1）config set maxmemory-policy <策略> （2）通过修改 Redis 配置文件修改，设置maxmemory-policy <策略>
4. LRU算法 和 LFU算法
   （1）LRU算法：LRU 全称是 Least Recently Used 翻译为最近最少使用，会选择淘汰最近最少使用的数据。传统 LRU 算法的实现是基于「链表」结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可。
   缺点如下：
   缺点一、需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销；
   缺点二、当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。
   （2）Redis是如何实现LRU算法的？
   Redis 实现的是一种近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在 Redis 的对象结构体中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。
   当 Redis 进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。
   （3）LFU算法：LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。
   （4）Redis 是如何实现 LFU 算法的？
   LFU 算法相比于 LRU 算法的实现，多记录了「数据的访问频次」的信息。
   Redis 对象头中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。
   在 LRU 算法中，Redis 对象头的 24 bits 的 lru 字段是用来记录 key 的访问时间戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根据对象头中的 lru 字段记录的值，来比较最后一次 key 的访问时间长，从而淘汰最久未被使用的 key。
   在 LFU 算法中，Redis对象头的 24 bits 的 lru 字段被分成两段来存储，高 16bit 存储 ldt(Last Decrement Time)，低 8bit 存储 logc(Logistic Counter)。
   两个变量代表的含义：
   ldt 是用来记录 key 的访问时间戳；
   logc 是用来记录 key 的访问频次，注意，logc 是访问频次（访问频率）

七、Redis缓存设计

Redis缓存篇

八、Redis实战

1. Redis 如何实现延迟队列？

在 Redis 可以使用有序集合（ZSet）的方式来实现延迟消息队列的，ZSet 有一个 Score 属性可以用来存储延迟执行的时间。

在使用 zadd score1 value1 命令就可以一直往内存中生产消息之后。再利用 zrangebyscore 查询就能得到待处理的任务了，通过循环执行队列任务即可。

2. Redis 的大 key 如何处理？

1. 如何找到大 key ？
   （1）redis-cli --bigkeys 查找大key
   （2）使用 SCAN 命令查找大 key
   （3）使用 RdbTools 工具查找大 key
2. 如何删除大 key？
   （1）分批次删除
   删除大 Hash，使用 hscan 命令；删除大 List，通过 ltrim 命令；删除大 Set，使用 sscan 命令；删除大 ZSet，使用 zremrangebyrank
   （2）异步删除（Redis 4.0版本以上）
   从 Redis 4.0 版本开始，可以采用异步删除法，用 unlink 命令代替 del 来删除。
   除了主动调用 unlink 命令实现异步删除之外，我们还可以通过配置参数，达到某些条件的时候自动进行异步删除。
   主要有 4 种场景，默认都是关闭的：
   lazyfree-lazy-eviction no —— 内存超过 maxmeory
   lazyfree-lazy-expire no —— 设置了过期时间的键值，当过期之后是否开启 lazy free 机制删除
   lazyfree-lazy-server-del —— 隐式的 del，是否开启 lazy free 机制删除（例如 rename）
   noslave-lazy-flush no —— lave 在加载 master 的 RDB 文件前，会运行 flushall 来清理自己的数据（是否开启 lazy free 机制删除）

3. Redis 管道有什么用？

1. 主要作用：使用管道技术可以解决多个命令执行时的网络等待。（所以管道技术本质上是客户端提供的功能，而非 Redis 服务器端的功能。）

4. Redis 事务支持回滚吗？

1. 一个事务在开启过程之后，向命令队列中加入命令时候，若此时执行DISCARD则清空命令队列中的任务。并不会执行事务任何命令。
2. 若一个事务在开启之后，向命令队列中加入命令，当事务执行之后（EXEC命令），若事务中有一句命令是错误的，则该条命令之前都会执行成功，它之后的不会执行。也就是没有回滚机制。

5. 如何用 Redis 实现分布式锁的？

1. 概念：在分布式环境下完成并发控制。用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用使用。
2. 实现加锁操作（需要满足三个条件）：
   （1）使用SET命令时候带上NX选项。加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，需要以原子操作的方式完成。
   （2）SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间。锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放。
   （3） SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值（用于标识客户端）。锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作。
   满足上面三个条件之后，SET命令是这个样子：
   
3. 实现解锁操作（Lua脚本）：解锁的时候，先判断锁的 unique_value 是否为加锁的客户端，是的话，将 lock_key 键删除。
   因为解锁操作需要两步。Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，所以可以通过Lua脚本来执行解锁的两步，来保证锁释放操作的原子性。
4. 优点：
   （1）性能高效
   （2）实现方便（setnx命令）
   （3）避免单点故障
5. 缺点：
   （1）超时时间不好设置。如果锁的超时时间设置过长，会影响性能，如果设置的超时时间过短会保护不到共享资源。
   怎么改善？  基于续约的方式设置超时时间 —— 写一个守护线程，然后去判断锁的情况，当锁快失效的时候，再次进行续约加锁，当主线程执行完成后，销毁续约锁即可
   （2）Redis 主从复制模式中的数据是异步复制的，这样导致分布式锁的不可靠性。如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。
   怎么改善？ Redlock（红锁）。核心思想为：是让客户端和多个独立的 Redis 节点依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的节点成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。