Redis面試總結&史上最全Redis面試題及答案(轉)

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Redis 有哪些數據結構？

字符串 String、字典 Hash、列表 List、集合 Set、有序集合 SortedSet。

若是你是 Redis 中高級用戶，還須要加上下面幾種數據結構 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

若是你說還玩過 Redis Module，像 BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。

使用過 Redis 分佈式鎖麼，它是什麼回事？

先拿 setnx 來爭搶鎖，搶到以後，再用 expire 給鎖加一個過時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，而後接着問若是在 setnx 以後執行 expire 以前進程意外 crash 或者要重啓維護了，那會怎麼樣？

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。緊接着你須要抓一抓本身得腦殼，故做思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，而後回答：我記得 set 指令有很是複雜的參數，這個應該是能夠同時把 setnx 和 expire 合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，內心開始默唸：摁，這小子還不錯。

假如 Redis 裏面有 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，若是將它們所有找出來？

使用 keys 指令能夠掃出指定模式的 key 列表。

對方接着追問：若是這個 redis 正在給線上的業務提供服務，那使用 keys 指令會有什麼問題？

這個時候你要回答 redis 關鍵的一個特性：redis 的單線程的。keys 指令會致使線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢復。這個時候可使用 scan 指令，scan 指令能夠無阻塞的提取出指定模式的 key 列表，可是會有必定的重複機率，在客戶端作一次去重就能夠了，可是總體所花費的時間會比直接用 keys 指令長。

使用過 Redis 作異步隊列麼，你是怎麼用的？

通常使用 list 結構做爲隊列，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。

若是對方追問可不能夠不用 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。

若是對方追問能不能生產一次消費屢次呢？使用 pub/sub 主題訂閱者模式，能夠實現 1:N 的消息隊列。

若是對方追問 pub/sub 有什麼缺點？在消費者下線的狀況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如 rabbitmq 等。

若是對方追問 redis 如何實現延時隊列？我估計如今你很想把面試官一棒打死若是你手上有一根棒球棍的話，怎麼問的這麼詳細。可是你很剋制，而後神態自若的回答道：使用 sortedset，拿時間戳做爲 score，消息內容做爲 key 調用 zadd 來生產消息，消費者用 zrangebyscore 指令獲取 N 秒以前的數據輪詢進行處理。

到這裏，面試官暗地裏已經對你豎起了大拇指。可是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背後。

若是有大量的 key 須要設置同一時間過時，通常須要注意什麼？

若是大量的 key 過時時間設置的過於集中，到過時的那個時間點，redis 可能會出現短暫的卡頓現象。通常須要在時間上加一個隨機值，使得過時時間分散一些。

Redis 如何作持久化的？

bgsave 作鏡像全量持久化，aof 作增量持久化。由於 bgsave 會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會致使大量丟失數據，因此須要 aof 來配合使用。在 redis 實例重啓時，會使用 bgsave 持久化文件從新構建內存，再使用 aof 重放近期的操做指令來實現完整恢復重啓以前的狀態。

對方追問那若是忽然機器掉電會怎樣？取決於 aof 日誌 sync 屬性的配置，若是不要求性能，在每條寫指令時都 sync 一下磁盤，就不會丟失數據。可是在高性能的要求下每次都 sync 是不現實的，通常都使用定時 sync，好比 1s1 次，這個時候最多就會丟失 1s 的數據。

對方追問 bgsave 的原理是什麼？你給出兩個詞彙就能夠了，fork 和 cow。fork 是指 redis 經過建立子進程來進行 bgsave 操做，cow 指的是 copy on write，子進程建立後，父子進程共享數據段，父進程繼續提供讀寫服務，寫髒的頁面數據會逐漸和子進程分離開來。

Pipeline 有什麼好處，爲何要用 pipeline？

能夠將屢次 IO 往返的時間縮減爲一次，前提是 pipeline 執行的指令之間沒有因果相關性。使用 redis-benchmark 進行壓測的時候能夠發現影響 redis 的 QPS 峯值的一個重要因素是 pipeline 批次指令的數目。

Redis 的同步機制瞭解麼？

Redis 可使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節點作一次 bgsave，並同時將後續修改操做記錄到內存 buffer，待完成後將 rdb 文件全量同步到複製節點，複製節點接受完成後將 rdb 鏡像加載到內存。加載完成後，再通知主節點將期間修改的操做記錄同步到複製節點進行重放就完成了同步過程。

是否使用過 Redis 集羣，集羣的原理是什麼？

Redis Sentinal 着眼於高可用，在 master 宕機時會自動將 slave 提高爲 master，繼續提供服務。

Redis Cluster 着眼於擴展性，在單個 redis 內存不足時，使用 Cluster 進行分片存儲。

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史上最全Redis面試題及答案

一、什麼是Redis？

Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫通通加載在內存當中進行操做，按期經過異步操做把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。由於是純內存操做，Redis的性能很是出色，每秒能夠處理超過 10萬次讀寫操做，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之處不只僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，所以Redis能夠用來實現不少有用的功能，比方說用他的List來作FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set能夠作高性能的tag系統等等。另外Redis也能夠對存入的Key-Value設置expire時間，所以也能夠被看成一 個功能增強版的memcached來用。 Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用做海量數據的高性能讀寫，所以Redis適合的場景主要侷限在較小數據量的高性能操做和運算上。

二、Redis相比memcached有哪些優點？

(1) memcached全部的值均是簡單的字符串，redis做爲其替代者，支持更爲豐富的數據類型

(2) redis的速度比memcached快不少

(3) redis能夠持久化其數據

三、Redis支持哪幾種數據類型？

String、List、Set、Sorted Set、hashes

四、Redis主要消耗什麼物理資源？

內存。

五、Redis的全稱是什麼？

Remote Dictionary Server。

六、Redis有哪幾種數據淘汰策略？

noeviction:返回錯誤當內存限制達到而且客戶端嘗試執行會讓更多內存被使用的命令（大部分的寫入指令，但DEL和幾個例外）

allkeys-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），使得新添加的數據有空間存放。

volatile-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），但僅限於在過時集合的鍵,使得新添加的數據有空間存放。

allkeys-random: 回收隨機的鍵使得新添加的數據有空間存放。

volatile-random: 回收隨機的鍵使得新添加的數據有空間存放，但僅限於在過時集合的鍵。

volatile-ttl: 回收在過時集合的鍵，而且優先回收存活時間（TTL）較短的鍵,使得新添加的數據有空間存放。

七、Redis官方爲何不提供Windows版本？

由於目前Linux版本已經至關穩定，並且用戶量很大，無需開發windows版本，反而會帶來兼容性等問題。

八、一個字符串類型的值能存儲最大容量是多少？

512M

九、爲何Redis須要把全部數據放到內存中？

Redis爲了達到最快的讀寫速度將數據都讀到內存中，並經過異步的方式將數據寫入磁盤。因此redis具備快速和數據持久化的特徵。若是不將數據放在內存中，磁盤I/O速度爲嚴重影響redis的性能。在內存愈來愈便宜的今天，redis將會愈來愈受歡迎。 若是設置了最大使用的內存，則數據已有記錄數達到內存限值後不能繼續插入新值。

十、Redis集羣方案應該怎麼作？都有哪些方案？

　　1.twemproxy，大概概念是，它相似於一個代理方式，使用方法和普通redis無任何區別，設置好它下屬的多個redis實例後，使用時在本須要鏈接redis的地方改成鏈接twemproxy，它會以一個代理的身份接收請求並使用一致性hash算法，將請求轉接到具體redis，將結果再返回twemproxy。使用方式簡便(相對redis只需修改鏈接端口)，對舊項目擴展的首選。 問題：twemproxy自身單端口實例的壓力，使用一致性hash後，對redis節點數量改變時候的計算值的改變，數據沒法自動移動到新的節點。

　　2.codis，目前用的最多的集羣方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 節點數量改變狀況下，舊節點數據可恢復到新hash節點。

　　3.redis cluster3.0自帶的集羣，特色在於他的分佈式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持節點設置從節點。具體看官方文檔介紹。

　　4.在業務代碼層實現，起幾個毫無關聯的redis實例，在代碼層，對key 進行hash計算，而後去對應的redis實例操做數據。 這種方式對hash層代碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代算法方案，數據震盪後的自動腳本恢復，實例的監控，等等。

十一、Redis集羣方案什麼狀況下會致使整個集羣不可用？

有A，B，C三個節點的集羣,在沒有複製模型的狀況下,若是節點B失敗了，那麼整個集羣就會覺得缺乏5501-11000這個範圍的槽而不可用。

十二、MySQL裏有2000w數據，redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據？

redis內存數據集大小上升到必定大小的時候，就會施行數據淘汰策略。

1三、Redis有哪些適合的場景？

（1）、會話緩存（Session Cache）

最經常使用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其餘存儲（如Memcached）的優點在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，若是用戶的購物車信息所有丟失，大部分人都會不高興的，如今，他們還會這樣嗎？

幸運的是，隨着 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣爲人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。

（2）、全頁緩存（FPC）

除基本的會話token以外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即便重啓了Redis實例，由於有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的降低，這是一個極大改進，相似PHP本地FPC。

再次以Magento爲例，Magento提供一個插件來使用Redis做爲全頁緩存後端。

此外，對WordPress的用戶來講，Pantheon有一個很是好的插件 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勢是提供 list 和 set 操做，這使得Redis能做爲一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis做爲隊列使用的操做，就相似於本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操做。

若是你快速的在Google中搜索「Redis queues」，你立刻就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis建立很是好的後端工具，以知足各類隊列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis做爲broker，你能夠從這裏去查看。

（4）、排行榜/計數器

Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操做實現的很是好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得咱們在執行這些操做的時候變的很是簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。因此，咱們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–咱們稱之爲「user_scores」，咱們只須要像下面同樣執行便可：

固然，這是假定你是根據你用戶的分數作遞增的排序。若是你想返回用戶及用戶的分數，你須要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你能夠在這裏看到。

（5）、發佈/訂閱

最後（但確定不是最不重要的）是Redis的發佈/訂閱功能。發佈/訂閱的使用場景確實很是多。我已看見人們在社交網絡鏈接中使用，還可做爲基於發佈/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發佈/訂閱功能來創建聊天系統！（不，這是真的，你能夠去核實）。

1四、Redis支持的Java客戶端都有哪些？官方推薦用哪一個？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推薦使用Redisson。

1五、Redis和Redisson有什麼關係？

Redisson是一個高級的分佈式協調Redis客服端，能幫助用戶在分佈式環境中輕鬆實現一些Java的對象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

1六、Jedis與Redisson對比有什麼優缺點？

Jedis是Redis的Java實現的客戶端，其API提供了比較全面的Redis命令的支持；Redisson實現了分佈式和可擴展的Java數據結構，和Jedis相比，功能較爲簡單，不支持字符串操做，不支持排序、事務、管道、分區等Redis特性。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離，從而讓使用者可以將精力更集中地放在處理業務邏輯上。

1七、Redis如何設置密碼及驗證密碼？

設置密碼：config set requirepass 123456

受權密碼：auth 123456

1八、說說Redis哈希槽的概念？

Redis集羣沒有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集羣有16384個哈希槽，每一個key經過CRC16校驗後對16384取模來決定放置哪一個槽，集羣的每一個節點負責一部分hash槽。

1九、Redis集羣的主從複製模型是怎樣的？

爲了使在部分節點失敗或者大部分節點沒法通訊的狀況下集羣仍然可用，因此集羣使用了主從複製模型,每一個節點都會有N-1個複製品.

20、Redis集羣會有寫操做丟失嗎？爲何？

Redis並不能保證數據的強一致性，這意味這在實際中集羣在特定的條件下可能會丟失寫操做。

2一、Redis集羣之間是如何複製的？

異步複製

2二、Redis集羣最大節點個數是多少？

16384個。

2三、Redis集羣如何選擇數據庫？

Redis集羣目前沒法作數據庫選擇，默認在0數據庫。

2四、怎麼測試Redis的連通性？

ping

2五、Redis中的管道有什麼用？

一次請求/響應服務器能實現處理新的請求即便舊的請求還未被響應。這樣就能夠將多個命令發送到服務器，而不用等待回覆，最後在一個步驟中讀取該答覆。

這就是管道（pipelining），是一種幾十年來普遍使用的技術。例如許多POP3協議已經實現支持這個功能，大大加快了從服務器下載新郵件的過程。

2六、怎麼理解Redis事務？

事務是一個單獨的隔離操做：事務中的全部命令都會序列化、按順序地執行。事務在執行的過程當中，不會被其餘客戶端發送來的命令請求所打斷。

事務是一個原子操做：事務中的命令要麼所有被執行，要麼所有都不執行。

2七、Redis事務相關的命令有哪幾個？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

2八、Redis key的過時時間和永久有效分別怎麼設置？

EXPIRE和PERSIST命令。

2九、Redis如何作內存優化？

儘量使用散列表（hashes），散列表（是說散列表裏面存儲的數少）使用的內存很是小，因此你應該儘量的將你的數據模型抽象到一個散列表裏面。好比你的web系統中有一個用戶對象，不要爲這個用戶的名稱，姓氏，郵箱，密碼設置單獨的key,而是應該把這個用戶的全部信息存儲到一張散列表裏面.

30、Redis回收進程如何工做的？

一個客戶端運行了新的命令，添加了新的數據。
Redi檢查內存使用狀況，若是大於maxmemory的限制, 則根據設定好的策略進行回收。
一個新的命令被執行，等等。
因此咱們不斷地穿越內存限制的邊界，經過不斷達到邊界而後不斷地回收回到邊界如下。
若是一個命令的結果致使大量內存被使用（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。

3一、Redis回收使用的是什麼算法？

LRU算法

3二、Redis如何作大量數據插入？

Redis2.6開始redis-cli支持一種新的被稱之爲pipe mode的新模式用於執行大量數據插入工做。

3三、爲何要作Redis分區？

分區可讓Redis管理更大的內存，Redis將可使用全部機器的內存。若是沒有分區，你最多隻能使用一臺機器的內存。分區使Redis的計算能力經過簡單地增長計算機獲得成倍提高,Redis的網絡帶寬也會隨着計算機和網卡的增長而成倍增加。

3四、你知道有哪些Redis分區實現方案？

客戶端分區就是在客戶端就已經決定數據會被存儲到哪一個redis節點或者從哪一個redis節點讀取。大多數客戶端已經實現了客戶端分區。

代理分區 意味着客戶端將請求發送給代理，而後代理決定去哪一個節點寫數據或者讀數據。代理根據分區規則決定請求哪些Redis實例，而後根據Redis的響應結果返回給客戶端。redis和memcached的一種代理實現就是Twemproxy

查詢路由(Query routing) 的意思是客戶端隨機地請求任意一個redis實例，而後由Redis將請求轉發給正確的Redis節點。Redis Cluster實現了一種混合形式的查詢路由，但並非直接將請求從一個redis節點轉發到另外一個redis節點，而是在客戶端的幫助下直接redirected到正確的redis節點。

3五、Redis分區有什麼缺點？

涉及多個key的操做一般不會被支持。例如你不能對兩個集合求交集，由於他們可能被存儲到不一樣的Redis實例（實際上這種狀況也有辦法，可是不能直接使用交集指令）。
同時操做多個key,則不能使用Redis事務.
分區使用的粒度是key，不能使用一個很是長的排序key存儲一個數據集（The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）.
當使用分區的時候，數據處理會很是複雜，例如爲了備份你必須從不一樣的Redis實例和主機同時收集RDB / AOF文件。
分區時動態擴容或縮容可能很是複雜。Redis集羣在運行時增長或者刪除Redis節點，能作到最大程度對用戶透明地數據再平衡，但其餘一些客戶端分區或者代理分區方法則不支持這種特性。然而，有一種預分片的技術也能夠較好的解決這個問題。

3六、Redis持久化數據和緩存怎麼作擴容？

若是Redis被當作緩存使用，使用一致性哈希實現動態擴容縮容。
若是Redis被當作一個持久化存儲使用，必須使用固定的keys-to-nodes映射關係，節點的數量一旦肯定不能變化。不然的話(即Redis節點須要動態變化的狀況），必須使用能夠在運行時進行數據再平衡的一套系統，而當前只有Redis集羣能夠作到這樣。

3七、分佈式Redis是前期作仍是後期規模上來了再作好？爲何？

既然Redis是如此的輕量（單實例只使用1M內存）,爲防止之後的擴容，最好的辦法就是一開始就啓動較多實例。即使你只有一臺服務器，你也能夠一開始就讓Redis以分佈式的方式運行，使用分區，在同一臺服務器上啓動多個實例。

一開始就多設置幾個Redis實例，例如32或者64個實例，對大多數用戶來講這操做起來可能比較麻煩，可是從長久來看作這點犧牲是值得的。

這樣的話，當你的數據不斷增加，須要更多的Redis服務器時，你須要作的就是僅僅將Redis實例從一臺服務遷移到另一臺服務器而已（而不用考慮從新分區的問題）。一旦你添加了另外一臺服務器，你須要將你一半的Redis實例從第一臺機器遷移到第二臺機器。

3八、Twemproxy是什麼？

Twemproxy是Twitter維護的（緩存）代理系統，代理Memcached的ASCII協議和Redis協議。它是單線程程序，使用c語言編寫，運行起來很是快。它是採用Apache 2.0 license的開源軟件。 Twemproxy支持自動分區，若是其代理的其中一個Redis節點不可用時，會自動將該節點排除（這將改變原來的keys-instances的映射關係，因此你應該僅在把Redis當緩存時使用Twemproxy)。 Twemproxy自己不存在單點問題，由於你能夠啓動多個Twemproxy實例，而後讓你的客戶端去鏈接任意一個Twemproxy實例。 Twemproxy是Redis客戶端和服務器端的一箇中間層，由它來處理分區功能應該不算複雜，而且應該算比較可靠的。

3九、支持一致性哈希的客戶端有哪些？

Redis-rb、Predis等。

40、Redis與其餘key-value存儲有什麼不一樣？

Redis有着更爲複雜的數據結構而且提供對他們的原子性操做，這是一個不一樣於其餘數據庫的進化路徑。Redis的數據類型都是基於基本數據結構的同時對程序員透明，無需進行額外的抽象。
Redis運行在內存中可是能夠持久化到磁盤，因此在對不一樣數據集進行高速讀寫時須要權衡內存，應爲數據量不能大於硬件內存。在內存數據庫方面的另外一個優勢是， 相比在磁盤上相同的複雜的數據結構，在內存中操做起來很是簡單，這樣Redis能夠作不少內部複雜性很強的事情。 同時，在磁盤格式方面他們是緊湊的以追加的方式產生的，由於他們並不須要進行隨機訪問。

4一、Redis的內存佔用狀況怎麼樣？

給你舉個例子： 100萬個鍵值對（鍵是0到999999值是字符串「hello world」）在個人32位的Mac筆記本上 用了100MB。一樣的數據放到一個key裏只須要16MB， 這是由於鍵值有一個很大的開銷。 在Memcached上執行也是相似的結果，可是相對Redis的開銷要小一點點，由於Redis會記錄類型信息引用計數等等。

固然，大鍵值對時二者的比例要好不少。

64位的系統比32位的須要更多的內存開銷，尤爲是鍵值對都較小時，這是由於64位的系統裏指針佔用了8個字節。 可是，固然，64位系統支持更大的內存，因此爲了運行大型的Redis服務器或多或少的須要使用64位的系統。

4二、都有哪些辦法能夠下降Redis的內存使用狀況呢？

若是你使用的是32位的Redis實例，能夠好好利用Hash,list,sorted set,set等集合類型數據，由於一般狀況下不少小的Key-Value能夠用更緊湊的方式存放到一塊兒。

4三、查看Redis使用狀況及狀態信息用什麼命令？

info

4四、Redis的內存用完了會發生什麼？

若是達到設置的上限，Redis的寫命令會返回錯誤信息（可是讀命令還能夠正常返回。）或者你能夠將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。

4五、Redis是單線程的，如何提升多核CPU的利用率？

能夠在同一個服務器部署多個Redis的實例，並把他們看成不一樣的服務器來使用，在某些時候，不管如何一個服務器是不夠的， 因此，若是你想使用多個CPU，你能夠考慮一下分片（shard）。

4六、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？

理論上Redis能夠處理多達232的keys，而且在實際中進行了測試，每一個實例至少存放了2億5千萬的keys。咱們正在測試一些較大的值。

任何list、set、和sorted set均可以放232個元素。

換句話說，Redis的存儲極限是系統中的可用內存值。

4七、Redis常見性能問題和解決方案？

(1) Master最好不要作任何持久化工做，如RDB內存快照和AOF日誌文件

(2) 若是數據比較重要，某個Slave開啓AOF備份數據，策略設置爲每秒同步一次

(3) 爲了主從複製的速度和鏈接的穩定性，Master和Slave最好在同一個局域網內

(4) 儘可能避免在壓力很大的主庫上增長從庫

(5) 主從複製不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更爲穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。若是Master掛了，能夠馬上啓用Slave1作Master，其餘不變。

4八、Redis提供了哪幾種持久化方式？

RDB持久化方式可以在指定的時間間隔能對你的數據進行快照存儲.
AOF持久化方式記錄每次對服務器寫的操做,當服務器重啓的時候會從新執行這些命令來恢復原始的數據,AOF命令以redis協議追加保存每次寫的操做到文件末尾.Redis還能對AOF文件進行後臺重寫,使得AOF文件的體積不至於過大.
若是你只但願你的數據在服務器運行的時候存在,你也能夠不使用任何持久化方式.
你也能夠同時開啓兩種持久化方式, 在這種狀況下, 當redis重啓的時候會優先載入AOF文件來恢復原始的數據,由於在一般狀況下AOF文件保存的數據集要比RDB文件保存的數據集要完整.
最重要的事情是瞭解RDB和AOF持久化方式的不一樣,讓咱們以RDB持久化方式開始。

4九、如何選擇合適的持久化方式？

通常來講， 若是想達到足以媲美PostgreSQL的數據安全性， 你應該同時使用兩種持久化功能。若是你很是關心你的數據， 但仍然能夠承受數分鐘之內的數據丟失，那麼你能夠只使用RDB持久化。

有不少用戶都只使用AOF持久化，但並不推薦這種方式：由於定時生成RDB快照（snapshot）很是便於進行數據庫備份， 而且 RDB 恢復數據集的速度也要比AOF恢復的速度要快，除此以外， 使用RDB還能夠避免以前提到的AOF程序的bug。

50、修改配置不重啓Redis會實時生效嗎？

針對運行實例，有許多配置選項能夠經過 CONFIG SET 命令進行修改，而無需執行任何形式的重啓。 從 Redis 2.2 開始，能夠從 AOF 切換到 RDB 的快照持久性或其餘方式而不須要重啓 Redis。檢索 ‘CONFIG GET *’ 命令獲取更多信息。

但偶爾從新啓動是必須的，如爲升級 Redis 程序到新的版本，或者當你須要修改某些目前 CONFIG 命令還不支持的配置參數的時候。

Redis 有哪些數據結構？

字符串 String、字典 Hash、列表 List、集合 Set、有序集合 SortedSet。

若是你是 Redis 中高級用戶，還須要加上下面幾種數據結構 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

若是你說還玩過 Redis Module，像 BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。

使用過 Redis 分佈式鎖麼，它是什麼回事？

先拿 setnx 來爭搶鎖，搶到以後，再用 expire 給鎖加一個過時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，而後接着問若是在 setnx 以後執行 expire 以前進程意外 crash 或者要重啓維護了，那會怎麼樣？

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。緊接着你須要抓一抓本身得腦殼，故做思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，而後回答：我記得 set 指令有很是複雜的參數，這個應該是能夠同時把 setnx 和 expire 合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，內心開始默唸：摁，這小子還不錯。

假如 Redis 裏面有 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，若是將它們所有找出來？

使用 keys 指令能夠掃出指定模式的 key 列表。

對方接着追問：若是這個 redis 正在給線上的業務提供服務，那使用 keys 指令會有什麼問題？

這個時候你要回答 redis 關鍵的一個特性：redis 的單線程的。keys 指令會致使線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢復。這個時候可使用 scan 指令，scan 指令能夠無阻塞的提取出指定模式的 key 列表，可是會有必定的重複機率，在客戶端作一次去重就能夠了，可是總體所花費的時間會比直接用 keys 指令長。

使用過 Redis 作異步隊列麼，你是怎麼用的？

通常使用 list 結構做爲隊列，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。

若是對方追問可不能夠不用 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。

若是對方追問能不能生產一次消費屢次呢？使用 pub/sub 主題訂閱者模式，能夠實現 1:N 的消息隊列。

若是對方追問 pub/sub 有什麼缺點？在消費者下線的狀況下，生產的消息會丟失，得使用專業的消息隊列如 rabbitmq 等。

若是對方追問 redis 如何實現延時隊列？我估計如今你很想把面試官一棒打死若是你手上有一根棒球棍的話，怎麼問的這麼詳細。可是你很剋制，而後神態自若的回答道：使用 sortedset，拿時間戳做爲 score，消息內容做爲 key 調用 zadd 來生產消息，消費者用 zrangebyscore 指令獲取 N 秒以前的數據輪詢進行處理。

到這裏，面試官暗地裏已經對你豎起了大拇指。可是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背後。

若是有大量的 key 須要設置同一時間過時，通常須要注意什麼？

若是大量的 key 過時時間設置的過於集中，到過時的那個時間點，redis 可能會出現短暫的卡頓現象。通常須要在時間上加一個隨機值，使得過時時間分散一些。

Redis 如何作持久化的？

bgsave 作鏡像全量持久化，aof 作增量持久化。由於 bgsave 會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會致使大量丟失數據，因此須要 aof 來配合使用。在 redis 實例重啓時，會使用 bgsave 持久化文件從新構建內存，再使用 aof 重放近期的操做指令來實現完整恢復重啓以前的狀態。

對方追問那若是忽然機器掉電會怎樣？取決於 aof 日誌 sync 屬性的配置，若是不要求性能，在每條寫指令時都 sync 一下磁盤，就不會丟失數據。可是在高性能的要求下每次都 sync 是不現實的，通常都使用定時 sync，好比 1s1 次，這個時候最多就會丟失 1s 的數據。

對方追問 bgsave 的原理是什麼？你給出兩個詞彙就能夠了，fork 和 cow。fork 是指 redis 經過建立子進程來進行 bgsave 操做，cow 指的是 copy on write，子進程建立後，父子進程共享數據段，父進程繼續提供讀寫服務，寫髒的頁面數據會逐漸和子進程分離開來。

Pipeline 有什麼好處，爲何要用 pipeline？

能夠將屢次 IO 往返的時間縮減爲一次，前提是 pipeline 執行的指令之間沒有因果相關性。使用 redis-benchmark 進行壓測的時候能夠發現影響 redis 的 QPS 峯值的一個重要因素是 pipeline 批次指令的數目。

Redis 的同步機制瞭解麼？

Redis 可使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節點作一次 bgsave，並同時將後續修改操做記錄到內存 buffer，待完成後將 rdb 文件全量同步到複製節點，複製節點接受完成後將 rdb 鏡像加載到內存。加載完成後，再通知主節點將期間修改的操做記錄同步到複製節點進行重放就完成了同步過程。

是否使用過 Redis 集羣，集羣的原理是什麼？

Redis Sentinal 着眼於高可用，在 master 宕機時會自動將 slave 提高爲 master，繼續提供服務。

Redis Cluster 着眼於擴展性，在單個 redis 內存不足時，使用 Cluster 進行分片存儲。

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史上最全Redis面試題及答案

一、什麼是Redis？

Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫通通加載在內存當中進行操做，按期經過異步操做把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。由於是純內存操做，Redis的性能很是出色，每秒能夠處理超過 10萬次讀寫操做，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之處不只僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多種數據結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，所以Redis能夠用來實現不少有用的功能，比方說用他的List來作FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set能夠作高性能的tag系統等等。另外Redis也能夠對存入的Key-Value設置expire時間，所以也能夠被看成一 個功能增強版的memcached來用。 Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用做海量數據的高性能讀寫，所以Redis適合的場景主要侷限在較小數據量的高性能操做和運算上。

二、Redis相比memcached有哪些優點？

(1) memcached全部的值均是簡單的字符串，redis做爲其替代者，支持更爲豐富的數據類型

(2) redis的速度比memcached快不少

(3) redis能夠持久化其數據

三、Redis支持哪幾種數據類型？

String、List、Set、Sorted Set、hashes

四、Redis主要消耗什麼物理資源？

內存。

五、Redis的全稱是什麼？

Remote Dictionary Server。

六、Redis有哪幾種數據淘汰策略？

noeviction:返回錯誤當內存限制達到而且客戶端嘗試執行會讓更多內存被使用的命令（大部分的寫入指令，但DEL和幾個例外）

allkeys-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），使得新添加的數據有空間存放。

volatile-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），但僅限於在過時集合的鍵,使得新添加的數據有空間存放。

allkeys-random: 回收隨機的鍵使得新添加的數據有空間存放。

volatile-random: 回收隨機的鍵使得新添加的數據有空間存放，但僅限於在過時集合的鍵。

volatile-ttl: 回收在過時集合的鍵，而且優先回收存活時間（TTL）較短的鍵,使得新添加的數據有空間存放。

七、Redis官方爲何不提供Windows版本？

由於目前Linux版本已經至關穩定，並且用戶量很大，無需開發windows版本，反而會帶來兼容性等問題。

八、一個字符串類型的值能存儲最大容量是多少？

512M

九、爲何Redis須要把全部數據放到內存中？

Redis爲了達到最快的讀寫速度將數據都讀到內存中，並經過異步的方式將數據寫入磁盤。因此redis具備快速和數據持久化的特徵。若是不將數據放在內存中，磁盤I/O速度爲嚴重影響redis的性能。在內存愈來愈便宜的今天，redis將會愈來愈受歡迎。 若是設置了最大使用的內存，則數據已有記錄數達到內存限值後不能繼續插入新值。

十、Redis集羣方案應該怎麼作？都有哪些方案？

1.twemproxy，大概概念是，它相似於一個代理方式，使用方法和普通redis無任何區別，設置好它下屬的多個redis實例後，使用時在本須要鏈接redis的地方改成鏈接twemproxy，它會以一個代理的身份接收請求並使用一致性hash算法，將請求轉接到具體redis，將結果再返回twemproxy。使用方式簡便(相對redis只需修改鏈接端口)，對舊項目擴展的首選。 問題：twemproxy自身單端口實例的壓力，使用一致性hash後，對redis節點數量改變時候的計算值的改變，數據沒法自動移動到新的節點。

2.codis，目前用的最多的集羣方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 節點數量改變狀況下，舊節點數據可恢復到新hash節點。

3.redis cluster3.0自帶的集羣，特色在於他的分佈式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持節點設置從節點。具體看官方文檔介紹。

4.在業務代碼層實現，起幾個毫無關聯的redis實例，在代碼層，對key 進行hash計算，而後去對應的redis實例操做數據。 這種方式對hash層代碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代算法方案，數據震盪後的自動腳本恢復，實例的監控，等等。

十一、Redis集羣方案什麼狀況下會致使整個集羣不可用？

有A，B，C三個節點的集羣,在沒有複製模型的狀況下,若是節點B失敗了，那麼整個集羣就會覺得缺乏5501-11000這個範圍的槽而不可用。

十二、MySQL裏有2000w數據，redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據？

redis內存數據集大小上升到必定大小的時候，就會施行數據淘汰策略。

1三、Redis有哪些適合的場景？

（1）、會話緩存（Session Cache）

最經常使用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其餘存儲（如Memcached）的優點在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，若是用戶的購物車信息所有丟失，大部分人都會不高興的，如今，他們還會這樣嗎？

幸運的是，隨着 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣爲人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。

（2）、全頁緩存（FPC）

除基本的會話token以外，Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題，即便重啓了Redis實例，由於有磁盤的持久化，用戶也不會看到頁面加載速度的降低，這是一個極大改進，相似PHP本地FPC。

再次以Magento爲例，Magento提供一個插件來使用Redis做爲全頁緩存後端。

此外，對WordPress的用戶來講，Pantheon有一個很是好的插件 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勢是提供 list 和 set 操做，這使得Redis能做爲一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis做爲隊列使用的操做，就相似於本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操做。

若是你快速的在Google中搜索「Redis queues」，你立刻就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis建立很是好的後端工具，以知足各類隊列需求。例如，Celery有一個後臺就是使用Redis做爲broker，你能夠從這裏去查看。

（4），排行榜/計數器

Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操做實現的很是好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得咱們在執行這些操做的時候變的很是簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。因此，咱們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–咱們稱之爲「user_scores」，咱們只須要像下面同樣執行便可：

固然，這是假定你是根據你用戶的分數作遞增的排序。若是你想返回用戶及用戶的分數，你須要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你能夠在這裏看到。

（5）、發佈/訂閱

最後（但確定不是最不重要的）是Redis的發佈/訂閱功能。發佈/訂閱的使用場景確實很是多。我已看見人們在社交網絡鏈接中使用，還可做爲基於發佈/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發佈/訂閱功能來創建聊天系統！（不，這是真的，你能夠去核實）。

1四、Redis支持的Java客戶端都有哪些？官方推薦用哪一個？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推薦使用Redisson。

1五、Redis和Redisson有什麼關係？

Redisson是一個高級的分佈式協調Redis客服端，能幫助用戶在分佈式環境中輕鬆實現一些Java的對象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

1六、Jedis與Redisson對比有什麼優缺點？

Jedis是Redis的Java實現的客戶端，其API提供了比較全面的Redis命令的支持；Redisson實現了分佈式和可擴展的Java數據結構，和Jedis相比，功能較爲簡單，不支持字符串操做，不支持排序、事務、管道、分區等Redis特性。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離，從而讓使用者可以將精力更集中地放在處理業務邏輯上。

1七、Redis如何設置密碼及驗證密碼？

設置密碼：config set requirepass 123456

受權密碼：auth 123456

1八、說說Redis哈希槽的概念？

Redis集羣沒有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集羣有16384個哈希槽，每一個key經過CRC16校驗後對16384取模來決定放置哪一個槽，集羣的每一個節點負責一部分hash槽。

1九、Redis集羣的主從複製模型是怎樣的？

爲了使在部分節點失敗或者大部分節點沒法通訊的狀況下集羣仍然可用，因此集羣使用了主從複製模型,每一個節點都會有N-1個複製品.

20、Redis集羣會有寫操做丟失嗎？爲何？

Redis並不能保證數據的強一致性，這意味這在實際中集羣在特定的條件下可能會丟失寫操做。

2一、Redis集羣之間是如何複製的？

異步複製

2二、Redis集羣最大節點個數是多少？

16384個。

2三、Redis集羣如何選擇數據庫？

Redis集羣目前沒法作數據庫選擇，默認在0數據庫。

2四、怎麼測試Redis的連通性？

ping

2五、Redis中的管道有什麼用？

一次請求/響應服務器能實現處理新的請求即便舊的請求還未被響應。這樣就能夠將多個命令發送到服務器，而不用等待回覆，最後在一個步驟中讀取該答覆。

這就是管道（pipelining），是一種幾十年來普遍使用的技術。例如許多POP3協議已經實現支持這個功能，大大加快了從服務器下載新郵件的過程。

2六、怎麼理解Redis事務？

事務是一個單獨的隔離操做：事務中的全部命令都會序列化、按順序地執行。事務在執行的過程當中，不會被其餘客戶端發送來的命令請求所打斷。

事務是一個原子操做：事務中的命令要麼所有被執行，要麼所有都不執行。

2七、Redis事務相關的命令有哪幾個？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

2八、Redis key的過時時間和永久有效分別怎麼設置？

EXPIRE和PERSIST命令。

2九、Redis如何作內存優化？

儘量使用散列表（hashes），散列表（是說散列表裏面存儲的數少）使用的內存很是小，因此你應該儘量的將你的數據模型抽象到一個散列表裏面。好比你的web系統中有一個用戶對象，不要爲這個用戶的名稱，姓氏，郵箱，密碼設置單獨的key,而是應該把這個用戶的全部信息存儲到一張散列表裏面.

30、Redis回收進程如何工做的？

一個客戶端運行了新的命令，添加了新的數據。
Redi檢查內存使用狀況，若是大於maxmemory的限制, 則根據設定好的策略進行回收。
一個新的命令被執行，等等。
因此咱們不斷地穿越內存限制的邊界，經過不斷達到邊界而後不斷地回收回到邊界如下。
若是一個命令的結果致使大量內存被使用（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。

3一、Redis回收使用的是什麼算法？

LRU算法

3二、Redis如何作大量數據插入？

Redis2.6開始redis-cli支持一種新的被稱之爲pipe mode的新模式用於執行大量數據插入工做。

3三、爲何要作Redis分區？

分區可讓Redis管理更大的內存，Redis將可使用全部機器的內存。若是沒有分區，你最多隻能使用一臺機器的內存。分區使Redis的計算能力經過簡單地增長計算機獲得成倍提高,Redis的網絡帶寬也會隨着計算機和網卡的增長而成倍增加。

3四、你知道有哪些Redis分區實現方案？

客戶端分區就是在客戶端就已經決定數據會被存儲到哪一個redis節點或者從哪一個redis節點讀取。大多數客戶端已經實現了客戶端分區。

代理分區 意味着客戶端將請求發送給代理，而後代理決定去哪一個節點寫數據或者讀數據。代理根據分區規則決定請求哪些Redis實例，而後根據Redis的響應結果返回給客戶端。redis和memcached的一種代理實現就是Twemproxy

查詢路由(Query routing) 的意思是客戶端隨機地請求任意一個redis實例，而後由Redis將請求轉發給正確的Redis節點。Redis Cluster實現了一種混合形式的查詢路由，但並非直接將請求從一個redis節點轉發到另外一個redis節點，而是在客戶端的幫助下直接redirected到正確的redis節點。

3五、Redis分區有什麼缺點？

涉及多個key的操做一般不會被支持。例如你不能對兩個集合求交集，由於他們可能被存儲到不一樣的Redis實例（實際上這種狀況也有辦法，可是不能直接使用交集指令）。
同時操做多個key,則不能使用Redis事務.
分區使用的粒度是key，不能使用一個很是長的排序key存儲一個數據集（The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）.
當使用分區的時候，數據處理會很是複雜，例如爲了備份你必須從不一樣的Redis實例和主機同時收集RDB / AOF文件。
分區時動態擴容或縮容可能很是複雜。Redis集羣在運行時增長或者刪除Redis節點，能作到最大程度對用戶透明地數據再平衡，但其餘一些客戶端分區或者代理分區方法則不支持這種特性。然而，有一種預分片的技術也能夠較好的解決這個問題。
3六、Redis持久化數據和緩存怎麼作擴容？

若是Redis被當作緩存使用，使用一致性哈希實現動態擴容縮容。
若是Redis被當作一個持久化存儲使用，必須使用固定的keys-to-nodes映射關係，節點的數量一旦肯定不能變化。不然的話(即Redis節點須要動態變化的狀況），必須使用能夠在運行時進行數據再平衡的一套系統，而當前只有Redis集羣能夠作到這樣。
3七、分佈式Redis是前期作仍是後期規模上來了再作好？爲何？

既然Redis是如此的輕量（單實例只使用1M內存）,爲防止之後的擴容，最好的辦法就是一開始就啓動較多實例。即使你只有一臺服務器，你也能夠一開始就讓Redis以分佈式的方式運行，使用分區，在同一臺服務器上啓動多個實例。

一開始就多設置幾個Redis實例，例如32或者64個實例，對大多數用戶來講這操做起來可能比較麻煩，可是從長久來看作這點犧牲是值得的。

這樣的話，當你的數據不斷增加，須要更多的Redis服務器時，你須要作的就是僅僅將Redis實例從一臺服務遷移到另一臺服務器而已（而不用考慮從新分區的問題）。一旦你添加了另外一臺服務器，你須要將你一半的Redis實例從第一臺機器遷移到第二臺機器。

3八、Twemproxy是什麼？

Twemproxy是Twitter維護的（緩存）代理系統，代理Memcached的ASCII協議和Redis協議。它是單線程程序，使用c語言編寫，運行起來很是快。它是採用Apache 2.0 license的開源軟件。 Twemproxy支持自動分區，若是其代理的其中一個Redis節點不可用時，會自動將該節點排除（這將改變原來的keys-instances的映射關係，因此你應該僅在把Redis當緩存時使用Twemproxy)。 Twemproxy自己不存在單點問題，由於你能夠啓動多個Twemproxy實例，而後讓你的客戶端去鏈接任意一個Twemproxy實例。 Twemproxy是Redis客戶端和服務器端的一箇中間層，由它來處理分區功能應該不算複雜，而且應該算比較可靠的。

3九、支持一致性哈希的客戶端有哪些？

Redis-rb、Predis等。

40、Redis與其餘key-value存儲有什麼不一樣？

Redis有着更爲複雜的數據結構而且提供對他們的原子性操做，這是一個不一樣於其餘數據庫的進化路徑。Redis的數據類型都是基於基本數據結構的同時對程序員透明，無需進行額外的抽象。
Redis運行在內存中可是能夠持久化到磁盤，因此在對不一樣數據集進行高速讀寫時須要權衡內存，應爲數據量不能大於硬件內存。在內存數據庫方面的另外一個優勢是， 相比在磁盤上相同的複雜的數據結構，在內存中操做起來很是簡單，這樣Redis能夠作不少內部複雜性很強的事情。 同時，在磁盤格式方面他們是緊湊的以追加的方式產生的，由於他們並不須要進行隨機訪問。
4一、Redis的內存佔用狀況怎麼樣？

給你舉個例子： 100萬個鍵值對（鍵是0到999999值是字符串「hello world」）在個人32位的Mac筆記本上 用了100MB。一樣的數據放到一個key裏只須要16MB， 這是由於鍵值有一個很大的開銷。 在Memcached上執行也是相似的結果，可是相對Redis的開銷要小一點點，由於Redis會記錄類型信息引用計數等等。

固然，大鍵值對時二者的比例要好不少。

64位的系統比32位的須要更多的內存開銷，尤爲是鍵值對都較小時，這是由於64位的系統裏指針佔用了8個字節。 可是，固然，64位系統支持更大的內存，因此爲了運行大型的Redis服務器或多或少的須要使用64位的系統。

4二、都有哪些辦法能夠下降Redis的內存使用狀況呢？

若是你使用的是32位的Redis實例，能夠好好利用Hash,list,sorted set,set等集合類型數據，由於一般狀況下不少小的Key-Value能夠用更緊湊的方式存放到一塊兒。

4三、查看Redis使用狀況及狀態信息用什麼命令？

info

4四、Redis的內存用完了會發生什麼？

若是達到設置的上限，Redis的寫命令會返回錯誤信息（可是讀命令還能夠正常返回。）或者你能夠將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。

4五、Redis是單線程的，如何提升多核CPU的利用率？

能夠在同一個服務器部署多個Redis的實例，並把他們看成不一樣的服務器來使用，在某些時候，不管如何一個服務器是不夠的， 因此，若是你想使用多個CPU，你能夠考慮一下分片（shard）。

4六、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？

理論上Redis能夠處理多達232的keys，而且在實際中進行了測試，每一個實例至少存放了2億5千萬的keys。咱們正在測試一些較大的值。

任何list、set、和sorted set均可以放232個元素。

換句話說，Redis的存儲極限是系統中的可用內存值。

4七、Redis常見性能問題和解決方案？

(1) Master最好不要作任何持久化工做，如RDB內存快照和AOF日誌文件

(2) 若是數據比較重要，某個Slave開啓AOF備份數據，策略設置爲每秒同步一次

(3) 爲了主從複製的速度和鏈接的穩定性，Master和Slave最好在同一個局域網內

(4) 儘可能避免在壓力很大的主庫上增長從庫

(5) 主從複製不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更爲穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。若是Master掛了，能夠馬上啓用Slave1作Master，其餘不變。

4八、Redis提供了哪幾種持久化方式？

RDB持久化方式可以在指定的時間間隔能對你的數據進行快照存儲.
AOF持久化方式記錄每次對服務器寫的操做,當服務器重啓的時候會從新執行這些命令來恢復原始的數據,AOF命令以redis協議追加保存每次寫的操做到文件末尾.Redis還能對AOF文件進行後臺重寫,使得AOF文件的體積不至於過大.
若是你只但願你的數據在服務器運行的時候存在,你也能夠不使用任何持久化方式.
你也能夠同時開啓兩種持久化方式, 在這種狀況下, 當redis重啓的時候會優先載入AOF文件來恢復原始的數據,由於在一般狀況下AOF文件保存的數據集要比RDB文件保存的數據集要完整.
最重要的事情是瞭解RDB和AOF持久化方式的不一樣,讓咱們以RDB持久化方式開始。
4九、如何選擇合適的持久化方式？

通常來講， 若是想達到足以媲美PostgreSQL的數據安全性， 你應該同時使用兩種持久化功能。若是你很是關心你的數據， 但仍然能夠承受數分鐘之內的數據丟失，那麼你能夠只使用RDB持久化。

有不少用戶都只使用AOF持久化，但並不推薦這種方式：由於定時生成RDB快照（snapshot）很是便於進行數據庫備份， 而且 RDB 恢復數據集的速度也要比AOF恢復的速度要快，除此以外， 使用RDB還能夠避免以前提到的AOF程序的bug。

50、修改配置不重啓Redis會實時生效嗎？

針對運行實例，有許多配置選項能夠經過 CONFIG SET 命令進行修改，而無需執行任何形式的重啓。 從 Redis 2.2 開始，能夠從 AOF 切換到 RDB 的快照持久性或其餘方式而不須要重啓 Redis。檢索 ‘CONFIG GET *’ 命令獲取更多信息。

但偶爾從新啓動是必須的，如爲升級 Redis 程序到新的版本，或者當你須要修改某些目前 CONFIG 命令還不支持的配置參數的時候。