1 面试题
21. Redis 集群的主从复制模型是怎样的 ?
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有 N-1 个复制品
22. Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么 ?
Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作
以下情况可能导致写操作丢失：
1> 过期 key 被清理
2> 最大内存不足，导致 Redis 自动清理部分 key 以节省空间
3> 主库故障后自动重启，从库自动同步
4> 单独的主备方案，网络不稳定触发哨兵的自动切换主从节点，切换期间会有数据丢失
23. Redis 集群之间是如何复制的 ?
2.8 版以前，Redis 通过同步(sync)和指令传播(command propagate)两个操作完成同步.
1> 同步(sync)：将从节点的数据库状态更新至与主节点的数据库状态一致.
指令传播(command propagate)：主节点数据被修改，会主动向从节点发送执行的写指令，从节点执行之后，两个节点数据状态又保持一致.
2.8 版开始新增 PSYNC 指令，PSYNC 具有两种模式：
1> 完整重同步(full resynchronization)，与 SYNC 过程基本一致.
2> 部分重同步(partial resynchronization)，借助复制偏移量、复制积压缓冲区、服务器运行 ID ，完成主从节点断开连接后，从节点重连主节点后，条件允许，主节点将连接断开期间执行的写指令发送给从节点，从节点接收并执行写指令，将数据库更新至主节点当前状态.
24. Redis 集群最大节点个数是多少 ?
16384 个。原因如下：
Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 算法计算的结果，对 16384 取模后放到对应的编号在 0-16383 之间的哈希槽，集群的每个节点负责一部分哈希槽
25. Redis 集群如何选择数据库 ?
Redis 集群目前无法做数据库选择，默认在 0 数据库。
26. 怎么测试 Redis 的连通性 ？
使用 ping 指令，如：
redis-cli -h host -p port -a password
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379>
Java 代码对 Redis 连通性测试，可以使用 Redis 客户端类库包里的 api 发送 ping 指令
//连接redis
Jedis jedis=new Jedis("127.0.0.1",6379);
//查看服务器是否运行，打出 pong 表示OK
System.out.println("ping redis：" + jedis.ping());
27. 怎么理解 Redis 事务 ？
1）事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
2）事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行
28.Redis 事务相关的命令有哪几个 ？
multi，标记一个事务块的开始，返回 ok
exec，执行所有事务块内，事务块内所有命令执行的先后顺序的返回值，操作被，返回空值 nil
discard，取消事务，放弃执行事务块内的所有命令，返回 ok
watch，监视 key 在事务执行之前是否被其他指令改动，若已修改则事务内的指令取消执行，返回 ok
unwatch，取消 watch 命令对 key 的监视，返回 ok
29. Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置 ？
EXPIRE 和 PERSIST 命令
30. Redis 如何做内存优化 ？
1、缩减键值对象
缩减键（key）和值（value）的长度，
1> key长度：如在设计键时，在完整描述业务情况下，键值越短越好。
2> value长度：值对象缩减比较复杂，常见需求是把业务对象序列化成二进制数组放入Redis。首先应该在业务上精简业务对象，去掉不必要的属性避免存储无效数据。其次在序列化工具选择上，应该选择更高效的序列化工具来降低字节数组大小。以JAVA为例，内置的序列化方式无论从速度还是压缩比都不尽如人意，这时可以选择更高效的序列化工具，如: protostuff，kryo等，下图是JAVA常见序列化工具空间压缩对比。
2、共享对象池
对象共享池指Redis内部维护[0-9999]的整数对象池。创建大量的整数类型redisObject存在内存开销，每个redisObject内部结构至少占16字节，甚至超过了整数自身空间消耗。所以Redis内存维护一个[0-9999]的整数对象池，用于节约内存。 除了整数值对象，其他类型如list,hash,set,zset内部元素也可以使用整数对象池。因此开发中在满足需求的前提下，尽量使用整数对象以节省内存。
3、字符串优化
4、编码优化
5、控制key的数量
31. Redis 回收进程如何工作的 ？
如果你使用的是 32 位的 Redis 实例，可以好好利用 Hash,list,sorted set,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的 Key-Value 可以用更紧凑的方式存放到一起。
32. 都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢 ？
Redis 为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以 redis 具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘 I/O 速度为严重影响 redis 的性能。在内存越来越便宜的今天，redis 将会越来越受欢迎。如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
33. Redis 的内存用完了会发生什么 ？
如果达到设置的上限，Redis 的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以将 Redis 当缓存来使用配置淘汰机制，当 Redis 达到内存上限时会冲刷掉旧的内容
34. 一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他们最多能存放多少元素 ？
理论上 Redis 可以处理多达 232 的 keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了 2 亿 5 千万的 keys。我们正在测试一些较大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 个元素。换句话说，Redis 的存储极限是系统中的可用内存值。
35. MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据 ？
Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
相关知识：Redis 提供 6 种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
36. Redis 最适合的场景 ？
1、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。
2、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。
3、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。
4，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。
5、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！
37. 假如 Redis 里面有 1 亿个 key，其中有 10w 个 key 是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来 ？
使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表
如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问题？
redis 的单线程的。keys 指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用 scan 指令，scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。
38. 如果有大量的 key 需要设置同一时间过期，一般需要注意什么 ？
如果大量的 key 过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，redis 可能会出现短暂的卡顿现象。一般需要在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些。
39. 使用过 Redis 做异步队列么，你是怎么用的 ？
一般使用 list 结构作为队列，rpush 生产消息，lpop 消费消息。当 lpop 没有消息的时候，要适当 sleep 一会再重试。如果对方追问可不可以不用 sleep 呢？list 还有个指令叫 blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。如果对方追问能不能生产一次消费多次呢？使用 pub/sub 主题订阅者模式，可以实现1:N 的消息队列。
1> 如果对方追问 pub/sub 有什么缺点？
在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如 RabbitMQ等。
2> 如果对方追问 redis 如何实现延时队列？
使用 sortedset，拿时间戳作为score，消息内容作为 key 调用 zadd 来生产消息，消费者用 zrangebyscore 指令获取 N 秒之前的数据轮询进行处理。
40. 使用过 Redis 分布式锁么，它是什么回事 ？
先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。
如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样？
set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！
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