191.Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
- Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
- Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
- Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
- Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。
192.redis最适合的场景
- 会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。 - 全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。 - 队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。 - 排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。 - 发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。
Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。
Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：- Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
- Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
- 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。
193.Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
- codis。
目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。 - redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
- 在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key 进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的替代算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。
194.Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？
有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。
195.redis快速的原因
- 完全基于内存，大部分请求都是纯粹的内存操作，非常快速，数据存储在内存中，例如HashMap，优势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，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；
- 使用异步非阻塞IO；(重点说)(同步/异步:是否主动读写数据;阻塞/非阻塞:是否需要等待.)
- 底层自己构建了VM机制，因为一般系统调用系统函数的话会浪费一定的时间去移动和请求。
196.工作中Redis的持久化方案,你们是怎么做的
持久化方案用的是RDB；RDB 是 Redis 默认的持久化方案。
在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个dump.rdb文件。Redis 重启会通过加载dump.rdb文件恢复数据。
197.为啥用redis做缓存,而不用HashMap做缓存
- redis 数据可持久化保存，有些缓存你想重启程序后还能继续使用，而map实现不了
- redis 可以实现分布式部署，只要涉及到多台多进程啥的，map就实现不了
- redis 有很多数据结构，方便操作，比如 hash set list sort-set等，在某些场景下操作起来比map方便
198.Redis是nosql数据库，是否适合存储大数据
Redis 是 nosql 数据库，但是 redis 是 key-value 形式的 nosql 数据库，数据是存储到内存中的，适合于快速存取,一般作为缓存使用。
并且 redis 是单线程的如果某个操作进行大数据的存储的话其他的进程都处于等待状态，这样就降低了性能。
所以在 redis 中不适合于大数据的存储。
如果是类似商品评论这样的价值不高的大批量数据，我们的做法是采用 mongodb。
199.穿透_雪崩_Redis缓存穿透和redis雪崩处理
- 缓存穿透
一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，应该去后端系统查询（比如数据库）。如果key对应的value不存在，并且对key并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。 - 缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统（比如数据库）带来很大的压力。
缓存雪崩是指在我们设置缓存是采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时期同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬间压力过大雪崩。
解决方案:- 把缓存时间分散开，比如在原来的时间基础上增加一个随机值，比如1~5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
200.集群_redis怎么做集群
为了保证可以进行投票，需要至少3个主节点。每个主节点都需要至少一个从节点,所以需要至少3个从节点，一共需要6台redis服务器可以使用6个redis实例6个redis实例的端口号,7001~7006，因为集群中每个redis除了端口号，其他配置其实一样，所以我们可以先配置好一个集群的redis，然后赋值，修改端口号即可。6台准备完毕之后，需要开启集群策略，然后再这基础上创建集群环境。
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