Redis 如何做內存優(yōu)化？
答：盡可能使用散列表（hashes），散列表（是說散列表里面存儲的數(shù)少）使用的內存非常小，所以你應該盡可能的將你的數(shù)據(jù)模型抽象到一個散列表里面。比如你的 web 系統(tǒng)中有一個用戶對象，不要為這個用戶的名稱，姓氏，郵箱，密碼設置單獨的 key,而是應該把這個用戶的所有信息存儲到一張散列表里面。

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Redis 回收進程如何工作的？
答：一個客戶端運行了新的命令，添加了新的數(shù)據(jù)。Redi 檢查內存使用情況，如果大于 maxmemory 的限制, 則根據(jù)設定好的策略進行回收。一個新的命令被執(zhí)行，等等。所以我們不斷地穿越內存限制的邊界，通過不斷達到邊界然后不斷地回收回到邊界以下。如果一個命令的結果導致大量內存被使用（例如很大的集合的交集保存到一個新的鍵），不用多久內存限制就會被這個內存使用量超越。

都有哪些辦法可以降低 Redis 的內存使用情況呢？
答：如果你使用的是 32 位的 Redis 實例，可以好好利用 Hash,list,sorted set,set等集合類型數(shù)據(jù)，因為通常情況下很多小的 Key-Value 可以用更緊湊的方式存放到一起。

Redis 的內存用完了會發(fā)生什么？
答：如果達到設置的上限，Redis 的寫命令會返回錯誤信息（但是讀命令還可以正常返回。）或者你可以將 Redis 當緩存來使用配置淘汰機制，當 Redis 達到內存上限時會沖刷掉舊的內容。

一個 Redis 實例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set 他們最多能存放多少元素？
答：理論上 Redis 可以處理多達 232 的 keys，并且在實際中進行了測試，每個實例至少存放了 2 億 5 千萬的 keys。我們正在測試一些較大的值。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 232 個元素。換句話說，Redis 的存儲極限是系統(tǒng)中的可用內存值。

MySQL 里有 2000w 數(shù)據(jù)，redis 中只存 20w 的數(shù)據(jù)，如何保證 redis 中的數(shù)據(jù)都是熱點數(shù)據(jù)？
答：Redis 內存數(shù)據(jù)集大小上升到一定大小的時候，就會施行數(shù)據(jù)淘汰策略。

相關知識：Redis 提供 6 種數(shù)據(jù)淘汰策略：

volatile-lru：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

volatile-ttl：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰

volatile-random：從已設置過期時間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數(shù)據(jù)

Redis 最適合的場景？
1、會話緩存（Session Cache）

最常用的一種使用 Redis 的情景是會話緩存（session cache）。用 Redis 緩存會話比其他存儲（如 Memcached）的優(yōu)勢在于：Redis 提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現(xiàn)在，他們還會這樣嗎？ 幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎么恰當?shù)氖褂?Redis 來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業(yè)平臺Magento 也提供 Redis 的插件。

2、全頁緩存（FPC）

除基本的會話 token 之外，Redis 還提供很簡便的 FPC 平臺。回到一致性問題，即使重啟了 Redis 實例，因為有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似 PHP 本地 FPC。 再次以 Magento 為例，Magento提供一個插件來使用 Redis 作為全頁緩存后端。 此外，對 WordPress 的用戶來說，Pantheon 有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

3、隊列

Reids 在內存存儲引擎領域的一大優(yōu)點是提供 list 和 set 操作，這使得 Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis 作為隊列使用的操作，就類似于本地程序語言（如 Python）對 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在 Google中搜索“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用 Redis 創(chuàng)建非常好的后端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery 有一個后臺就是使用 Redis 作為 broker，你可以從這里去查看。

4，排行榜/計數(shù)器

Redis 在內存中對數(shù)字進行遞增或遞減的操作實現(xiàn)的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執(zhí)行這些操作的時候變的非常簡單，Redis 只是正好提供了這兩種數(shù)據(jù)結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的 10個用戶–我們稱之為“user_scores”，我們只需要像下面一樣執(zhí)行即可： 當然，這是假定你是根據(jù)你用戶的分數(shù)做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數(shù)，你需要這樣執(zhí)行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games 就是一個很好的例子，用 Ruby 實現(xiàn)的，它的排行榜就是使用 Redis 來存儲數(shù)據(jù)的，你可以在這里看到。

5、發(fā)布/訂閱

最后（但肯定不是最不重要的）是 Redis 的發(fā)布/訂閱功能。發(fā)布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網絡連接中使用，還可作為基于發(fā)布/訂閱的腳本觸發(fā)器，甚至用 Redis 的發(fā)布/訂閱功能來建立聊天系統(tǒng)！

假如 Redis 里面有 1 億個 key，其中有 10w 個 key 是以某個固定的已知的前綴開頭的，如果將它們全部找出來？
答：使用 keys 指令可以掃出指定模式的 key 列表。

如果這個 redis 正在給線上的業(yè)務提供服務，那使用 keys 指令會有什么問題？
這個時候你要回答 redis 關鍵的一個特性：redis 的單線程的。keys 指令會導致線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執(zhí)行完畢，服務才能恢復。這個時候可以使用 scan 指令，scan 指令可以無阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是會有一定的重復概率，在客戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用 keys 指令長。

如果有大量的 key 需要設置同一時間過期，一般需要注意什么？
答：如果大量的 key 過期時間設置的過于集中，到過期的那個時間點，redis 可能會出現(xiàn)短暫的卡頓現(xiàn)象。一般需要在時間上加一個隨機值，使得過期時間分散一些。

使用過 Redis 做異步隊列么，你是怎么用的？
答：一般使用 list 結構作為隊列，rpush 生產消息，lpop 消費消息。當 lpop 沒有消息的時候，要適當 sleep 一會再重試。如果對方追問可不可以不用 sleep 呢？list 還有個指令叫 blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。如果對方追問能不能生產一次消費多次呢？使用 pub/sub 主題訂閱者模式，可以實現(xiàn)1:N 的消息隊列。

如果對方追問 pub/sub 有什么缺點？
在消費者下線的情況下，生產的消息會丟失，得使用專業(yè)的消息隊列如 RabbitMQ等。

如果對方追問 redis 如何實現(xiàn)延時隊列？
我估計現(xiàn)在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎么問的這么詳細。但是你很克制，然后神態(tài)自若的回答道：使用 sortedset，拿時間戳作為score，消息內容作為 key 調用 zadd 來生產消息，消費者用 zrangebyscore 指令獲取 N 秒之前的數(shù)據(jù)輪詢進行處理。到這里，面試官暗地里已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背后。

使用過 Redis 分布式鎖么，它是什么回事？
先拿 setnx 來爭搶鎖，搶到之后，再用 expire 給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。

這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然后接著問如果在 setnx 之后執(zhí)行 expire之前進程意外 crash 或者要重啟維護了，那會怎么樣？這時候你要給予驚訝的反饋：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接著你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然后回答：我記得 set 指令有非常復雜的參數(shù)，這個應該是可以同時把 setnx 和expire 合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心里開始默念：摁，這小子還不錯。

Redis的應用場景
總結一：

計數(shù)器

可以對 String 進行自增自減運算，從而實現(xiàn)計數(shù)器功能。

Redis 這種內存型數(shù)據(jù)庫的讀寫性能非常高，很適合存儲頻繁讀寫的計數(shù)量。

緩存

將熱點數(shù)據(jù)放到內存中，設置內存的大使用量以及淘汰策略來保證緩存的命中率。

會話緩存

可以使用 Redis 來統(tǒng)一存儲多臺應用服務器的會話信息。

當應用服務器不再存儲用戶的會話信息，也就不再具有狀態(tài)，一個用戶可以請求任意一個應用服務器，從而更容易實現(xiàn)高可用性以及可伸縮性。

全頁緩存（FPC）

除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。

以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

查找表

例如 DNS 記錄就很適合使用 Redis 進行存儲。

查找表和緩存類似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的內容不能失效，而緩存的內容可以失效，因為緩存不作為可靠的數(shù)據(jù)來源。

消息隊列(發(fā)布/訂閱功能)

List 是一個雙向鏈表，可以通過 lpush 和 rpop 寫入和讀取消息

不過最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中間件。

分布式鎖實現(xiàn)

在分布式場景下，無法使用單機環(huán)境下的鎖來對多個節(jié)點上的進程進行同步。

可以使用 Redis 自帶的 SETNX 命令實現(xiàn)分布式鎖，除此之外，還可以使用官方提供的 RedLock 分布式鎖實現(xiàn)。

其它

Set 可以實現(xiàn)交集、并集等操作，從而實現(xiàn)共同好友等功能。

ZSet 可以實現(xiàn)有序性操作，從而實現(xiàn)排行榜等功能。

總結二：

Redis相比其他緩存，有一個非常大的優(yōu)勢，就是支持多種數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)類型說明string字符串，最簡單的k-v存儲hashhash格式，value為field和value，適合ID-Detail這樣的場景。list簡單的list，順序列表，支持首位或者末尾插入數(shù)據(jù)set無序list，查找速度快，適合交集、并集、差集處理sorted set有序的set

其實，通過上面的數(shù)據(jù)類型的特性，基本就能想到合適的應用場景了。

string——適合最簡單的k-v存儲，類似于memcached的存儲結構，短信驗證碼，配置信息等，就用這種類型來存儲。

hash——一般key為ID或者唯一標示，value對應的就是詳情了。如商品詳情，個人信息詳情，新聞詳情等。

list——因為list是有序的，比較適合存儲一些有序且數(shù)據(jù)相對固定的數(shù)據(jù)。如省市區(qū)表、字典表等。因為list是有序的，適合根據(jù)寫入的時間來排序，如：最新的***，消息隊列等。

set——可以簡單的理解為ID-List的模式，如微博中一個人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以對兩個set提供交集、并集、差集操作。例如：查找兩個人共同的好友等。

Sorted Set——是set的增強版本，增加了一個score參數(shù)，自動會根據(jù)score的值進行排序。比較適合類似于top 10等不根據(jù)插入的時間來排序的數(shù)據(jù)。

如上所述，雖然Redis不像關系數(shù)據(jù)庫那么復雜的數(shù)據(jù)結構，但是，也能適合很多場景，比一般的緩存數(shù)據(jù)結構要多。了解每種數(shù)據(jù)結構適合的業(yè)務場景，不僅有利于提升開發(fā)效率，也能有效利用Redis的性能。

為什么要用 Redis /為什么要用緩存
主要從“高性能”和“高并發(fā)”這兩點來看待這個問題。

高性能：

假如用戶第一次訪問數(shù)據(jù)庫中的某些數(shù)據(jù)。這個過程會比較慢，因為是從硬盤上讀取的。將該用戶訪問的數(shù)據(jù)存在數(shù)緩存中，這樣下一次再訪問這些數(shù)據(jù)的時候就可以直接從緩存中獲取了。操作緩存就是直接操作內存，所以速度相當快。如果數(shù)據(jù)庫中的對應數(shù)據(jù)改變的之后，同步改變緩存中相應的數(shù)據(jù)即可！

高并發(fā)：

直接操作緩存能夠承受的請求是遠遠大于直接訪問數(shù)據(jù)庫的，所以我們可以考慮把數(shù)據(jù)庫中的部分數(shù)據(jù)轉移到緩存中去，這樣用戶的一部分請求會直接到緩存這里而不用經過數(shù)據(jù)庫。

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當前題目：壓箱底的干貨！干貨！——Redis面試系列（二）-創(chuàng)新互聯(lián)
轉載源于：http://jinyejixie.com/article30/cceipo.html

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