当然，Redis 还具备可以做分布式锁等其他功能，但是如果只是为了分布式锁这些其他功能，完全还有其他中间件，如 ZooKpeer 等代替，并不是非要使用?Redis。因此，这个问题主要从性能和并发两个角度去答。
性能
如下图所示，我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的 SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。
题外话：忽然想聊一下这个迅速响应的标准。根据交互效果的不同，这个响应时间没有固定标准。
不过曾经有人这么告诉我："在理想状态下，我们的页面跳转需要在瞬间解决，对于页内操作则需要在刹那间解决。
另外，超过一弹指的耗时操作要有进度提示，并且可以随时中止或取消，这样才能给用户最好的体验。"
那么瞬间、刹那、一弹指具体是多少时间呢？
根据《摩诃僧祗律》记载：
一刹那者为一念，二十念为一瞬，二十瞬为一弹指，二十弹指为一罗预，二十罗预为一须臾，一日一夜有三十须臾。
那么，经过周密的计算，一瞬间为 0.36 秒、一刹那有 0.018 秒、一弹指长达 7.2 秒。
并发
如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。
这个时候，就需要使用?Redis 做一个缓冲操作，让请求先访问到?Redis，而不是直接访问数据库。
使用 Redis 有什么缺点
大家用 Redis 这么久，这个问题是必须要了解的，基本上使用 Redis 都会碰到一些问题，常见的也就几个。
回答主要是四个问题：
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缓存和数据库双写一致性问题
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缓存雪崩问题
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缓存击穿问题
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缓存的并发竞争问题
这四个问题，我个人觉得在项目中是常遇见的，具体解决方案，后文给出。
单线程的 Redis 为什么这么快
这个问题是对?Redis?内部机制的一个考察。根据我的面试经验，很多人都不知道 Redis?是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。
回答主要是以下三点：
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纯内存操作
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单线程操作，避免了频繁的上下文切换
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采用了非阻塞 I/O 多路复用机制
题外话：我们现在要仔细的说一说 I/O 多路复用机制，因为这个说法实在是太通俗了，通俗到一般人都不懂是什么意思。
打一个比方：小曲在 S 城开了一家快递店，负责同城快送服务。小曲因为资金限制，雇佣了一批快递员，然后小曲发现资金不够了，只够买一辆车送快递。
经营方式一
客户每送来一份快递，小曲就让一个快递员盯着，然后快递员开车去送快递。
慢慢的小曲就发现了这种经营方式存在下述问题：
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几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了，大部分快递员都处在闲置状态，谁抢到了车，谁就能去送快递。
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随着快递的增多，快递员也越来越多，小曲发现快递店里越来越挤，没办法雇佣新的快递员了。
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快递员之间的协调很花时间。
综合上述缺点，小曲痛定思痛，提出了下面的经营方式。
经营方式二
小曲只雇佣一个快递员。然后呢，客户送来的快递，小曲按送达地点标注好，然后依次放在一个地方。
最后，那个快递员依次的去取快递，一次拿一个，然后开着车去送快递，送好了就回来拿下一个快递。
上述两种经营方式对比，是不是明显觉得第二种，效率更高，更好呢？
在上述比喻中：
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每个快递员→每个线程
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每个快递→每个 Socket(I/O 流)
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快递的送达地点→Socket 的不同状态
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客户送快递请求→来自客户端的请求
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小曲的经营方式→服务端运行的代码
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一辆车→CPU 的核数
于是我们有如下结论：
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经营方式一就是传统的并发模型，每个 I/O 流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
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经营方式二就是 I/O 多路复用。只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个 I/O 流的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个 I/O 流。
下面类比到真实的?Redis 线程模型，如图所示：
简单来说，就是我们的 redis-client 在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 Socket。
在服务端，有一段?I/O 多路复用程序，将其置入队列之中。然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中。
需要说明的是，这个 I/O 多路复用机制，Redis 还提供了 select、epoll、evport、kqueue 等多路复用函数库，大家可以自行去了解。
Redis 的数据类型，以及每种数据类型的使用场景
是不是觉得这个问题很基础？我也这么觉得。然而根据面试经验发现，至少百分之八十的人答不上这个问题。
建议，在项目中用到后，再类比记忆，体会更深，不要硬
记。基本上，一个合格的程序员，五种类型都会用到。
String
这个没啥好说的，最常规的 set/get 操作，Value 可以是 String 也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。
Hash
这里 Value 存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。
我在做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以 CookieId 作为 Key，设置 30 分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似 Session 的效果。
List
使用 List 的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用 lrange 命令，做基于 Redis 的分页功能，性能极佳，用户体验好。
Set
因为 Set 堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用 JVM 自带的 Set 进行去重？
因为我们的系统一般都是集群部署，使用 JVM 自带的 Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。
另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
Sorted Set
Sorted Set 多了一个权重参数 Score，集合中的元素能够按 Score 进行排列。
可以做排行榜应用，取 TOP N 操作。Sorted Set 可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。
Redis?的过期策略以及内存淘汰机制
这个问题相当重要，到底 Redis 有没用到家，这个问题就可以看出来。
比如你?Redis 只能存 5G 数据，可是你写了 10G，那会删 5G 的数据。怎么删的，这个问题思考过么？
还有，你的数据已经设置了过期时间，但是时间到了，内存占用率还是比较高，有思考过原因么?
回答：Redis 采用的是定期删除+惰性删除策略。
为什么不用定时删除策略
定时删除，用一个定时器来负责监视 Key，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗 CPU 资源。
在大并发请求下，CPU 要将时间应用在处理请求，而不是删除 Key，因此没有采用这一策略。
定期删除+惰性删除是如何工作
定期删除，Redis 默认每个 100ms 检查，是否有过期的 Key，有过期 Key 则删除。
需要说明的是，Redis 不是每个 100ms 将所有的 Key 检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔 100ms，全部 Key 进行检查，Redis 岂不是卡死)。
因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多 Key 到时间没有删除。于是，惰性删除派上用场。
也就是说在你获取某个 Key 的时候，Redis 会检查一下，这个 Key 如果设置了过期时间，那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。